Legal Decision-making for Highway Automated Driving

Compliance with traffic laws is a fundamental requirement for human drivers on the road, and autonomous vehicles must adhere to traffic laws as well. However, current autonomous vehicles prioritize safety and collision avoidance primarily in their decision-making and planning, which will lead to misunderstandings and distrust from human drivers and may even result in accidents in mixed traffic flow. Therefore, ensuring the compliance of the autonomous driving decision-making system is essential for ensuring the safety of autonomous driving and promoting the widespread adoption of autonomous driving technology. To this end, the paper proposes a trigger-based layered compliance decision-making framework. This framework utilizes the decision intent at the highest level as a signal to activate an online violation monitor that identifies the type of violation committed by the vehicle. Then, a four-layer architecture for compliance decision-making is employed to generate compliantly trajectories. Using this system, autonomous vehicles can detect and correct potential violations in real-time, thereby enhancing safety and building public confidence in autonomous driving technology. Finally, the proposed method is evaluated on the DJI AD4CHE highway dataset under four typical highway scenarios: speed limit, following distance, overtaking, and lane-changing. The results indicate that the proposed method increases the vehicle's overall compliance rate from 13.85% to 84.46%, while reducing the proportion of active violations to 0%, demonstrating its effectiveness.Comment: 14 pages, 17 figure

Stochastic Model Predictive Control with a Safety Guarantee for Automated Driving

Automated vehicles require efficient and safe planning to maneuver in uncertain environments. Largely this uncertainty is caused by other traffic participants, e.g., surrounding vehicles. Future motion of surrounding vehicles is often difficult to predict. Whereas robust control approaches achieve safe, yet conservative motion planning for automated vehicles, Stochastic Model Predictive Control (SMPC) provides efficient planning in the presence of uncertainty. Probabilistic constraints are applied to ensure that the maximal risk remains below a predefined level. However, safety cannot be ensured as probabilistic constraints may be violated, which is not acceptable for automated vehicles. Here, we propose an efficient trajectory planning framework with safety guarantees for automated vehicles. SMPC is applied to obtain efficient vehicle trajectories for a finite horizon. Based on the first optimized SMPC input, a guaranteed safe backup trajectory is planned, using reachable sets. The SMPC input is only applied to the vehicle if a safe backup solution can be found. If no new safe backup solution can be found, the previously calculated, still valid safe backup solution is applied instead of the SMPC solution. Recursive feasibility of the safe SMPC algorithm is proved. Highway simulations show the effectiveness of the proposed method regarding performance and safety

Simultaner Safety-Check von Trajektorien beim Automatisierten Fahren im Urbanen Verkehr

Beim automatisierten Fahren kommen zunehmend Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens zum Einsatz. Das Ziel ist, mit dieser Technologie auch komplexe Sachverhalte, die vom Menschen mit seiner kognitiven Intelligenz und Erfahrung schnell und präzise erfassbar sind, mit maschinellen Systemen in ausreichender Qualität zu erfassen. Das bedeutet, dass durch das automatisierte Fahrzeug nicht mehr Unfälle passieren dürfen als durch menschliche Fahrer. Ein Nachteil von KI-Ansätzen ist die geringe Nachvollziehbarkeit der Funktionsweise und Entscheidungsfindung der entsprechenden Algorithmen. Damit ist auch nicht im Detail bekannt, welche Fehlfunktionen bei derartigen Ansätzen auftreten können. Der Stand der Technik enthält bereits verschiedene Konzepte zur Absicherung von automatisierten Fahrzeugen und auch wenige theoretische Konzepte zur direkten Absicherung von KI-Algorithmen. Meist werden dabei allerdings vereinfachende Annahmen wie bspw. fehlerfrei funktionierende Umfeldsensorik getroffen. Auch der Komplettausfall von funk-tionalen Modulen wie Perzeption oder Trajektorienplanung wird in der Literatur kaum adressiert. Zur Schließung dieser Lücke wird der Ansatz verfolgt, die Schwächen des Planers durch ein nachgeschaltetes Modul zu kompensieren, das nicht die KI-Funktionen selbst, sondern lediglich deren Ergebnis in Form der Solltrajektorie absichert. In der vorliegenden Dissertation entspricht das dem Konzept des „Safety Checks“ (SC), das für den Einsatz im urbanen Verkehr vorgestellt wird. Dieses Modul befindet sich in der Architektur des automatisierten Systems zwischen Trajektorienplaner und Trajektorienregler. Bevor eine vom KI-basierten Planer ausgegebene Trajektorie zum Regler weitergeleitet wird, prüft das SC-Modul deren Sicherheit durch erklärbare deterministische Diagnosen ohne Einsatz von KI. Die im Fahrzeug vorhandenen und auch vom abzusichernden System verwendeten Sensordaten werden dafür mit diversitären Ansätzen auf einer anderen Verarbeitungsebene zur Sicherheitsprüfung genutzt. Im Fall einer unsicheren Trajektorie des Planers greift das SC-Modul ein und überführt das automatisierte Fahrzeug in einen risikominimalen Zustand. Regelung und Aktoransteuerung werden vom SC nicht abgesichert, da sie sich mit bestehenden konventionellen Methoden bereits zuverlässig absichern lassen. Im Zuge der Anforderungsdefinition an das Absicherungskonzept wird mittels Fehlerbaumanalyse systematisch hergeleitet, welche Ursachen zu unsicheren geplanten Trajektorien führen können. Das sind einerseits funktionale Unzulänglichkeiten im Bereich der Trajektorienplanung oder in der Interpretation der Umwelt, andererseits ein Komplettausfall von Modulen oder Sensoren. Daraus leitet sich die Anforderung an das SC-Modul ab, dass neben der Sicherheitsprüfung der Trajektorie auch die Überwachung des Gesundheitszustands von Sensoren und anderen Modulen erforderlich ist. Weitere Anforderungen sind, angemessen und ausreichend schnell auf das Auftreten eines unsicheren Zustands zu reagieren und die Falsch-Positiv-Eingriffsrate des SC-Moduls zu minimieren. Zur Identifizierung situationsgemäßer Reaktionen bei einem unsicheren Zustand wird der Lösungsraum für mögliche Notmanöver aufgespannt und diskutiert, welche Voraussetzungen für die Anwendung der verschiedenen Optionen jeweils zu erfüllen sind. Darauf basierend wird für das SC-Modul die primäre Notstrategie gewählt, entlang des aktuell oder zuletzt geplanten sicheren Pfades in den Stillstand zu bremsen. Aus den verschiedenen Unsicherheitsarten und Anforderungen werden funktionale Submodule abgeleitet, die der Informationsprüfung bzw. -plausibilisierung, der Trajektorienprüfung oder der Nottrajektoriengenerierung dienen. Daraus wird eine beispielhafte Ge-samtarchitektur des SC-Moduls gebildet, im realen Testfahrzeug implementiert und sowohl auf dem Testgelände als auch im öffentlichen Verkehr in einem Wohngebiet getestet. Die Detektionsreichweite der logik-basierten Objektlistenplausibilisierung, die vom Perzeptionsmodul nicht erfasste und somit in der Objektliste fehlende Objekte detektiert, ist unter Verwendung von Radar- und Lidardaten ausreichend für den absicherungsrelevanten Bereich. Da im Testfahrzeug nur ein nach vorne gerichteter Radarsensor vorhanden ist, offenbaren sich in Kreuzungsszenarien jedoch Schwierigkeiten in der Schätzung der Dynamik von querenden Objekten. Davon abgesehen erfolgt die Detektion von potenziell kollisionskritischen Objekten zuverlässig. Die Evaluation der Objektkritikalitätsprüfung zeigt, dass eine der größten Herausforderungen die Bewegungsprädiktion von anderen Verkehrsteilnehmern ist. Während in Open-Loop-Testfahrten im Realverkehr beim Folgen gerader Straßen keine Falscheingriffe des SC-Moduls auftreten, erweisen sich auch hier Kreuzungsszenarien als herausfordernd. Aufgrund der konservativen Objektbewegungsprädiktion, die der Prädiktion des menschlichen Testfahrers unterlegen ist, kommt es in eigentlich unkritischen Situationen mehrfach zu Eingriffen des SC-Moduls

