Abstract-Real-world autonoma fordon fungerar ofta i en tidigare okänd miljö. Eftersom de flesta av dessa system är säkerhetskritiska är det viktigt att se till att de fungerar säkert även när de ställs inför miljöosäkerhet. Nuvarande verktyg för säkerhetsanalys gör det möjligt för autonoma system att resonera om säkerheten med full information om miljöns tillstånd i förväg. Dessa verktyg expanderar dock inte väl till scenarier där miljön uppfattas i realtid, t.ex. under navigeringsuppgifter. I detta arbete föreslår vi en ny säkerhetsanalysmetod i realtid baserad på Hamilton-Jacobi-tillgänglighet som ger starka säkerhetsgarantier trots de okända delarna av miljön. Vår säkerhetsmetod är planner-agnostisk och ger garantier för en mängd olika kartsensorer. Vi demonstrerar vår strategi inom simulering och hårdvara för att ge säkerhetsgarantier kring en toppmodern visionbaserad, inlärningsbaserad planerare. Videor av vårt tillvägagångssätt och experiment finns på projektets hemsida 1.
Den senaste tidens arbete av Ref föreslog också en säkerhetsram i realtid utöver inlärningsbaserade planerare, baserad på Hamilton-Jacobi-tillgänglighet.
An Efficient Reachability-Based Framework for Provably Safe Autonomous Navigation in Unknown Environments
{'venue': '2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC)', 'journal': '2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}