Dissertation/ Thesis
Advances in set-based motion planning for safe interaction of autonomous vehicles
| Title: | Advances in set-based motion planning for safe interaction of autonomous vehicles |
|---|---|
| Authors: | Carrizosa Rendón, Álvaro |
| Contributors: | University/Department: Universitat Politècnica de Catalunya. Institut d'Organització i Control de Sistemes Industrials |
| Thesis Advisors: | Puig Cayuela, Vicenç, Nejjari Akhi-Elarab, Fatiha |
| Source: | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Publisher Information: | Universitat Politècnica de Catalunya, 2026. |
| Publication Year: | 2026 |
| Physical Description: | 151 p. |
| Subject Terms: | Autonomous Driving, Road Safety, Set Theory, Control Theory, Zonotopes, Linear-Parameter-Varying, Model Predictive Control, Optimal Control, Motion Planning, Reachability Analysis, Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica, Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria mecànica, 68 - Indústries oficis i comerç d'articles acabats. Tecnologia cibernètica i automàtica, 629 - Enginyeria dels vehicles de transport |
| Description: | Tesi amb menció de Doctorat Internacional |
| Description (Translated): | (English) This thesis presents several contributions in the field of safe driving of autonomous vehicles, focusing on motion planning and prediction of environmental agents based on their behaviour. The methodologies combine set-based techniques, LPV models and optimisation, seeking to ensure safety with low computational cost in realistic scenarios. First, a comprehensive review of the literature on the use of set-based methods to address safety in autonomous driving is presented. The study focuses on three main families of techniques: reachability analysis, invariant sets, and feasibility theory, describing how they have been applied to different planning, control, and supervision problems. Their advantages, disadvantages, differences and similarities are analysed. With this review, a unified framework for interpreting the existing literature is proposed, which serves as a basis for justifying the design decisions adopted in the subsequent contributions of the thesis. The following contribution consists of a safe motion planner designed for structured convex scenarios with complete knowledge of the environment and the actions of the agents surrounding it. To this end, a formulation based on LPV models and reachability analysis using zonotopes with constraints is proposed, which is integrated into a predictive control scheme formulated as a quadratic problem. This approach allows explicit safety constraints to be imposed on the optimiser, ensuring collision avoidance and achieving safe trajectories with lower computational cost and less conservatism than classical robust approaches. Subsequently, an efficient prediction method is proposed to estimate the future occupancy of surrounding vehicles online, based solely on their observed actions. The approach is based on optimisation and zonotopic propagation techniques to construct occupancy sets that adapt dynamically without the need for trained models or prior assumptions. The result is a refined and computationally lightweight estimator, designed to be integrated into real-time planners. Finally, a motion planner capable of working in complex urban scenarios is presented, extending the two previous contributions. Based on the first safe planner, a new structure is formulated that maintains the QP problem but now employs a purely zonotopic reachability analysis combined with constraints, allowing it to work in non-convex environments and with partial knowledge of the intentions of surrounding vehicles. The prediction module is proposed as an evolution of the previous one, taking advantage of the known geometry of the road to obtain more refined occupancy sets. (Català) Aquesta tesi presenta diverses contribucions en el camp de la conducció segura de vehicles autònoms, centrades en la planificació de moviment i la predicció d'agents de l'entorn basada en el seu comportament. Les metodologies combinen tècniques basades en conjunts, models LPV i optimització, buscant garantir seguretat amb baix cost computacional en escenaris realistes. En primer lloc, es presenta una revisió exhaustiva de la literatura sobre l'ús de mètodes basats en conjunts per a abordar la seguretat en la conducció autònoma. L'estudi se centra en tres famílies principals de tècniques: l'anàlisi dels conjunts assolibles, els conjunts invariants i la teoria de viabilitat, descrivint com s'han aplicat a diferents problemes de planificació, control i supervisió. S'analitzen els seus avantatges, desavantatges, diferències i similituds. Amb aquesta revisió es proposa un marc unificat per a interpretar la literatura