論文の概要: Reactive motion planning with probabilistic safety guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03590v2
• Date: Thu, 26 Nov 2020 00:07:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 05:52:02.705246
• Title: Reactive motion planning with probabilistic safety guarantees
• Title（参考訳）: 確率的安全性保証によるリアクティブ動作計画
• Authors: Yuxiao Chen, Ugo Rosolia, Chuchu Fan, Aaron D. Ames, and Richard Murray
• Abstract要約: 本稿では,複数の非制御エージェントを用いた環境における動作計画の問題点について考察する。 制御されていないエージェントの予測モデルは、シナリオに基づいて短い地平線内で全ての可能な軌道を予測するために訓練される。 提案手法は,自動運転を模擬したシナリオにおいてシミュレーションで実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.91467018272684
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion planning in environments with multiple agents is critical to many important autonomous applications such as autonomous vehicles and assistive robots. This paper considers the problem of motion planning, where the controlled agent shares the environment with multiple uncontrolled agents. First, a predictive model of the uncontrolled agents is trained to predict all possible trajectories within a short horizon based on the scenario. The prediction is then fed to a motion planning module based on model predictive control. We proved generalization bound for the predictive model using three different methods, post-bloating, support vector machine (SVM), and conformal analysis, all capable of generating stochastic guarantees of the correctness of the predictor. The proposed approach is demonstrated in simulation in a scenario emulating autonomous highway driving.
• Abstract（参考訳）: 複数のエージェントを持つ環境での運動計画は、自動運転車や補助ロボットのような多くの重要な自律的アプリケーションにとって重要である。 本稿では,制御エージェントが複数の非制御エージェントと環境を共有できるモーションプランニングの問題について考察する。 まず、制御されていないエージェントの予測モデルを訓練し、シナリオに基づいて短い地平線内で全ての可能な軌道を予測する。 予測はモデル予測制御に基づいて動作計画モジュールに送信される。 予測モデルの一般化は,ポストブローミング,サポートベクターマシン(svm),コンフォメーション解析の3つの方法によって達成され,いずれも予測者の正しさの確率的保証を生成できることを示した。 提案手法は,自動運転のシナリオを模擬したシミュレーションで実証された。

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