论文链接：https://arxiv.org/pdf/2507.07444 代码链接：https://github.com/TUM-AVS/motion-planning-supervisor
摘要
本文介绍了迈向安全自动驾驶：用于运动规划算法的实时保障概念。确保自动驾驶汽车中运动规划模块的功能安全是一项关键的挑战，特别是在处理复杂或者基于学习的软件时。在线验证已经成为在运行时监测此类系统的一种有前景的方法，但是它与嵌入式实时环境的集成仍然有限。本项工作提出了一种用于运动规划的保障概念，它通过引入时间保障来扩展先前的方法。现有的方法着重于几何和动力学可行性，而本文方法还监测规划输出结果的时间一致性，以确保系统及时响应。在实时操作系统上的原型实现使用基于约束的可行性检验和基于代价的合理性指标来评估轨迹候选。初步结果表明，保障模块在实时范围内运行，并且有效地检测到不安全的轨迹。本项研究提供了一种用于运行时轨迹验证的模块化且可扩展的框架，并且突出了其在车规级硬件上部署的关键方面。未来工作包括完善保障逻辑，并且通过硬件在环仿真和基于车辆的测试来验证其有效性。
主要贡献
本文的主要贡献总结如下：
1）本文提出了用于自动驾驶汽车运动规划的扩展保障概念，它结合了时间一致性检验；
2）本文在嵌入式实时硬件上进行保障的原型实时实现；
3）本文开源了代码库，以支持研究界对本项工作的复现和进一步开发。
论文图片和表格
总结
本文提出了一种用于自动驾驶汽车轨迹规划的模块化保障系统，旨在在嵌入式实时硬件上独立运行。本文所提出的监督器根据可行性约束和合理性代价来评估轨迹，同时概念性时间保障监测规划输出结果的时间一致性。该系统已经在基于ARM Cortex-R52架构的两个车规级平台上进行原型实现，并且与高性能参考系统进行基准比较。
初步结果证实，监督器能够在严格的时间范围内以最小的抖动执行轨迹评估。对可行性判断的定性检验进一步表明，所实现的代价函数会惩罚不可信或者不安全的行为。本文通过DDS处理与主规划模块的通信，实现与现有软件栈的模块化集成。
未来工作将扩展监督器主动响应检测的安全违规行为的能力。未来预计开发一个专门的回退模块，它基于简化的规划组件，能够在有限的信息下生成风险最小的操作。该模块将使用风险感知指标来生成备份轨迹，并且确保即使在退化的规划条件下也能采取有效的行为。
此外，监督器将被集成到在线规划循环中，首先是仿真，然后是实车测试。这将允许在现实的运行条件下对完整的保障流程进行端到端评估，并且为安全关键的自动驾驶汽车应用中面向认证的开发提供基础。
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编辑：Zero