Fast and Safe Trajectory Optimization for Autonomous Mobile Robots using Reachability Analysis

Autonomous mobile robots (AMRs) can transform a wide variety of industries including transportation, shipping and goods delivery, and defense. AMRs must match or exceed human performance in metrics for task completion and safety. Motion plans for AMRs are generated by solving an optimization program where collision avoidance and the trajectory obeying a dynamic model of the robot are enforced as constraints. This dissertation focuses on three main challenges associated with trajectory planning. First, collision checks are typically performed at discrete time steps. Second, there can be a nontrivial gap between the planning model used and the actual system. Finally, there is inherent uncertainty in the motion of other agents or robots. This dissertation first proposes a receding-horizon planning methodology called Reachability-based Trajectory Design (RTD) to address the first and second challenges, where uncertainty is dealt with robustly. Sums-of-Squares (SOS) programming is used to represent the forward reachable set for a dynamic system plus uncertainty, over an interval of time, as a polynomial level set. The trajectory optimization is a polynomial optimization program over a space of trajectory parameters. Hardware demonstrations are implemented on a Segway, rover, and electric vehicle. In a simulation of 1,000 trials with static obstacles, RTD is compared to Rapidly-exploring Random Tree (RRT) and Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) planners. RTD has success rates of 95.4% and 96.3% for the Segway and rover respectively, compared to 97.6% and 78.2% for RRT and 0% for NMPC planners. RTD is the only successful planner with no collisions. In 10 simulations with a CarSim model, RTD navigates a test track on all trials. In 1,000 simulations with random dynamic obstacles RTD has success rates of 96.8% and 100% respectively for the electric vehicle and Segway, compared to 77.3% and 92.4% for a State Lattice planner. In 100 simulations performing left turns, RTD has a success rate of 99% compared to 80% for an MPC controller tracking the lane centerline. The latter half of the dissertation treats uncertainty with the second and/or third challenges probabilistically. The Chance-constrained Parallel Bernstein Algorithm (CCPBA) allows one to solve the trajectory optimization program from RTD when obstacle states are given as probability functions. A comparison for an autonomous vehicle planning a lane change with one obstacle shows an MPC algorithm using Cantelli's inequality is unable to find a solution when the obstacle's predictions are generated with process noise three orders of magnitude less than CCPBA. In environments with 1-6 obstacles, CCPBA finds solutions in 1e-3 to 1.2 s compared to 1 to 16 s for an NMPC algorithm using the Chernoff bound. A hardware demonstration is implemented on the Segway. The final portion of the dissertation presents a chance-constrained NMPC method where uncertain components of the robot model are estimated online. The application is an autonomous vehicle with varying road surfaces. In the first study, the controller uses a linear tire force model. Over 200 trials of lane changes at 17 m/s, the chance-constrained controller has a cost 86% less than a controller using fixed coefficients for snow, and only 29% more than an oracle controller using the simulation model. The chance-constrained controller also has 0 lateral position constraint violations, while an adaptive-only controller has minor violations. The second study uses nonlinear tire models on a more aggressive maneuver and provides similar results.PHDMechanical EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/169729/1/skvaskov_1.pd