existent, que serveix de base per a justificar les decisions de disseny adoptades en les contribucions posteriors de la tesi. La següent contribució consisteix en un planificador de moviment segur dissenyat per a escenaris convexos estructurats amb coneixement complet de l'entorn i les accions dels agents que li envolten. Per a això es proposa una formulació basada en models LPV i anàlisi dels conjunts assolibles mitjançant zonotops amb restriccions, que s'integra en un esquema de control predictiu formulat com un problema quadràtic. Aquest plantejament permet imposar restriccions de seguretat explícites en el optimitzador, garantint l'evitació de col·lisions i aconseguint trajectòries segures amb menor cost computacional i menor conservadorisme que enfocaments robustos clàssics. Posteriorment, es proposa un mètode de predicció eficient per a estimar l'ocupació futura de vehicles circumdants en línia, únicament a partir de les seves accions observades. L'enfocament es basa en tècniques d'optimització i propagació zonotòpica per a construir conjunts d'ocupació que s'adapten dinàmicament sense necessitat de models entrenats ni hipòtesis prèvies. El resultat és un estimador refinat i computacionalment lleuger, dissenyat per a ser integrat en planificadors en temps real. Finalment, es presenta un planificador de moviment capaç de treballar en escenaris urbans complexos que estén les dues contribucions anteriors. Sobre la base del primer planificadora assegurança, es formula una nova estructura que manté el problema QP, però empra ara una anàlisi dels conjunts assolibles purament zonotòpic combinat amb restriccions, la qual cosa permet treballar en entorns no convexos i amb coneixement parcial de les intencions dels vehicles circumdants. El mòdul de predicció es planteja com una evolució de l'anterior, aprofitant la geometria coneguda de la via per a obtenir conjunts d'ocupació més refinats. (Español) Esta tesis presenta varias contribuciones en el campo de la conducción segura de vehículos autónomos, centradas en la planificación de movimiento y la predicción de agentes del entorno basada en su comportamiento. Las metodologías combinan técnicas basadas en conjuntos, modelos LPV y optimización, buscando garantizar seguridad con bajo coste computacional en escenarios realistas. En primer lugar, se presenta una revisión exhaustiva de la literatura sobre el uso de métodos basados en conjuntos para abordar la seguridad en la conducción autónoma. El estudio se centra en tres familias principales de técnicas: el análisis de alcanzabilidad, los conjuntos invariantes y la teoría de viabilidad, describiendo cómo se han aplicado a distintos problemas de planificación, control y supervisión. Se analizan sus ventajas, desventajas, diferencias y similitudes. Con esta revisión se propone un marco unificado para interpretar la literatura existente, que sirve de base para justificar las decisiones de diseño adoptadas en las contribuciones posteriores de la tesis. La siguiente contribución consiste en un planificador de movimiento seguro diseñado para escenarios convexos estructurados con conocimiento completo del entorno y las acciones de los agentes que le rodean. Para ello se propone una formulación basada en modelos LPV y análisis de alcanzabilidad mediante zonotopos con restricciones, que se integra en un esquema de control predictivo formulado como un problema cuadrático. Este planteamiento permite imponer restricciones de seguridad explícitas en el optimizador, garantizando la evitación de colisiones y logrando trayectorias seguras con menor coste computacional y menor conservadurismo que enfoques robustos clásicos. Posteriormente, se propone un método de predicción eficiente para estimar la ocupación futura de vehículos circundantes en línea, únicamente a partir de sus acciones observadas. El enfoque se basa en técnicas de optimización y propagación zonotópica para construir conjuntos de ocupación que se adaptan dinámicamente sin necesidad de modelos entrenados ni hipótesis previas. El resultado es un estimador refinado y computacionalmente ligero, diseñado para ser integrado en planificadores en tiempo real. Por último, se presenta un planificador de movimiento capaz de trabajar en escenarios urbanos complejos que extiende las dos contribuciones anteriores. Sobre la base del primer planificador seguro, se formula una nueva estructura que mantiene el problema QP, pero emplea ahora un análisis de alcanzabilidad puramente zonotópico combinado con restricciones, lo que permite trabajar en entornos no convexos y con conocimiento parcial de las intenciones de los vehículos circundantes. El módulo de predicción se plantea como una evolución del anterior, aprovechando la geometría conocida de la vía para obtener conjuntos de ocupación más refinados. DOCTORAT EN AUTOMÀTICA, ROBÒTICA I VISIÓ (Pla 2013) |
