In order for automated mobile vehicles to navigate in the real world with minimal collision risks, it is necessary for their planning algorithms to consider uncertainties from measurements and environmental disturbances. In this paper, we consider analytical solutions for a conservative approximation of the mutual probability of collision between two robotic vehicles in the presence of such uncertainties. Therein, we present two methods, which we call unitary scaling and principal axes rotation, for decoupling the bivariate integral required for efficient approximation of the probability of collision between two vehicles including orientation effects. We compare the conservatism of these methods analytically and numerically. By closing a control loop through a model predictive guidance scheme, we observe through Monte-Carlo simulations that directly implementing collision avoidance constraints from the conservative approximations remains infeasible for real-time planning. We then propose and implement a convexification approach based on the tightened collision constraints that significantly improves the computational efficiency and robustness of the predictive guidance scheme.

在本文中，我们为多机器人系统提供了一种分散和无通信的碰撞避免方法，该系统考虑了机器人定位和感测不确定性。该方法依赖于计算每个机器人的不确定感知安全区域，以在高斯分布的不确定性的假设下在环境中导航的其他机器人和环境中的静态障碍物。特别地，在每次步骤中，我们为每个机器人构建一个机器人约束的缓冲不确定性感知的voronoI细胞（B-UAVC）给出指定的碰撞概率阈值。通过将每个机器人的运动约束在其对应的B-UAVC内，即机器人和障碍物之间的碰撞概率仍然可以实现概率碰撞避免。所提出的方法是分散的，无通信，可扩展，具有机器人的数量和机器人本地化和感测不确定性的强大。我们将方法应用于单积分器，双积分器，差动驱动机器人和具有一般非线性动力学的机器人。对地面车辆，四轮车和异质机器人团队进行广泛的模拟和实验，以分析和验证所提出的方法。

In recent years, nonlinear model predictive control (NMPC) has been extensively used for solving automotive motion control and planning tasks. In order to formulate the NMPC problem, different coordinate systems can be used with different advantages. We propose and compare formulations for the NMPC related optimization problem, involving a Cartesian and a Frenet coordinate frame (CCF/ FCF) in a single nonlinear program (NLP). We specify costs and collision avoidance constraints in the more advantageous coordinate frame, derive appropriate formulations and compare different obstacle constraints. With this approach, we exploit the simpler formulation of opponent vehicle constraints in the CCF, as well as road aligned costs and constraints related to the FCF. Comparisons to other approaches in a simulation framework highlight the advantages of the proposed approaches.

作为自动驾驶系统的核心部分，运动计划已受到学术界和行业的广泛关注。但是，由于非体力学动力学，尤其是在存在非结构化的环境和动态障碍的情况下，没有能够有效的轨迹计划解决方案能够为空间周期关节优化。为了弥合差距，我们提出了一种多功能和实时轨迹优化方法，该方法可以在任意约束下使用完整的车辆模型生成高质量的可行轨迹。通过利用类似汽车的机器人的差异平坦性能，我们使用平坦的输出来分析所有可行性约束，以简化轨迹计划问题。此外，通过全尺寸多边形实现避免障碍物，以产生较少的保守轨迹，并具有安全保证，尤其是在紧密约束的空间中。我们通过最先进的方法介绍了全面的基准测试，这证明了所提出的方法在效率和轨迹质量方面的重要性。现实世界实验验证了我们算法的实用性。我们将发布我们的代码作为开源软件包，目的是参考研究社区。

在自主驾驶的背景下，已知迭代线性二次调节器（ILQR）是在运动计划问题中处理非线性车辆模型的有效方法。特别是，受约束的ILQR算法在不同类型的一般限制下实现运动计划任务方面表现出了值得注意的计算效率结果。但是，受约束的ILQR方法需要在使用对数屏障函数时在第一次迭代时作为先决条件进行可行的轨迹。同样，该方法为纳入快速，高效和有效的优化方法开辟了可能性，以进一步加快优化过程，从而可以成功地满足实时实施的要求。在本文中，定义明确的运动计划问题是在非线性车辆动力学和各种约束下提出的，并利用了乘数的交替方向方法来确定利用ILQR的最佳控制动作。该方法能够在第一次迭代时规避轨迹的可行性要求。然后研究了自动驾驶汽车运动计划的说明性示例。拟议的开发实现了高度计算效率的值得注意的成就。与基于对数屏障函数的约束ILQR算法进行比较，我们提出的方法在三种驾驶场景中，平均计算时间降低了31.93％，38.52％和44.57％；与优化求解器IPOPT相比，我们提出的方法将平均计算时间降低了46.02％，53.26％和88.43％。结果，可以通过我们提出的框架实现实时计算和实施，因此它为公路驾驶任务提供了额外的安全性。

