Decision-Making for Automated Vehicles Using a Hierarchical Behavior-Based Arbitration Scheme

Behavior planning and decision-making are some of the biggest challenges for highly automated systems. A fully automated vehicle (AV) is confronted with numerous tactical and strategical choices. Most state-of-the-art AV platforms implement tactical and strategical behavior generation using finite state machines. However, these usually result in poor explainability, maintainability and scalability. Research in robotics has raised many architectures to mitigate these problems, most interestingly behavior-based systems and hybrid derivatives. Inspired by these approaches, we propose a hierarchical behavior-based architecture for tactical and strategical behavior generation in automated driving. It is a generalizing and scalable decision-making framework, utilizing modular behavior blocks to compose more complex behaviors in a bottom-up approach. The system is capable of combining a variety of scenario- and methodology-specific solutions, like POMDPs, RRT* or learning-based behavior, into one understandable and traceable architecture. We extend the hierarchical behavior-based arbitration concept to address scenarios where multiple behavior options are applicable but have no clear priority against each other. Then, we formulate the behavior generation stack for automated driving in urban and highway environments, incorporating parking and emergency behaviors as well. Finally, we illustrate our design in an explanatory evaluation

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

Tackling Occlusions & Limited Sensor Range with Set-based Safety Verification

Provable safety is one of the most critical challenges in automated driving. The behavior of numerous traffic participants in a scene cannot be predicted reliably due to complex interdependencies and the indiscriminate behavior of humans. Additionally, we face high uncertainties and only incomplete environment knowledge. Recent approaches minimize risk with probabilistic and machine learning methods - even under occlusions. These generate comfortable behavior with good traffic flow, but cannot guarantee safety of their maneuvers. Therefore, we contribute a safety verification method for trajectories under occlusions. The field-of-view of the ego vehicle and a map are used to identify critical sensing field edges, each representing a potentially hidden obstacle. The state of occluded obstacles is unknown, but can be over-approximated by intervals over all possible states. Then set-based methods are extended to provide occupancy predictions for obstacles with state intervals. The proposed method can verify the safety of given trajectories (e.g. if they ensure collision-free fail-safe maneuver options) w.r.t. arbitrary safe-state formulations. The potential for provably safe trajectory planning is shown in three evaluative scenarios