Hamilton–Jacobi到達可能性を用いた安全保証付き自律車の駐車のための高速パス計画

Abstract

我々は、一般的なタイトな駐車シナリオを解くための高速な計画アーキテクチャとして、Hamilton-Jacobiベースの双方向A*（HJBA*）を提案する。このアルゴリズムは、高レベルのHJベース到達可能性解析と、低レベルの双方向A*探索アルゴリズムからなる2層構造である。高レベルの到達可能性解析では、車両ダイナミクスに関する後方到達可能チューブ（BRT）をHJ解析によって計算し、それを安全集合と交差させることで安全な到達可能集合を得る。安全集合は、環境内の障害物に対する正符号付き距離の制約によって定義され、QP最適化問題をオフラインで解くことによって計算される。交差集合の内部、すなわち安全な到達可能集合にある状態に対して、計算された後方到達可能チューブは、システムダイナミクスと入力制約のもとでそれらが到達可能であることを保証する。また、安全集合は、さまざまな形状の障害物に関して駐車の安全性を満たすことを保証する。オンライン計算では、安全な到達可能集合からランダムな状態をサンプリングし、それらを双方向A*探索で考慮するヒューリスティックな誘導点として用いる。双方向A*探索は、安全な到達可能集合からの各ランダム化状態ごとに並列化される。提案する2層の計画アルゴリズムが、典型的な駐車要求に対して、異なる駐車シナリオを効果的かつ計算効率良く解けることを示す。我々は、大規模なランダム駐車シナリオにおけるシミュレーションによってアルゴリズムを検証し、最先端の他の駐車計画アルゴリズムよりも優れた性能を発揮できることを実証する。