自主导航的信任感知安全控制：面向信任自适应控制障碍函数的系统到人类信任估计
系统与控制
2024-11-01 v1 系统与控制
摘要
本文提出一种在人（具体而言是行人）存在场景下面向自主导航的信任感知安全控制系统。该系统将模型预测控制（MPC）与控制障碍函数（CBFs）及信任估计相结合，以确保在复杂环境中的安全可靠导航。行人信任值基于从相机传感器图像提取的特征（如相互眼神接触与智能手机使用）计算。这些信任值被整合进MPC控制器的CBF约束中，使自主车辆能结合行人行为做出明智决策。在CARLA驾驶仿真器中进行的仿真验证了所提系统的可行性与有效性，展现出对注意力不集中的行人更保守、反之则更宽松的行为。结果凸显了该系统在真实应用中的实用性，为提升自主导航系统特别是自动驾驶车辆的安全性与可靠性提供了有前景的途径。
引用
@article{arxiv.2307.12815,
title = {Trust-aware Safe Control for Autonomous Navigation: Estimation of System-to-human Trust for Trust-adaptive Control Barrier Functions},
author = {Saad Ejaz and Masaki Inoue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.12815},
year = {2024}
}