Planificación de Contingencia Crítica para la Seguridad Consciente de la Oclusión en Vehículos Autónomos

Área de la Ciencia:

• Robótica
• Inteligencia Artificial
• Sistemas de Control

Sus antecedentes:

• Los vehículos autónomos (AV) enfrentan desafíos significativos en entornos dinámicos y ocluidos, lo que afecta la seguridad y la eficiencia.
• La evaluación de riesgos en tiempo real y la planificación de trayectorias son cruciales para la navegación de AV en escenarios complejos.

Objetivo del estudio:

• Proponer un enfoque de planificación de contingencia crítica para la seguridad consciente de la oclusión para la conducción autónoma en tiempo real.
• Mejorar la seguridad y la eficiencia de los viajes de los AV en entornos dinámicos y ocluidos.

Principales métodos:

• Se utilizó el análisis de alcanzabilidad y los conjuntos alcanzables hacia adelante (FRS) de vehículos fantasma (PV) para la evaluación de riesgos.
• Se desarrolló una formulación de programación no lineal (NLP) biconvexa con restricciones de barrera espaciotemporal para la aplicación de la seguridad.
• Se empleó el método de multiplicadores alternos de dirección de consenso (ADMM) para el cálculo en tiempo real y la descomposición del problema NLP.

Principales resultados:

• Se demostró una mayor seguridad y una mejor eficiencia de viaje en simulaciones y experimentos del mundo real.
• Se habilitó con éxito la generación de trayectorias seguras en tiempo real en intersecciones ocluidas bajo diversas condiciones de obstáculos.
• Se validó la efectividad de los límites dinámicos de velocidad conscientes del riesgo derivados de los FRS.

Conclusiones:

• El enfoque de planificación propuesto, consciente de la oclusión, aborda eficazmente los desafíos de seguridad y eficiencia para los AV en entornos dinámicos y ocluidos.
• El método facilita la generación de trayectorias seguras en tiempo real, crucial para la implementación práctica de AV.
• La integración del análisis de alcanzabilidad y la optimización basada en ADMM ofrece una solución robusta para la conducción autónoma crítica para la seguridad.