自動駕駛汽車實時避障的試驗評估與分析

自動駕駛汽車實時避障的試驗評估與分析

自動駕駛系統在安全方面中的應用開發和部署至關重要。提出了一種使用動態障礙物期望概率來構建控制器的方法，并且采用康奈爾的完全自動駕駛汽車獲得的試驗數據來進行驗證。動態障礙物期望概率（即計算與車輛周圍動態障礙物碰撞的概率）首先被抽象為一組布爾觀測值，然后由合成控制器（由時間邏輯任務規范生成的狀態機）進行使用。在完全自動駕駛汽車上實現了障礙物的預測、傳感器數據的提取和控制器的合成，對試驗數據進行了收集與比較，對系統的概率行為進行了形式化分析。研究結果表明，形式化分析與試驗結果較吻合。

所介紹的動態障礙物期望概率來作為合成控制器的傳感器提取值。該方法在康奈爾2007年城市挑戰賽中實時運行。在執行過程中，車輛預測動態障礙物的運動，并用于計算障礙物與自動駕駛汽車之間的預期碰撞概率值。如果該值超過規定的閾值，則車輛的行駛路線被認為是不安全的，因此控制器指示該車避開現在行駛的路線。但是，目前合成控制器的觀測工作是在完全假設的情況下執行的，因此需要對觀測誤差的影響進行建模，以創建更完善的系統概率模型。

通過對控制系統的離散概率模型和自動駕駛汽車的試驗數據進行詳細的分析，說明了傳感器閾值的變化對自動駕駛汽車行為的影響。理論分析和試驗結果都表明，較高的閾值會導致車輛更具有攻擊性，并且安全完成運行的可能性較小。此外，試驗結果還表明，系統概率模型的分析是評估使用合成控制器運行的自動駕駛汽車行為的可行方法，該方法有助于減輕用于系統驗證的試驗結果的負擔，并且可以用于調整系統參數。

刊名：Journal of Field Robotics（英）

刊期：2017年第5期

作者：Johnson,Benjamin et al

編譯：陳少帥