Verhaltensentscheidung für automatisierte Fahrzeuge mittels Arbitrationsgraphen

Automatisiertes Fahren verspricht die Sicherheit, den Komfort und die Effizienz des Straßenverkehrs zu verbessern und hat das Potenzial eine grundlegende Transformation der Mobilität anzustoßen. Neben der Wahrnehmung und Interpretation seines Umfelds muss ein automatisiertes Fahrzeug zuverlässig sichere und zeitlich konsistente Entscheidungen treffen – bspw. ob, wann und wie ein Fahrstreifenwechsel durchgeführt wird. Da es für viele Szenarien bereits spezialisierte Lösungsansätze zur Verhaltensplanung gibt, sollte die Verhaltensentscheidung in der Lage sein, diese sinnvoll miteinander zu kombinieren. Gleichzeitig muss sie robust gegen fehlerhafte Ausgaben oder gar Ausfälle einzelner Verhaltensoptionen sein. Schließlich sollte der Entscheidungsprozess transparent und nachvollziehbar sein, um einen effektiven Entwicklungsprozess zu ermöglichen. Daher wird in dieser Arbeit zunächst eine anwendungsunabhängige Systemarchitektur zur sicheren und robusten Verhaltensentscheidung vorgeschlagen. Diese setzt grundlegende Verhaltensoptionen in einem hierarchischen Arbitrationsgraphen zusammen und sichert dabei die Stellgrößen mittels Verifikation und diversen Rückfallebenen ab. Die jeweiligen Verhaltensbausteine übernehmen dabei die Situationsinterpretation und Verhaltensplanung, während generische Arbitratoren den Entscheidungsprozess realisieren. Anschließend wird diese Architektur auf den Kontext des automatisierten Fahrens angewandt und in Simulation evaluiert. Dabei planen die Verhaltensoptionen einzelne Fahrmanöver und geben diese als Trajektorien aus. Drei Verifikatoren prüfen diese auf Gültigkeit, Realisierbarkeit und Verkehrssicherheit. Stellt sich ein Fahrmanöver bspw. als unsicher heraus, greift die Arbitration auf Alternativoptionen und drei Rückfallebenen zurück, um weiterhin ein sicheres Verhalten zu erzeugen. Die Evaluation zeigt, dass die vorgestellte Methode auch bei hohen Ausfallraten ein sicheres und stabiles Fahrverhalten erzeugt. Die Entkopplung von Situationsinterpretation und Verhaltensentscheidung trägt außerdem zu einer transparenten und nachvollziehbaren Entscheidungsfindung bei. Dank konsequenter Modularität können vielfältige Methoden der Verhaltensplanung effizient und skalierbar miteinander kombiniert werden. Zudem ermöglicht der Bottom-Up Entwurf schnelles Prototyping und eine iterative Weiterentwicklung des Gesamtsystems

Abstraktions-basierte Verifikation von POMDPs im Motion-Planning-Kontext

Wir untersuchen Pfadplanungsprobleme aus der Robotik und die Berechnung von Stra- tegien, die beweisbare Garantien für Sicherheitseigenschaften liefern. Dabei soll ein Agent mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Zielort erreichen, ohne mit einem Hindernis zusammenzustoßen, das sich probabilistisch durch den Raum bewegt. Schwierig wird dieses Problem dadurch, dass der Agent seine Umgebung nur eingeschränkt beobachten kann. Dieses Szenario lässt sich auf na- türliche Art und Weise als ein sogenannter partiell beobachtbarer Markow-Entscheidungsprozess (POMDP) modellieren. Da viele interessante Eigenschaften auf POMDPs unentscheidbar sind, beschäftigt sich die hier vorgestellte Arbeit mit der Entwicklung einer spielbasierten Abstraktionsmethode, um für solche Pfadplanungsprobleme und Sicherheitseigenschaften gute Approximationen zu berechnen