任意の道路境界制約を伴う運動計画のための制御バリア関数ベースのリアルタイム安全フィルタ

要旨: 私たちは、学習ベースのものを含む運動計画のためのリアルタイム安全フィルタを提示します。Control Barrier Functions（CBF）を用いて、道路境界との衝突回避に関する形式的な保証を提供します。本アプローチの重要な特徴は、保守的な過大近似に頼ることなく、多様な形状の道路幾何を、ポリラインとして表現されたものをそのまま直接組み込める点です。安全フィルタを、制約付き最適化問題として二次計画法（QP）で定式化します。これにより、安全性は、名目上の運動計画器が発行する制御入力に対して、必要最小限のわずかな調整のみを行うことで達成されます。私たちは、複雑な道路境界を特徴とするさまざまな交通シナリオにわたって大規模な数値実験により安全フィルタを検証しました。その結果、信頼性の高い安全性と高い計算効率（実行頻度最大40 Hz）が確認されました。実験結果を再現するコードと動画デモは、github.com/bassamlab/SigmaRL で利用可能です。