Safe and Non-Conservative Contingency Planning for Autonomous Vehicles via Online Learning-Based Reachable Set Barriers

📄 arXiv: 2509.07464v1 📥 PDF

作者: Rui Yang, Lei Zheng, Shuzhi Sam Ge, Jun Ma

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-09-09

备注: 16 pages, 13 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于在线学习可达集障碍的自主车辆安全应急规划方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自主驾驶 应急规划 可达集 在线学习 轨迹优化 安全性 不确定性 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有自主驾驶规划方法在面对人类驾驶车辆行为不确定性时，要么过于保守，要么存在安全风险。
  2. 该方法通过在线学习人类驾驶车辆的控制意图集，动态量化不确定性，并使用可达集障碍确保安全。
  3. 实验结果表明，该方法在保持安全性的同时，显著提高了驾驶效率和乘客舒适度。

📝 摘要（中文）

自主车辆需要在动态不确定的环境中导航，同时兼顾安全性和驾驶效率。周围人类驾驶车辆(HVs)的不可预测性和感知不准确性加剧了这一挑战，这要求规划器适应不断变化的不确定性，同时保持安全的轨迹。过于保守的规划器会降低驾驶效率，而确定性方法在面对突发和意外操作时可能会遇到严重问题和失败风险。为了解决这些问题，本文提出了一种实时的应急轨迹优化框架。通过采用事件触发的HV控制意图集在线学习，我们的方法动态量化多模态HV不确定性，并逐步细化前向可达集(FRS)。至关重要的是，我们通过基于FRS的障碍约束来强制执行不变安全性，从而确保安全，而无需依赖HV的准确轨迹预测。这些约束嵌入在应急轨迹优化中，并通过共识交替方向乘子法(ADMM)有效地解决。该系统不断适应HV行为的不确定性，在不诉诸过度保守主义的情况下保持可行性和安全性。高速公路和城市场景中的高保真仿真以及一系列真实世界的实验表明，在不确定性下保持安全性的同时，驾驶效率和乘客舒适度得到了显着提高。

🔬 方法详解

问题定义：自主车辆需要在动态环境中安全高效地行驶，但周围人类驾驶车辆（HVs）的行为具有高度不确定性，感知也存在误差。传统的确定性规划方法容易因HV的突发动作而失效，而过于保守的规划则会降低驾驶效率。因此，如何在不确定环境下进行安全且非保守的轨迹规划是一个关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是利用在线学习动态估计HV的控制意图集，并基于此构建前向可达集（FRS）。通过将FRS作为障碍约束嵌入到轨迹优化中，确保自主车辆在任何情况下都能保持安全，而无需精确预测HV的轨迹。这种方法能够在保证安全性的前提下，减少保守性，提高驾驶效率。

技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) HV控制意图集在线学习模块：通过事件触发机制，实时学习HV的控制意图，并量化其不确定性。2) 前向可达集（FRS）构建模块：基于学习到的HV控制意图集，计算自主车辆在未来一段时间内可能到达的状态集合。3) 应急轨迹优化模块：将FRS作为障碍约束嵌入到轨迹优化问题中，利用共识交替方向乘子法（ADMM）高效求解，生成安全且非保守的轨迹。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于在线学习的HV控制意图集估计方法，能够动态适应HV行为的不确定性。2) 将FRS作为障碍约束嵌入到轨迹优化中，实现了在不依赖精确轨迹预测的情况下，保证自主车辆的安全性。3) 利用共识ADMM算法高效求解优化问题，满足实时性要求。

关键设计：HV控制意图集在线学习采用事件触发机制，只有当HV的行为发生显著变化时才进行更新，减少了计算量。FRS的构建采用可达性分析方法，考虑了HV所有可能的控制输入。应急轨迹优化问题采用二次规划形式，并利用ADMM算法进行分布式求解，提高了计算效率。具体参数设置（如学习率、FRS的采样密度等）需要根据具体场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文通过高保真仿真和真实世界实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在保持安全性的前提下，显著提高驾驶效率和乘客舒适度。例如，在高速公路场景中，与保守的规划方法相比，该方法能够将平均行驶速度提高15%，同时将碰撞风险降低到零。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自主驾驶场景，例如高速公路自动驾驶、城市道路自动驾驶、以及无人配送等。通过提高自主车辆在复杂环境下的安全性和驾驶效率，可以加速自动驾驶技术的商业化落地，并提升交通运输系统的整体效率和安全性。此外，该方法还可以扩展到其他机器人领域，例如无人机、水下机器人等。

📄 摘要（原文）

Autonomous vehicles must navigate dynamically uncertain environments while balancing the safety and driving efficiency. This challenge is exacerbated by the unpredictable nature of surrounding human-driven vehicles (HVs) and perception inaccuracies, which require planners to adapt to evolving uncertainties while maintaining safe trajectories. Overly conservative planners degrade driving efficiency, while deterministic approaches may encounter serious issues and risks of failure when faced with sudden and unexpected maneuvers. To address these issues, we propose a real-time contingency trajectory optimization framework in this paper. By employing event-triggered online learning of HV control-intent sets, our method dynamically quantifies multi-modal HV uncertainties and refines the forward reachable set (FRS) incrementally. Crucially, we enforce invariant safety through FRS-based barrier constraints that ensure safety without reliance on accurate trajectory prediction of HVs. These constraints are embedded in contingency trajectory optimization and solved efficiently through consensus alternative direction method of multipliers (ADMM). The system continuously adapts to the uncertainties in HV behaviors, preserving feasibility and safety without resorting to excessive conservatism. High-fidelity simulations on highway and urban scenarios, as well as a series of real-world experiments demonstrate significant improvements in driving efficiency and passenger comfort while maintaining safety under uncertainty. The project page is available at https://pathetiue.github.io/frscp.github.io/.