Bevisbar säkerhet är en av de mest kritiska utmaningarna vid automatiserad körning. Många trafikdeltagares beteende i en scen kan inte förutsägas på ett tillförlitligt sätt på grund av komplexa ömsesidiga beroenden och människors urskillningslösa beteende. Dessutom står vi inför stora osäkerheter och endast ofullständig miljökunskap. Nya metoder minimerar risken med probabilistiska och maskininlärningsmetoder - även under ocklusioner. Dessa genererar bekvämt beteende med bra trafikflöde, men kan inte garantera säkerheten för sina manövrar. Därför bidrar vi med en säkerhetskontrollmetod för banor under ocklusioner. Egotfordonets synfält och en karta används för att identifiera kritiska avkänningsfältkanter, som var och en representerar ett potentiellt dolt hinder. Tillståndet av ockluderade hinder är okänt, men kan över-uppskattas med intervall över alla möjliga tillstånd. Därefter utsträcks set-baserade metoder för att tillhandahålla inflyttningsprognoser för hinder med statsintervall. Den föreslagna metoden kan verifiera säkerheten hos givna banor (t.ex. om de säkerställer kollisionsfria felsäkra manöveralternativ) w.r.t. godtyckliga safe-state formuleringar. Potentialen för bevisligen säker planering av banan visas i tre utvärderingsscenarier.
Orzechowski, Meyer, och Lauer REF över-ungefär alla möjliga tillstånd av inkommande trafik genom att beakta de ledande kanterna på den synliga polygonen.
Tackling Occlusions&Limited Sensor Range with Set-based Safety Verification
{'venue': '2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}