CARVE: インタラクティブ運転における拒否された操縦のエンベロープを用いた認証済み低コスト修復

要旨

対話型運転は、ルール認識型自動運転スタックにおいて見逃されがちな失敗モードを露呈する。非優先エージェントによる小さな合法的譲歩が実現可能性を回復させる場合であっても、自車候補にとってハードルールマージンが負となり得るのである。既存のルールブック、シールド、到達可能性フィルタは安全でない動作を拒否する点で強力であり、一方、予測ベースのプランナーは尤もらしい応答をモデル化する。しかし、いずれも、どの有界なマルチエージェント編集が操作を修復するのか、その編集を誰が所有するのか、その要求が優先権の負担可能範囲内にあるのか、そして要求が遵守されなかった場合にどのような自車フォールバックが残されているのかを記述する実行時証明オブジェクトを返さない。本稿では、この欠落したオブジェクトを*対話型修復認証*として定式化し、自車所有およびエージェント所有の戦術的オペレータからなる有限束上に構築された予測不要の証明レイヤー*CARVE*を導入する。エージェント所有の要求は、運動学的到達可能性と規範的優先権を分離する協調エンベロープ\(B_j(s) = β(π_j)α_j^{\max}(s)\)内でのみ許容される。得られた証明書は、拘束ルール、修復カテゴリ、修復セット、責任加重コスト分割、およびフォールバックを記録する。589のLanelet2ジオメトリに基づくINTERACTIONリプレイエピソードにおいて、CARVE-Greedyは当初拒否された操作の98.64%を受け入れ、人間が解決した378件の誤った拒否のうち370件を回復し、優先権尊重（589/589）、優先エージェントの誤検出ゼロ、および400件のネガティブストレス拒否を維持した。我々は、証明書の健全性、構造的優先権尊重、厳密な有限束最小性、フォールバック偶発性、および責任一貫性条件を証明する。CARVEは他車の従順性を予測せず、要求もしない。提案された対話が、宣言された仮定の下で有界であり、帰属可能であり、規範的に許容可能であるかどうかを証明するのである。

English

Interactive driving exposes a failure mode that is easy to miss in rule-aware autonomous-driving stacks: a hard-rule margin can be negative for an ego candidate even though a small lawful accommodation by a non-priority agent would restore feasibility. Existing rulebooks, shields, and reachability filters are strong at vetoing unsafe actions, while prediction-based planners model likely responses. Neither returns a runtime proof object that states which bounded multi-agent edit repairs the maneuver, who owns the edit, whether the request is right-of-way affordable, and what ego fallback remains if the request is not observed. We formulate this missing object as *interactive repair certification* and introduce *CARVE*, a prediction-free certificate layer over a finite lattice of ego-owned and agent-owned tactical operators. Agent-owned requests are admissible only inside \(B_j(s) = β(π_j)α_j^{\max}(s)\), a cooperation envelope that separates kinematic reachability from normative priority. The resulting certificate records the binding rule, repair category, repair set, responsibility-weighted cost split, and fallback. On 589 Lanelet2-geometry-grounded INTERACTION replay episodes, CARVE-Greedy accepts 98.64% of initially vetoed maneuvers and recovers 370/378 human-resolved false vetoes, while preserving 589/589 right-of-way respect, zero priority-agent false positives, and 400/400 negative-stress vetoes. We prove certificate soundness, structural right-of-way respect, exact finite-lattice minimality, fallback contingency, and blame-consistency conditions. CARVE does not predict or require another driver's compliance; it certifies whether a proposed interaction is bounded, attributable, and normatively admissible under declared assumptions.