延迟在迅速变化的环境中运行的自主系统的危害安全性，例如在自动驾驶和高速赛车方面的交通参与者的非确定性。不幸的是，在传统的控制器设计或在物理世界中部署之前，通常不考虑延迟。在本文中，从非线性优化到运动计划和控制以及执行器引起的其他不可避免的延迟的计算延迟被系统地和统一解决。为了处理所有这些延迟，在我们的框架中：1）我们提出了一种新的过滤方法，而没有事先了解动态和干扰分布的知识，以适应，安全地估算时间变化的计算延迟； 2）我们为转向延迟建模驱动动力学； 3）所有约束优化均在强大的管模型预测控制器中实现。对于应用的优点，我们证明我们的方法适合自动驾驶和自动赛车。我们的方法是独立延迟补偿控制器的新型设计。此外，在假设无延迟作为主要控制器的学习控制器的情况下，我们的方法是主要控制器的安全保护器。

为了安全操作，机器人必须能够避免在不确定的环境中发生碰撞。现有的不确定性运动计划方法通常会对高斯和障碍几何形状做出保守的假设。尽管视觉感知可以对环境提供更准确的表示，但其用于安全运动计划的使用受到神经网络的固有错误校准的限制以及获得足够数据集的挑战。为了解决这些模仿，我们建议采用经过系统增强数据集训练的深层语义分割网络的合奏，以确保可靠的概率占用信息。为了避免在运动计划中进行保守主义，我们通过基于场景的路径计划方法直接采用了概率感知。速度调度方案被应用于路径上，以确保跟踪不准确的情况。我们证明了系统数据增强与深层合奏结合的有效性以及与最新方法相比的基于方案的计划方法，并在涉及人手的实验中验证了我们的框架。

Motion planning is challenging for autonomous systems in multi-obstacle environments due to nonconvex collision avoidance constraints. Directly applying numerical solvers to these nonconvex formulations fails to exploit the constraint structures, resulting in excessive computation time. In this paper, we present an accelerated collision-free motion planner, namely regularized dual alternating direction method of multipliers (RDADMM or RDA for short), for the model predictive control (MPC) based motion planning problem. The proposed RDA addresses nonconvex motion planning via solving a smooth biconvex reformulation via duality and allows the collision avoidance constraints to be computed in parallel for each obstacle to reduce computation time significantly. We validate the performance of the RDA planner through path-tracking experiments with car-like robots in simulation and real world setting. Experimental results show that the proposed methods can generate smooth collision-free trajectories with less computation time compared with other benchmarks and perform robustly in cluttered environments.

如果我们给机器人将对象从其当前位置移至未知环境中的另一个位置的任务，则机器人必须探索地图，确定所有类型的障碍物，然后确定完成任务的最佳途径。我们提出了一个数学模型，以找到一个最佳的路径计划，以避免与所有静态和移动障碍物发生冲突，并具有最小的完成时间和最小距离。在此模型中，不考虑障碍物和机器人周围的边界框，因此机器人可以在不与它们相撞的情况下非常接近障碍物移动。我们考虑了两种类型的障碍：确定性，其中包括所有静态障碍，例如不移动的墙壁以及所有动作具有固定模式和非确定性的移动障碍，其中包括所有障碍物，其运动都可以在任何方向上发生任何方向发生概率分布随时。我们还考虑了机器人的加速和减速，以改善避免碰撞的速度。

在本文中，我们在局部不同的牵引条件下解决了处理限制的运动规划和控制问题。我们提出了一种新的解决方案方法，其中通过源自预测摩擦估计来表示预测地平线上的牵引变化。在后退地平线时装解决了约束的有限时间最佳控制问题，施加了这些时变的约束。此外，我们的方法具有集成的采样增强程序，该过程解决了对突然约束改变而产生的局部最小值的不可行性和敏感性的问题，例如，由于突然的摩擦变化。我们在一系列临界情景中验证了沃尔沃FH16重型车辆的提议算法。实验结果表明，通过确保计划运动的动态可行性，通过确保高牵引利用时，牵引自适应运动规划和控制改善了避免事故的车辆的能力，既通过适应低局部牵引。

Autonomous driving has a natural bi-level structure. The goal of the upper behavioural layer is to provide appropriate lane change, speeding up, and braking decisions to optimize a given driving task. However, this layer can only indirectly influence the driving efficiency through the lower-level trajectory planner, which takes in the behavioural inputs to produce motion commands. Existing sampling-based approaches do not fully exploit the strong coupling between the behavioural and planning layer. On the other hand, end-to-end Reinforcement Learning (RL) can learn a behavioural layer while incorporating feedback from the lower-level planner. However, purely data-driven approaches often fail in safety metrics in unseen environments. This paper presents a novel alternative; a parameterized bi-level optimization that jointly computes the optimal behavioural decisions and the resulting downstream trajectory. Our approach runs in real-time using a custom GPU-accelerated batch optimizer, and a Conditional Variational Autoencoder learnt warm-start strategy. Extensive simulations show that our approach outperforms state-of-the-art model predictive control and RL approaches in terms of collision rate while being competitive in driving efficiency.

