本文作者:邱迪聰將門好聲音第·53·期本文將分享機(jī)器人領(lǐng)域國際頂級會(huì)議 RSS 2020 入選論文《Latent Belief Space Motion Planning under Cost, Dynamics, and Intent Uncertainty》,三位作者均來自由MIT 和Founders Fund 投資的自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司 iSee.a(chǎn)i。該論文提出了一種新的軌跡規(guī)劃與優(yōu)化算法PODDP,可以在連續(xù)空間(包括狀態(tài)、動(dòng)作及觀測空間)中處理多模態(tài)(非正態(tài)分布)的不確定性。論文還分別展示了PODDP 算法在目標(biāo)函數(shù)、本體系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)以及其他個(gè)體意圖含有不確定性等三個(gè)不同的連續(xù)空間POMDP 問題下的效果,其表現(xiàn)均顯著優(yōu)于另外兩種 baseline 算法。
關(guān)于作者:
Dicong Qiu (邱迪聰),是該論文的第一作者, 在iSee.a(chǎn)i 主要從事自動(dòng)駕駛中行為決策與動(dòng)作規(guī)劃和認(rèn)知科學(xué)結(jié)合的相關(guān)工作,此前就讀于 CMU 的機(jī)器人專業(yè),從事人工智能、軌跡優(yōu)化及星球探測車等研究,期間在美國宇航局噴氣動(dòng)力實(shí)驗(yàn)室(NASA Jet Propulsion Laboratory)實(shí)習(xí),為Mars 2020 及其他星球探測器提供智能視覺認(rèn)知功能。另外兩位作者Yibiao Zhao (趙一彪) 和Chris L. Baker 此前均在Josh Tenenbaum 帶領(lǐng)的MIT 計(jì)算認(rèn)知科學(xué)實(shí)驗(yàn)室從事相關(guān)研究,現(xiàn)在分別是iSee.a(chǎn)i 的CEO和首席科學(xué)家。
Q & A該工作的研究團(tuán)隊(duì)將在下周舉行的RSS 2020 主會(huì)上進(jìn)行在線答疑,歡迎各位蒞臨參與討論。以下是其論文的在線答疑時(shí)間安排。
一、動(dòng)機(jī)與簡介
在真實(shí)的行車場景中,由于無法直接得知其他車輛駕駛者的性格與意圖,所以廣泛地存在各種不確定性。全面地考慮且有效地應(yīng)對這些不確定性,對安全駕駛,特別是在高速或者復(fù)雜的情景下,至關(guān)重要。例如在以下的兩個(gè)真實(shí)場景中,我們的自動(dòng)駕駛卡車在高速公路上便遇到了進(jìn)行野蠻變道以及在沒有打亮指示燈就進(jìn)行并道的車輛,故而需要時(shí)刻關(guān)注和評估附近其他車輛的意圖、預(yù)測對方的行為并作出相應(yīng)的反應(yīng)(例如減速避讓或者加速讓出尾部空間等)。
真實(shí)場景1:野蠻變道。一輛車從左側(cè)突然出現(xiàn),并在幾秒鐘內(nèi)連續(xù)橫跨三條車道直奔高速公路出口。
真實(shí)場景2:無指示燈變道。一輛車從左側(cè)冒出,并且在完全沒有打轉(zhuǎn)向指示燈的情況下直接變道。
在這些場景下,動(dòng)作軌跡需要在連續(xù)的狀態(tài)-動(dòng)作空間中規(guī)劃,而對不確定因素的觀測同樣需要在連續(xù)空間中進(jìn)行。雖然現(xiàn)有的方法可以處理連續(xù)空間中的POMDP 問題,但它們基本上都假設(shè)了不確定因素的觀測服從正態(tài)分布。而在真實(shí)應(yīng)用中,多模態(tài)不確定性普遍存在。例如,旁側(cè)車輛除了在位置和速度等狀態(tài)上存在著服從正太分布的噪聲,其駕駛者的性格也存在著另一層的離散型不確定性分布:該駕駛者可能是比較禮讓的,但也可能是比較激進(jìn)的。對于這種非正態(tài)分布的多模態(tài)不確定性POMDP 問題,傳統(tǒng)方法并未很好地解決,這也正是該論文提出的PODDP 算法希望解決的核心問題。
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