高速公路驾驶中基于可达性的置信感知概率碰撞检测
机器人学
2023-06-02 v2
摘要
风险评估是智能车辆碰撞预警与避撞系统的关键组成部分。为准确检测潜在车辆碰撞，基于可达性的形式化方法已被开发以保障驾驶安全，但存在过度保守问题，可能在复杂真实应用中导致误报风险事件。本工作中，我们结合两种可达性分析技术，即后向可达集(BRS)与随机前向可达集(FRS)，提出一种高速公路驾驶中的集成概率碰撞检测框架。在该框架内，我们首先可使用BRS形式化检查两车间交互是否安全；否则，采用基于预测的随机FRS估计各未来时间步的碰撞概率。如此，框架不仅能以可保障安全性识别非风险事件，亦能在安全关键事件中提供准确碰撞风险估计。为构建随机FRS，我们为周围车辆开发基于神经网络的加速度模型，并进一步融入置信感知动态信念以提升预测精度。我们开展大量实验，基于自然高速公路驾驶数据验证加速度预测模型性能，并在自然与仿真高速公路场景中测试融入置信信念框架的效率与有效性。所提风险评估框架在真实应用中具前景。
引用
@article{arxiv.2302.07109,
title = {Reachability-Based Confidence-Aware Probabilistic Collision Detection in Highway Driving},
author = {Xinwei Wang and Zirui Li and Javier Alonso-Mora and Meng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.07109},
year = {2023}
}
备注
Under review at Engineering. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2205.01357