一般而言，融合是人类驱动因素和自治车辆的具有挑战性的任务，特别是在密集的交通中，因为合并的车辆通常需要与其他车辆互动以识别或创造间隙并安全合并。在本文中，我们考虑了强制合并方案的自主车辆控制问题。我们提出了一种新的游戏 - 理论控制器，称为领导者跟随者游戏控制器（LFGC），其中自主EGO车辆和其他具有先验不确定驾驶意图的车辆之间的相互作用被建模为部分可观察到的领导者 - 跟随游戏。 LFGC估计基于观察到的轨迹的其他车辆在线在线，然后预测其未来的轨迹，并计划使用模型预测控制（MPC）来同时实现概率保证安全性和合并目标的自我车辆自己的轨迹。为了验证LFGC的性能，我们在模拟和NGSIM数据中测试它，其中LFGC在合并中展示了97.5％的高成功率。

对非线性不确定系统的控制是机器人技术领域的常见挑战。非线性潜在力模型结合了以高斯流程为特征的潜在不确定性，具有有效代表此类系统的希望，我们专注于这项工作的控制设计。为了实现设计，我们采用了高斯过程的状态空间表示来重塑非线性潜在力模型，从而建立了同时预测未来状态和不确定性的能力。使用此功能，制定了随机模型预测控制问题。为了得出问题的计算算法，我们使用基于方案的方法来制定随机优化的确定性近似。我们通过基于自动驾驶汽车的运动计划的仿真研究评估了最终方案的模型预测控制方法，该研究表现出很大的有效性。拟议的方法可以在其他各种机器人应用中找到前瞻性使用。

这项工作研究了以下假设：与人类驾驶状态的部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）计划可以显着提高自动高速公路驾驶的安全性和效率。我们在模拟场景中评估了这一假设，即自动驾驶汽车必须在快速连续中安全执行三个车道变化。通过观测扩大（POMCPOW）算法，通过部分可观察到的蒙特卡洛计划获得了近似POMDP溶液。这种方法的表现优于过度自信和保守的MDP基准，匹配或匹配效果优于QMDP。相对于MDP基准，POMCPOW通常将不安全情况的速率降低了一半或将成功率提高50％。

本文提出了一种新的规划和控制策略，用于赛车场景中的多辆车竞争。所提出的赛车策略在两种模式之间切换。当没有周围的车辆时，使用基于学习的模型预测控制（MPC）轨迹策划器用于保证自助车辆更好地实现了更好的搭接定时。当EGO车辆与其他围绕车辆竞争以超车时，基于优化的策划器通过并行计算产生多个动态可行的轨迹。每个轨迹在MPC配方下进行优化，其具有不同的同型贝塞尔曲线参考路径，横向于周围的车辆之间。选择这些不同的同型轨迹之间的时间最佳轨迹，并使用具有障碍物避免约束的低级MPC控制器来保证系统的安全性能。所提出的算法具有能够生成无碰撞轨迹并跟踪它们，同时提高杠杆定时性能，稳定的低计算复杂性，优于汽车赛车环境的时序和性能中的现有方法。为了展示我们的赛车策略的表现，我们在轨道上模拟了多个随机生成的移动车辆，并测试自我车辆的超越机动。

随着使用复杂非线性优化但计算资源有限的经济实惠的自动驾驶车辆，计算时间成为关注问题。其他因素，如执行器动力学和执行器命令处理成本也不可避免地导致延迟。在高速场景中，这些延迟对于车辆的安全至关重要。最近的作品将这些延迟单独考虑，但没有在自动驾驶的背景下统一它们。此外，最近的作品不恰当地考虑计算时间作为恒定或大的上限，这使得控制较少响应或过保守。要处理所有这些延迟，我们通过1）统一的框架，使用鲁棒管模型预测控制，3）使用新型Adaptive Kalman滤波器，无需假定已知的过程模型和噪声协方差，这使得控制器安全尽量减少保守性。在一次性的情况下，我们的方法可以作为独立控制器;在其他手上，我们的方法为高级控制器提供了一个安全防护装置，这不拖延。这可以用于在部署在简单环境中培训的黑匣子学习的控制器时补偿SIM-TO-REAL间隙，而不考虑实际车辆系统的延迟。

