Interaction-Aware Predictive Environmental Control Barrier Function for Emergency Lane Change
作者: Ying Shuai Quan, Paolo Falcone, Jonas Sjöberg
分类: eess.SY
发布日期: 2026-03-23
备注: 7 pages, 3 figures, submitted to 2026 CDC- L-CSS combined submission
💡 一句话要点
提出交互感知预测环境控制障碍函数，用于自动驾驶车辆紧急变道
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 自动驾驶 运动规划 控制障碍函数 交互感知 安全约束 紧急变道 鲁棒控制
📋 核心要点
- 现有自动驾驶车辆在混合交通中的安全运动规划，尤其是在紧急变道时，难以有效处理车辆间的复杂交互。
- 该论文提出一种交互感知的安全框架，通过预测周围车辆的反应，并将其融入控制障碍函数中，实现更安全的变道。
- 该方法通过在线不确定性估计，增强了对周围车辆行为建模不确定性的鲁棒性，从而提升了实际应用中的可靠性。
📝 摘要（中文）
在混合交通环境中，自动驾驶车辆的安全运动规划仍然面临挑战，尤其是在涉及车辆间交互的场景下。在拥挤的交通中，变道的可行性很大程度上取决于周围车辆（SVs）对自动驾驶车辆（EV）运动的反应。本文提出了一种交互感知的安全框架，该框架将这种交互纳入基于控制障碍函数（CBF）的安全评估中。该方法预测近未来车辆的位置，从而捕获反应性SVs的行为，并将其嵌入到基于CBF的安全约束中。为了解决SVs响应模型中的不确定性，通过将模型失配视为有界扰动，并将在线不确定性估计纳入障碍条件中，开发了一种鲁棒扩展。与忽略SVs反应的经典环境CBF方法相比，该方法为交互式交通场景提供了不那么保守且信息量更大的安全表示，同时提高了对建模的SVs行为中不确定性的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决混合交通环境下，自动驾驶车辆在紧急变道时，由于周围车辆（SVs）的反应不确定性，导致的安全运动规划问题。现有方法，如经典环境控制障碍函数（CBF），通常忽略SVs的反应，导致保守的安全约束，限制了自动驾驶车辆的灵活性。
核心思路：论文的核心思路是建立一个交互感知的安全框架，通过预测SVs对自动驾驶车辆（EV）变道行为的反应，并将这些预测信息融入到CBF中。这样可以更准确地评估变道操作的安全性，并允许自动驾驶车辆在确保安全的前提下，更积极地执行变道。
技术框架：该方法包含以下主要模块：1) SVs行为预测模块：预测SVs在未来一段时间内的位置，考虑它们对EV变道行为的反应。2) 交互感知CBF构建模块：将SVs的预测位置信息嵌入到CBF中，形成交互感知的安全约束。3) 鲁棒性增强模块：通过在线估计模型不确定性，并将不确定性纳入障碍条件中，提高对SVs行为建模误差的鲁棒性。4) 控制器设计模块：基于交互感知CBF，设计控制器，确保自动驾驶车辆在满足安全约束的前提下，完成变道操作。
关键创新：最重要的技术创新点在于将SVs的反应行为显式地建模并融入到CBF中，从而实现了交互感知的安全评估。与传统方法相比，该方法能够更准确地预测变道操作的安全性，并允许自动驾驶车辆在更复杂的交通环境中安全地执行变道。此外，鲁棒性增强模块进一步提高了该方法在实际应用中的可靠性。
关键设计：SVs行为预测模块可能采用基于博弈论或机器学习的方法，预测SVs的响应策略。交互感知CBF的设计需要仔细选择合适的障碍函数，并确保其能够有效地反映SVs的反应行为。鲁棒性增强模块需要设计合适的在线不确定性估计方法，并将其有效地融入到障碍条件中。控制器的设计需要考虑计算效率和控制精度，以确保自动驾驶车辆能够实时地执行变道操作。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的交互感知预测环境控制障碍函数方法，通过考虑周围车辆的反应，能够更准确地评估变道操作的安全性。与忽略周围车辆反应的传统方法相比，该方法能够允许自动驾驶车辆在更复杂的交通环境中安全地执行变道，并提高了对周围车辆行为建模不确定性的鲁棒性。具体实验数据未知，但摘要表明该方法提供了“不那么保守且信息量更大的安全表示”。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶车辆的运动规划和决策控制系统，尤其是在城市道路、高速公路等混合交通环境中。通过提高自动驾驶车辆在复杂交通场景下的安全性和灵活性，可以提升自动驾驶系统的整体性能和用户体验，加速自动驾驶技术的商业化落地。此外，该方法也可用于辅助驾驶系统，为驾驶员提供更智能的安全辅助功能。
📄 摘要（原文）
Safety-critical motion planning in mixed traffic remains challenging for autonomous vehicles, especially when it involves interactions between the ego vehicle (EV) and surrounding vehicles (SVs). In dense traffic, the feasibility of a lane change depends strongly on how SVs respond to the EV motion. This paper presents an interaction-aware safety framework that incorporates such interactions into a control barrier function (CBF)-based safety assessment. The proposed method predicts near-future vehicle positions over a finite horizon, thereby capturing reactive SV behavior and embedding it into the CBF-based safety constraint. To address uncertainty in the SV response model, a robust extension is developed by treating the model mismatch as a bounded disturbance and incorporating an online uncertainty estimate into the barrier condition. Compared with classical environmental CBF methods that neglect SV reactions, the proposed approach provides a less conservative and more informative safety representation for interactive traffic scenarios, while improving robustness to uncertainty in the modeled SV behavior.