基于规则层级的自动驾驶车辆滚动时域规划
机器人学
2023-12-14 v3 系统与控制
系统与控制
摘要
自动驾驶车辆常常必须应对相互冲突的规划需求，例如，若避免碰撞需要急刹车，则安全性与舒适性可能彼此矛盾。为解决此类冲突，已有研究提出对规则赋予重要性排序（即施加规则层级），进而基于轨迹所满足规则的重要性对轨迹进行排名。一方面，施加规则层级可增强可解释性，但给规划带来组合复杂度；另一方面，可微奖励结构可被现代基于梯度的优化工具利用，但可解释性较差且调参不直观。在本文中，我们提出一种方法，将规则层级等价表达为适于现代基于梯度优化器的可微奖励结构，从而兼得两者之长。我们通过构造在规则层级所诱导轨迹排名上单调的保序奖励函数来实现这一点；即排名更高的轨迹获得更高奖励。配备规则层级及其相应保序奖励函数后，我们开发了一个两阶段规划器，可高效化解冲突的规划需求。我们展示了该方法能为各种具有挑战性的道路导航和交叉口协商场景以约 7-10 Hz 生成运动规划。
引用
@article{arxiv.2212.03323,
title = {Receding Horizon Planning with Rule Hierarchies for Autonomous Vehicles},
author = {Sushant Veer and Karen Leung and Ryan Cosner and Yuxiao Chen and Peter Karkus and Marco Pavone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.03323},
year = {2023}
}