| Document Type: | Dissertation/Thesis |
| File Description: | application/pdf |
| Language: | English |
| DOI: | 10.5821/dissertation-2117-457576 |
| Access URL: | https://hdl.handle.net/10803/696997 https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-457576 |
| Rights: | L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ info:eu-repo/semantics/embargoedAccess |
| Accession Number: | edstdx.10803.696997 |
| Database: | TDX |
| FullText | Text: Availability: 0 CustomLinks: – Url: https://hdl.handle.net/10803/696997# Name: EDS - TDX (ns324271) Category: fullText Text: View record in TDX |
|---|---|
| Header | DbId: edstdx DbLabel: TDX An: edstdx.10803.696997 RelevancyScore: 1435 AccessLevel: 3 PubType: Dissertation/ Thesis PubTypeId: dissertation PreciseRelevancyScore: 1435.11926269531 |
| IllustrationInfo | |
| Items | – Name: Title Label: Title Group: Ti Data: Advances in set-based motion planning for safe interaction of autonomous vehicles – Name: Author Label: Authors Group: Au Data: <searchLink fieldCode="AR" term="%22Carrizosa+Rendón%2C+Álvaro%22">Carrizosa Rendón, Álvaro</searchLink> – Name: Author Label: Contributors Group: Au Data: University/Department: Universitat Politècnica de Catalunya. Institut d'Organització i Control de Sistemes Industrials – Name: Author Label: Thesis Advisors Group: Au Data: Puig Cayuela, Vicenç<br />Nejjari Akhi-Elarab, Fatiha – Name: TitleSource Label: Source Group: Src Data: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) – Name: Publisher Label: Publisher Information Group: PubInfo Data: Universitat Politècnica de Catalunya, 2026. – Name: DatePubCY Label: Publication Year Group: Date Data: 2026 – Name: PhysDesc Label: Physical Description Group: PhysDesc Data: 151 p. – Name: Subject Label: Subject Terms Group: Su Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22Autonomous+Driving%22">Autonomous Driving</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Road+Safety%22">Road Safety</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Set+Theory%22">Set Theory</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Control+Theory%22">Control Theory</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Zonotopes%22">Zonotopes</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Linear-Parameter-Varying%22">Linear-Parameter-Varying</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Model+Predictive+Control%22">Model Predictive Control</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Optimal+Control%22">Optimal Control</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Motion+Planning%22">Motion Planning</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Reachability+Analysis%22">Reachability Analysis</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Àrees+temàtiques+de+la+UPC%3A%3AInformàtica%22">Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Àrees+temàtiques+de+la+UPC%3A%3AEnginyeria+mecànica%22">Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria mecànica</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%2268+-+Indústries+oficis+i+comerç+d'articles+acabats%2E+Tecnologia+cibernètica+i+automàtica%22">68 - Indústries oficis i comerç d'articles acabats. Tecnologia cibernètica i automàtica</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22629+-+Enginyeria+dels+vehicles+de+transport%22">629 - Enginyeria dels vehicles de transport</searchLink> – Name: Abstract Label: Description Group: Ab Data: Tesi amb menció de Doctorat Internacional – Name: Abstract Label: Description (Translated) Group: Ab Data: (English) This thesis presents several contributions in the field of safe driving of autonomous vehicles, focusing on motion planning and prediction of environmental agents based on their behaviour. The methodologies combine set-based techniques, LPV models and optimisation, seeking to ensure safety with low computational cost in realistic scenarios. First, a comprehensive review of the literature on the use of set-based methods to address safety in autonomous driving is presented. The study focuses on three main families of techniques: reachability analysis, invariant sets, and feasibility theory, describing how they have been applied to different planning, control, and supervision problems. Their advantages, disadvantages, differences and similarities are analysed. With this review, a unified framework for interpreting the existing literature is proposed, which serves as a basis for justifying the design decisions adopted in the subsequent contributions of the thesis. The following contribution consists of a safe motion planner designed for structured convex scenarios with complete knowledge of the environment and the actions of the agents surrounding it. To this end, a