論文の概要: Dual Formulation for Chance Constrained Stochastic Shortest Path with Application to Autonomous Vehicle Behavior Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13115v1
• Date: Sat, 25 Feb 2023 16:40:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 18:47:45.949222
• Title: Dual Formulation for Chance Constrained Stochastic Shortest Path with Application to Autonomous Vehicle Behavior Planning
• Title（参考訳）: 確率的最短経路の2重定式化と自律走行車行動計画への応用
• Authors: Rashid Alyassi and Majid Khonji
• Abstract要約: 制約最短経路問題(Constrained Shortest Path problem, C-SSP)は、特定の種類の運用制約下での環境における計画の定式化である。 この研究の最初の貢献は、Chance-Constrained Policyの正確な整数線型定式化である。 第三に、CC-SSP形式は、複数の時間ステップにまたがる制約を考慮するために一般化可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.655021726150368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous vehicles face the problem of optimizing the expected performance of subsequent maneuvers while bounding the risk of collision with surrounding dynamic obstacles. These obstacles, such as agent vehicles, often exhibit stochastic transitions that should be accounted for in a timely and safe manner. The Constrained Stochastic Shortest Path problem (C-SSP) is a formalism for planning in stochastic environments under certain types of operating constraints. While C-SSP allows specifying constraints in the planning problem, it does not allow for bounding the probability of constraint violation, which is desired in safety-critical applications. This work's first contribution is an exact integer linear programming formulation for Chance-constrained SSP (CC-SSP) that attains deterministic policies. Second, a randomized rounding procedure is presented for stochastic policies. Third, we show that the CC-SSP formalism can be generalized to account for constraints that span through multiple time steps. Evaluation results show the usefulness of our approach in benchmark problems compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は、周囲の動的障害物との衝突のリスクを制限しながら、その後の操作の期待性能を最適化する問題に直面している。 これらの障害物、例えばエージェント車両は、タイムリーで安全な方法で説明されるべき確率的遷移を示すことが多い。 制約付き確率的短経路問題(Constrained Stochastic Shortest Path problem, C-SSP)は、ある種の運用制約の下で確率的環境を計画するための形式主義である。 c-sspは計画問題の制約を指定できるが、安全クリティカルなアプリケーションで要求される制約違反の確率を制限することはできない。 本研究の最初の貢献は、確率制約付きssp (cc-ssp) に対する完全整数線形計画法である。 第二に、確率的政策のためにランダムな丸め手順が提示される。 第三に、CC-SSP形式は、複数の時間ステップにまたがる制約を考慮するために一般化可能であることを示す。 評価結果は,既存手法と比較してベンチマーク問題におけるアプローチの有用性を示した。

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