通过基于操作的分解优化障碍感知安全区
摘要：使用汉密尔顿-雅可比可达性理论，我们可以计算出交互动态感知安全区域，以确定障碍物是否对自动驾驶汽车构成即将发生的威胁。为了保守起见，这些安全区域通常会比实际需要的更大，从而迫使感知模块关注更多的物体。为了改进这一点，我们提出了一种基于操纵的安全区域分解方法，利用自动驾驶汽车的操纵信息来减小安全区域的体积。我们提出了一种“时间卷积”操作，用于生成特定操纵的安全区域，从而减小安全区域的大小以限制自动驾驶汽车的行为。我们通过数值实验表明，相比基线方法，基于操纵的安全区域显著较小（最多减小了76％），同时保持完整性。
作者：Sever Topan, Yuxiao Chen, Edward Schmerling, Karen Leung, Jonas Nilsson, Michael Cox, Marco Pavone
论文ID：2308.06337
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-15