Accounting for Other Agents Behaviour in Motion Planning and Control for Multi-Agent Autonomous Racing

Nelle competizioni di guida autonoma multi-agente, vetture con stack software di guida autonoma completamente differenti vengono spinte al limite dell’aderenza per gareggiare fianco a fianco, in gare in cui vince la prima auto che taglia il traguardo. In questo contesto, il Planning e il Controllo vengono solitamente eseguiti utilizzando una previsione del comportamento degli altri agenti, che è intrinsecamente incerta o persino errata, soprattutto quando gli agenti non seguono la stessa politica decisionale. Tuttavia, questa previsione viene spesso utilizzata come ground truth, poiché considerare direttamente le incertezze non è un problema semplice. Questo lavoro descrive una pipeline software esistente per la pianificazione e il controllo del movimento, composta da un algoritmo ad alto livello basato su euristiche per la selezione di un corridoio guidabile, che utilizza le previsioni degli altri agenti come fossero prive di erorre, seguito da un planner e controllore basati su Model Predictive Control (MPC). Successivamente, il lavoro estende questa pipeline per tenere meglio conto del comportamento degli altri agenti.

In Multi-Agent Autonomous Racing competitions, cars with totally different Autonomous Driving software stacks are driven at the limit of handling to compete side-by-side in races in which the first car to reach the finish line wins. Motion Planning and Control in this context is usually performed using a prediction of the behaviour of other agents, which is inherently uncertain or even wrong especially when the agents do not behave under the same policy. This prediction, however, is often used as ground truth because considering uncertainties directly is not an easy problem. This work describes an existing Motion Planning and Control software pipeline consisting of an high-level heuristic-based corridor selection algorithm which uses the other agents predictions as ground truth, followed by Model Predictive Control (MPC) based planner and controller, and then extends it to better account for the behaviour of the other agents.