formulation based on LPV models and reachability analysis using zonotopes with constraints is proposed, which is integrated into a predictive control scheme formulated as a quadratic problem. This approach allows explicit safety constraints to be imposed on the optimiser, ensuring collision avoidance and achieving safe trajectories with lower computational cost and less conservatism than classical robust approaches. Subsequently, an efficient prediction method is proposed to estimate the future occupancy of surrounding vehicles online, based solely on their observed actions. The approach is based on optimisation and zonotopic propagation techniques to construct occupancy sets that adapt dynamically without the need for trained models or prior assumptions. The result is a refined and computationally lightweight estimator, designed to be integrated into real-time planners. Finally, a motion planner capable of working in complex urban scenarios is presented, extending the two previous contributions. Based on the first safe planner, a new structure is formulated that maintains the QP problem but now employs a purely zonotopic reachability analysis combined with constraints, allowing it to work in non-convex environments and with partial knowledge of the intentions of surrounding vehicles. The prediction module is proposed as an evolution of the previous one, taking advantage of the known geometry of the road to obtain more refined occupancy sets.<br />(Català) Aquesta tesi presenta diverses contribucions en el camp de la conducció segura de vehicles autònoms, centrades en la planificació de moviment i la predicció d'agents de l'entorn basada en el seu comportament. Les metodologies combinen tècniques basades en conjunts, models LPV i optimització, buscant garantir seguretat amb baix cost computacional en escenaris realistes. En primer lloc, es presenta una revisió exhaustiva de la literatura sobre l'ús de mètodes basats en conjunts per a abordar la seguretat en la conducció autònoma. L'estudi se centra en tres famílies principals de tècniques: l'anàlisi dels conjunts assolibles, els conjunts invariants i la teoria de viabilitat, descrivint com s'han aplicat a diferents problemes de planificació, control i supervisió. S'analitzen els seus avantatges, desavantatges, diferències i similituds. Amb aquesta revisió es proposa un marc unificat per a interpretar la literatura existent, que serveix de base per a justificar les decisions de disseny adoptades en les contribucions posteriors de la tesi. La següent contribució consisteix en un planificador de moviment segur dissenyat per a escenaris convexos estructurats amb coneixement complet de l'entorn i les accions dels agents que li envolten. Per a això es proposa una formulació basada en models LPV i anàlisi dels conjunts assolibles mitjançant zonotops amb restriccions, que s'integra en un esquema de control predictiu formulat com un problema quadràtic. Aquest plantejament permet imposar restriccions de seguretat explícites en el optimitzador, garantint l'evitació de col·lisions i aconseguint trajectòries segures amb menor cost computacional i menor conservadorisme que enfocaments robustos clàssics. Posteriorment, es proposa un mètode de predicció eficient per a estimar l'ocupació futura de vehicles circumdants en línia, únicament a partir de les seves accions observades. L'enfocament es basa en tècniques d'optimització i propagació zonotòpica per a construir conjunts d'ocupació que s'adapten dinàmicament sense necessitat de models entrenats ni hipòtesis prèvies. El resultat és un estimador refinat i computacionalment lleuger, dissenyat per a ser integrat en planificadors en temps real. Finalment, es presenta un planificador de moviment capaç de treballar en escenaris urbans complexos que estén les dues contribucions anteriors. Sobre la base del primer planificadora assegurança, es formula una nova estructura que manté el problema QP, però empra ara una anàlisi dels conjunts assolibles purament zonotòpic combinat amb restriccions, la qual cosa permet treballar en entorns no convexos i amb coneixement parcial de les intencions dels vehicles circumdants. El mòdul de predicció es planteja com una evolució de l'anterior, aprofitant la geometria coneguda de la via per a obtenir conjunts d'ocupació més refinats.