Co-design of Reachability Analysis and Trajectory Planning for Collision Avoidance Systems

防撞系统可达性分析和轨迹规划的协同设计

基本信息

项目摘要

Collision avoidance systems for road vehicles potentially taking over the full control have to face many challenges. Among them are uncertain measurements of the environment, uncertain future movements of other traffic participants, and the often small solution space for a safe motion. The small solution space is intentional since collision avoidance systems should only engage when a driver has almost no possibility left to bring the vehicle into a safe state. While motion planning can be considered as rather well researched, the situation is completely different in emergency situations: The computation time of state-of-the-art motion planners is the larger, the smaller the solution space is. This contradicts the need of small computation times in critical situations, thus safe solutions are often not found and a crash is inevitable. In contrast, reachability analysis becomes the faster, the smaller the solution space is (reachability analysis returns the set of possible solutions for a dynamical system). In this project, we develop a novel co-design of reachability analysis and motion planning to realize a motion planner with small computation times in dangerous situations. By using reachable sets, one can better prune the search space of graph-based planners and better guide planners using gradient-based continuous optimization. We will also identify narrow passages using reachable sets to make sure that the motion planner passes those without causing any collisions. Further, we automatically derive safe states in which a vehicle can stay indefinitely without causing a collision. This makes it possible to provide safe motion plans for infinite time horizons. To further save computation time, we aim at repairing unsafe motion plans, i.e., only change critical parts so that only collision checks are required to be re-run for the repaired part.The proposed concept will be intensively tested by automatically-generated, critical situations (and their evolvement). The automatic test generation will also be implemented on a server so that other researchers can test their motion planners as well. This would make it possible for the first time to benchmark other approaches since no standardized tests yet exist for automated road vehicles. The obtained results can also be used for automated driving to guarantee safe solutions in critical situations. Also other new intelligent systems, which also have to guarantee a safe operation, such as partially automated medical robots, systems realizing safe human-robot co-existence in production, as well as smart grids, benefit from our results.
可能接管全部控制权的道路车辆的防撞系统必须面临许多挑战。其中包括对环境的不确定测量,其他交通参与者的不确定未来移动,以及用于安全移动的通常较小的解空间。较小的解决方案空间是故意的,因为防撞系统应该只有在驾驶员几乎没有剩余的可能性将车辆带入安全状态时才会启动。虽然运动规划可以被认为是相当好的研究,但在紧急情况下的情况完全不同:最先进的运动规划器的计算时间越长,求解空间就越小。这与关键情况下计算时间短的需要相矛盾,因此经常找不到安全的解决方案,崩溃是不可避免的。相反,可达性分析变得越快,解空间越小(可达性分析返回动态系统的可能解的集合)。在这个项目中,我们开发了一种新颖的可达性分析和运动规划的联合设计,以实现危险情况下计算时间较短的运动规划器。通过使用可达集,可以更好地修剪基于图的计划者的搜索空间,并使用基于梯度的连续优化来更好地指导计划者。我们还将使用可到达的集合来识别狭窄的通道,以确保运动规划器通过这些通道时不会导致任何碰撞。此外,我们自动得出安全状态,在这种状态下,车辆可以无限期停留而不会造成碰撞。这使得为无限时间范围提供安全的运动计划成为可能。为了进一步节省计算时间,我们的目标是修复不安全的运动计划,即只更改关键部件,以便只需要对修复的部件重新运行碰撞检查,该概念将通过自动生成的关键情况(及其演化)进行密集测试。自动测试生成也将在服务器上实现,以便其他研究人员也可以测试他们的运动规划器。这将使首次有可能对其他方法进行基准测试,因为目前还没有针对自动道路车辆的标准化测试。所获得的结果也可以用于自动驾驶,以确保在危急情况下的安全解决方案。其他也必须确保安全运行的新智能系统,如部分自动化的医疗机器人、在生产中实现人与机器人安全共存的系统,以及智能电网,都受益于我们的成果。

项目成果

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专利数量(0)
Using online verification to prevent autonomous vehicles from causing accidents
  • DOI:
    10.1038/s42256-020-0225-y
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    23.8
  • 作者:
    Christian Pek;Stefanie Manzinger;Markus Koschi;M. Althoff
  • 通讯作者:
    Christian Pek;Stefanie Manzinger;Markus Koschi;M. Althoff
Computing the Drivable Area of Autonomous Road Vehicles in Dynamic Road Scenes
CommonRoad-RL: A Configurable Reinforcement Learning Environment for Motion Planning of Autonomous Vehicles
Using Reachable Sets for Trajectory Planning of Automated Vehicles
  • DOI:
    10.1109/tiv.2020.3017342
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    8.2
  • 作者:
    Stefanie Manzinger;Christian Pek;M. Althoff
  • 通讯作者:
    Stefanie Manzinger;Christian Pek;M. Althoff
Falsification-Based Robust Adversarial Reinforcement Learning
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