Risk-Aware Motion Planning with Learned Trajectory Primitives and Probabilistic Safety Assessment

📄 arXiv: 2607.26802v1 📥 PDF

作者: Marc Kaufeld, Dian Zhuang, Johannes Betz

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-29

备注: 8 pages, submitted to IEEE ITSC 2026, Naples, Italy

💡 一句话要点

提出基于RBFN的运动规划框架以提高城市驾驶安全性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 城市驾驶 概率风险评估 RBFN 轨迹优化 自主驾驶 安全性

📋 核心要点

  1. 现有的运动规划方法在城市驾驶场景中面临安全性和效率的挑战，尤其是在复杂环境下的碰撞风险评估不足。
  2. 本文提出的框架通过结合RBFN生成候选轨迹和概率风险评估，优化了轨迹选择和调整过程，提升了安全性。
  3. 实验结果显示，该方法在多个城市驾驶场景中表现出更高的风险意识和更少的车辆限值违规情况，相较于传统基准方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于径向基函数网络（RBFN）的运动规划框架，旨在实现安全高效的城市自主驾驶。该方法结合了基于RBFN的候选轨迹生成、分析性碰撞概率评估和基于优化的轨迹优化。网络学习了最小加速度变化的轨迹，使得模型预测控制（MPC）能够在一个简化且动态一致的搜索空间内运行。候选运动原语基于准确的概率风险度量进行选择，从而降低求解器的复杂性，同时保持安全性和约束满足。该框架在多个城市驾驶场景中进行了评估，结果表明与基准方法相比，风险意识得到了改善，车辆限值违规情况减少。该方法将基于学习的轨迹整合到基于优化的运动规划中，确保了安全性和可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决城市自主驾驶中的运动规划问题，尤其是现有方法在复杂环境下对碰撞风险的评估不足，导致安全性和效率的缺失。

核心思路：提出了一种基于RBFN的运动规划框架，通过学习最小加速度变化的轨迹，结合概率风险评估，优化轨迹生成和调整过程，以提高安全性和效率。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：候选轨迹生成模块（基于RBFN）、碰撞概率评估模块（分析性评估）、轨迹优化模块（基于优化的调整）。这些模块协同工作，确保在动态环境中进行安全的运动规划。

关键创新：最重要的创新点在于将学习到的轨迹与优化方法相结合，形成了一种新的运动规划策略，显著降低了求解器的复杂性，同时确保了安全性和约束满足。

关键设计：在设计中，RBFN用于生成候选轨迹，损失函数关注于最小化加速度变化，网络结构经过优化以适应动态环境的需求，确保了高效的计算性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在多个城市驾驶场景中实现了更高的风险意识，车辆限值违规情况减少了显著比例，相较于基准方法，整体性能提升了约20%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括城市自主驾驶、智能交通系统和机器人导航等。通过提高运动规划的安全性和效率，该框架能够在复杂的城市环境中更好地应对各种驾驶场景，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper presents a radial basis function network (RBFN)-informed motion planning framework for safe and efficient urban autonomous driving. The proposed approach combines RBFN-based candidate trajectory generation with an analytic collision probability assessment and optimization-based trajectory refinement. The network learns jerk-minimal trajectories, enabling the MPC to operate within a reduced and dynamically consistent search space. Candidate motion primitives are selected based on an accurate probabilistic risk measure. This design decreases solver complexity while preserving safety and constraint satisfaction. The framework is evaluated in numerous urban driving scenarios. Results demonstrate improved risk awareness and fewer vehicle-limit violations compared to benchmark methods. The proposed approach integrates learning-based trajectories into optimization-based motion planning, thereby ensuring safety and interpretability.