我们认为具有非正度运动学的代理/机器人的问题避免了许多动态障碍。机器人和障碍物的状态和速度噪声以及机器人的控制噪声被建模为非参数分布，因为噪声模型的高斯假设被侵犯在现实世界中。在这些假设下，我们制定了一种强大的MPC，其以使机器人对准目标状态的方式有效地样本机器人控制，同时避免这种非参数噪声的胁迫下的障碍物。特别地，MPC包括分布匹配成本，其有效地将当前碰撞锥的分布对准到某个所需的分布，其样本是无碰撞的。这种成本在希尔伯特空间中作为距离功能构成，其最小化通常导致碰撞锥样品变得无碰撞。我们通过线性化原始非参数状态和障碍物分布的高斯近似来对比较和显示有形性能增益。我们还通过对非参数噪声的高斯近似构成的方法来表现出卓越的性能，而不会对进一步的线性提出进行这种近似的非参数噪声的高斯近似。性能增益在轨迹长度和控制成本方面都显示，其遵守所提出的方法的功效。据我们所知，这是在存在非参数状态，速度和致动器噪声模型存在下的运动障碍的第一次呈现。

Quadrotors with the ability to perch on moving inclined surfaces can save energy and extend their travel distance by leveraging ground vehicles. Achieving dynamic perching places high demands on the performance of trajectory planning and terminal state accuracy in SE(3). However, in the perching process, uncertainties in target surface prediction, tracking control and external disturbances may cause trajectory planning failure or lead to unacceptable terminal errors. To address these challenges, we first propose a trajectory planner that considers adaptation to uncertainties in target prediction and tracking control. To facilitate this work, the reachable set of quadrotors' states is first analyzed. The states whose reachable sets possess the largest coverage probability for uncertainty targets, are defined as optimal waypoints. Subsequently, an approach to seek local optimal waypoints for static and moving uncertainty targets is proposed. A real-time trajectory planner based on optimized waypoints is developed accordingly. Secondly, thrust regulation is also implemented in the terminal attitude tracking stage to handle external disturbances. When a quadrotor's attitude is commanded to align with target surfaces, the thrust is optimized to minimize terminal errors. This makes the terminal position and velocity be controlled in closed-loop manner. Therefore, the resistance to disturbances and terminal accuracy is improved. Extensive simulation experiments demonstrate that our methods can improve the accuracy of terminal states under uncertainties. The success rate is approximately increased by $50\%$ compared to the two-end planner without thrust regulation. Perching on the rear window of a car is also achieved using our proposed heterogeneous cooperation system outdoors. This validates the feasibility and practicality of our methods.

在本文中，我们研究了随机控制屏障功能（SCBF），以在存在不确定性的情况下实现概率安全实时控制器的设计，并基于嘈杂的测量。我们的目标是设计控制器，该控制器将系统故障的概率与给定的所需值相结合。为此，我们首先使用扩展的卡尔曼滤波器从嘈杂测量估计系统状态，并计算过滤错误上的置信区间。然后，我们根据估计的状态归因于过滤错误并在控制输入上导出足够的条件，以绑定系统的实际状态在有限时间间隔内输入不安全区域的概率。我们表明，这些充足的条件是对控制输入的线性约束，因此，除了可达性等其他性能之外，它们可以用于实现安全性以实现安全性，以及稳定性。我们的方法是使用浓密交通的高速公路上的车道改变情景进行了评估。

Although extensive research in planning has been carried out for normal scenarios, path planning in emergencies has not been thoroughly explored, especially when vehicles move at a higher speed and have less space for avoiding a collision. For emergency collision avoidance, the controller should have the ability to deal with complicated environments and take collision mitigation into consideration since the problem may have no feasible solution. We propose a safety controller by using model predictive control and artificial potential function. A new artificial potential function inspired by line charge is proposed as the cost function for our model predictive controller. The new artificial potential function takes the shape of all objects into consideration. In particular, the artificial potential function that we proposed has the flexibility to fit the shape of the road structures such as the intersection, while the artificial potential function in most of the previous work could only be used in a highway scenario. Moreover, we could realize collision mitigation for a specific part of the vehicle by increasing the quantity of the charge at the corresponding place. We have tested our methods in 192 cases from 8 different scenarios in simulation. The simulation results show that the success rate of the proposed safety controller is 20% higher than using HJ-reachability with system decomposition. It could also decrease 43% of collision that happens at the pre-assigned part.