論文の概要: Dynamic High-Order Control Barrier Functions with Diffuser for Safety-Critical Trajectory Planning at Signal-Free Intersections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00162v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 11:57:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:41:00.145381
• Title: Dynamic High-Order Control Barrier Functions with Diffuser for Safety-Critical Trajectory Planning at Signal-Free Intersections
• Title（参考訳）: 信号自由区間における安全臨界軌道計画のためのディフューザ付き動的高次制御バリア関数
• Authors: Di Chen, Ruiguo Zhong, Kehua Chen, Zhiwei Shang, Meixin Zhu, Edward Chung,
• Abstract要約: 本研究では,動的高次制御バリア関数(DHOCBF)と拡散モデル(DSC-Diffuser)を統合する安全クリティカルプランニング手法を提案する。 提案手法は目標指向のタスク誘導拡散モデルを導入し,実世界のデータから複数のタスクを同時に学習することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.041849642602626
• License:
• Abstract: Planning safe and efficient trajectories through signal-free intersections presents significant challenges for autonomous vehicles (AVs), particularly in dynamic, multi-task environments with unpredictable interactions and an increased possibility of conflicts. This study aims to address these challenges by developing a robust, adaptive framework to ensure safety in such complex scenarios. Existing approaches often struggle to provide reliable safety mechanisms in dynamic and learn multi-task behaviors from demonstrations in signal-free intersections. This study proposes a safety-critical planning method that integrates Dynamic High-Order Control Barrier Functions (DHOCBF) with a diffusion-based model, called Dynamic Safety-Critical Diffuser (DSC-Diffuser), offering a robust solution for adaptive, safe, and multi-task driving in signal-free intersections. Our approach incorporates a goal-oriented, task-guided diffusion model, enabling the model to learn multiple driving tasks simultaneously from real-world data. To further ensure driving safety in dynamic environments, the proposed DHOCBF framework dynamically adjusts to account for the movements of surrounding vehicles, offering enhanced adaptability compared to traditional control barrier functions. Validity evaluations of DHOCBF, conducted through numerical simulations, demonstrate its robustness in adapting to variations in obstacle velocities, sizes, uncertainties, and locations, effectively maintaining driving safety across a wide range of complex and uncertain scenarios. Performance evaluations across various scenes confirm that DSC-Diffuser provides realistic, stable, and generalizable policies, equipping it with the flexibility to adapt to diverse driving tasks.
• Abstract（参考訳）: 信号のない交差点を通る安全かつ効率的な軌道を計画することは、特に予測不可能な相互作用と衝突の可能性の増大を伴う動的マルチタスク環境において、自律走行車(AV)にとって重要な課題となる。 本研究では,このような複雑なシナリオの安全性を確保するために,ロバストで適応的なフレームワークを開発することにより,これらの課題に対処することを目的とする。 既存のアプローチは、信号のない交差点でのデモから、動的かつマルチタスクの振る舞いを学習する上で、信頼性の高い安全メカニズムを提供するのに苦労することが多い。 本研究では,DHOCBF(Dynamic High-Order Control Barrier Function)と拡散モデルであるDynamic Safety-Critical Diffuser(DSC-Diffuser)を統合し,信号のない交差点における適応性,安全性,マルチタスク運転のための堅牢なソリューションを提案する。 提案手法は目標指向のタスク誘導拡散モデルを導入し,実世界のデータから複数のタスクを同時に学習することを可能にする。 動的環境における運転安全をより確実にするために,提案フレームワークは周囲の車両の動きを考慮した動的に調整し,従来の制御バリア機能と比較して適応性を高めた。 DHOCBFの妥当性評価は, 障害物速度, サイズ, 不確実性, 位置の変動に適応し, 広範囲の複雑かつ不確実なシナリオにおける運転安全性を効果的に維持する上で, 頑健性を示すものである。 様々な場面のパフォーマンス評価により、DSC-Diffuserは現実的で安定的で一般化可能なポリシーを提供しており、多様な運転タスクに適応する柔軟性を備えている。

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