<br />(Español) Esta tesis presenta varias contribuciones en el campo de la conducción segura de vehículos autónomos, centradas en la planificación de movimiento y la predicción de agentes del entorno basada en su comportamiento. Las metodologías combinan técnicas basadas en conjuntos, modelos LPV y optimización, buscando garantizar seguridad con bajo coste computacional en escenarios realistas. En primer lugar, se presenta una revisión exhaustiva de la literatura sobre el uso de métodos basados en conjuntos para abordar la seguridad en la conducción autónoma. El estudio se centra en tres familias principales de técnicas: el análisis de alcanzabilidad, los conjuntos invariantes y la teoría de viabilidad, describiendo cómo se han aplicado a distintos problemas de planificación, control y supervisión. Se analizan sus ventajas, desventajas, diferencias y similitudes. Con esta revisión se propone un marco unificado para interpretar la literatura existente, que sirve de base para justificar las decisiones de diseño adoptadas en las contribuciones posteriores de la tesis. La siguiente contribución consiste en un planificador de movimiento seguro diseñado para escenarios convexos estructurados con conocimiento completo del entorno y las acciones de los agentes que le rodean. Para ello se propone una formulación basada en modelos LPV y análisis de alcanzabilidad mediante zonotopos con restricciones, que se integra en un esquema de control predictivo formulado como un problema cuadrático. Este planteamiento permite imponer restricciones de seguridad explícitas en el optimizador, garantizando la evitación de colisiones y logrando trayectorias seguras con menor coste computacional y menor conservadurismo que enfoques robustos clásicos. Posteriormente, se propone un método de predicción eficiente para estimar la ocupación futura de vehículos circundantes en línea, únicamente a partir de sus acciones observadas. El enfoque se basa en técnicas de optimización y propagación zonotópica para construir conjuntos de ocupación que se adaptan dinámicamente sin necesidad de modelos entrenados ni hipótesis previas. El resultado es un estimador refinado y computacionalmente ligero, diseñado para ser integrado en planificadores en tiempo real. Por último, se presenta un planificador de movimiento capaz de trabajar en escenarios urbanos complejos que extiende las dos contribuciones anteriores. Sobre la base del primer planificador seguro, se formula una nueva estructura que mantiene el problema QP, pero emplea ahora un análisis de alcanzabilidad puramente zonotópico combinado con restricciones, lo que permite trabajar en entornos no convexos y con conocimiento parcial de las intenciones de los vehículos circundantes. El módulo de predicción se plantea como una evolución del anterior, aprovechando la geometría conocida de la vía para obtener conjuntos de ocupación más refinados.<br />DOCTORAT EN AUTOMÀTICA, ROBÒTICA I VISIÓ (Pla 2013) – Name: TypeDocument Label: Document Type Group: TypDoc Data: Dissertation/Thesis – Name: Format Label: File Description Group: SrcInfo Data: application/pdf – Name: Language Label: Language Group: Lang Data: English – Name: DOI Label: DOI Group: ID Data: 10.5821/dissertation-2117-457576 – Name: URL Label: Access URL Group: URL Data: <link linkTarget="URL" linkTerm="https://hdl.handle.net/10803/696997" linkWindow="_blank">https://hdl.handle.net/10803/696997</link><br /><link linkTarget="URL" linkTerm="https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-457576" linkWindow="_blank">https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-457576</link> – Name: Copyright Label: Rights Group: Cpyrght Data: L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/<br />info:eu-repo/semantics/embargoedAccess – Name: AN Label: Accession Number Group: ID Data: edstdx.10803.696997 |
| PLink | https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edstdx&AN=edstdx.10803.696997 |
| RecordInfo | BibRecord: BibEntity: Identifiers: – Type: doi Value: 10.5821/dissertation-2117-457576 Languages: – Text: English PhysicalDescription: Pagination: PageCount: 151 Subjects: – SubjectFull: Autonomous Driving Type: general – SubjectFull: Road Safety Type: general – SubjectFull: Set Theory Type: general – SubjectFull: Control Theory Type: general – SubjectFull: Zonotopes Type: general – SubjectFull: Linear-Parameter-Varying Type: general – SubjectFull: Model Predictive Control Type: general – SubjectFull: Optimal Control Type: general – SubjectFull: Motion Planning Type: general – SubjectFull: Reachability Analysis Type: general – SubjectFull: Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica Type: general – SubjectFull: Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria mecànica Type: general – SubjectFull: 68 - Indústries oficis i comerç d'articles acabats. Tecnologia cibernètica i automàtica Type: general – SubjectFull: 629 - Enginyeria dels vehicles de transport Type: general Titles: – TitleFull: Advances in set-based motion planning for safe interaction of autonomous vehicles Type: main BibRelationships: HasContributorRelationships: – PersonEntity: Name: NameFull: Carrizosa Rendón, Álvaro IsPartOfRelationships: – BibEntity: Dates: – D: 06 M: 03 Type: published Y: 2026 |
| ResultId | 1 |