[論文レビュー] A Convex Optimal Control Framework for Autonomous Vehicle Intersection Crossing

Xiao Pan, Boli Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 31, 2022

Traffic control and management被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、信号のない交差点における自律走行車両（CAV）のための凸最適制御フレームワークを提案する。階層的で中央集権的な手法を用い、車両の通過順序と速度軌道を同時に最適化することで、現実的な車両動態およびバッテリ電気駆動系をモデル化し、2つの二次錐計画（SOCP）に凸化することで、高速かつグローバルに最適な解を得た。FIFOベンチマークと比較して、エネルギー消費を最大21.8%削減し、移動時間を2.4%削減した。

ABSTRACT

Cooperative vehicle management emerges as a promising solution to improve road traffic safety and efficiency. This paper addresses the speed planning problem for connected and autonomous vehicles (CAVs) at an unsignalized intersection with consideration of turning maneuvers. The problem is approached by a hierarchical centralized coordination scheme that successively optimizes the crossing order and velocity trajectories of a group of vehicles so as to minimize their total energy consumption and travel time required to pass the intersection. For an accurate estimate of the energy consumption of each CAV, the vehicle modeling framework in this paper captures 1) friction losses that affect longitudinal vehicle dynamics, and 2) the powertrain of each CAV in line with a battery-electric architecture. It is shown that the underlying optimization problem subject to safety constraints for powertrain operation, cornering and collision avoidance, after convexification and relaxation in some aspects can be formulated as two second-order cone programs, which ensures a rapid solution search and a unique global optimum. Simulation case studies are provided showing the tightness of the convex relaxation bounds, the overall effectiveness of the proposed approach, and its advantages over a benchmark solution invoking the widely used first-in-first-out policy. The investigation of Pareto optimal solutions for the two objectives (travel time and energy consumption) highlights the importance of optimizing their trade-off, as small compromises in travel time could produce significant energy savings.

研究の動機と目的

• 信号のない交差点における連結・自律走行車両（CAV）のエネルギー消費と移動時間を最小化する課題に対処すること。
• 単純であるがエネルギーおよび時間効率において劣る第一到着順（FIFO）ポリシーの限界を克服すること。
• 安全で協働的な通過を実現し、遅延とエネルギー消費を最小限に抑える計算効率の高い中央集権的調整手法を開発すること。
• 交差点通過中のエネルギー消費を正確に推定するために、現実的な車両動態およびバッテリ電気駆動系モデルを統合すること。
• パレートフロント解析を通じて、エネルギーと時間コストのトレードオフを分析することにより、多目的最適化の有効性を示すこと。

提案手法

• 交差点通過問題を2段階の階層的で中央集権的な最適制御フレームワークとして定式化する：(1) 車両通過順序最適化、(2) 速度軌道計画。
• 各CAVを、摩擦損失を含む縦方向動態モデルと、正確なエネルギー推定を可能にするバッテリ電気駆動系アーキテクチャでモデル化する。
• 非凸制約（特に衝突回避および駆動系運用に関連する制約）を凸の二次錐計画（SOCP）形式に緩和する。
• 時間ギャップ制約および出力制限に対して線形近似を用いることで、凸緩和を可能にしつつ最適解のタイトな境界を維持する。
• 標準的な凸最適化ソルバを用いて得られたSOCPを解き、グローバルに最適で計算効率の高い解を得る。
• エネルギー消費と移動時間を組み合わせた重み付き和の目的関数を実装し、パレートフロント生成によるトレードオフ分析を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 凸最適化フレームワークは、信号のない交差点における複数のCAVを効果的に協調制御し、エネルギー消費と移動時間を両方最小化できるか？
• RQ2 提案された計画ベースのスケジューリング手法は、広く用いられるFIFOポリシーと比較して、エネルギー効率および移動時間の点でどのように異なるか？
• RQ3 安全性および駆動系制約の凸緩和は、解の最適性をどれほど保持しつつ、高速な計算を可能にするか？
• RQ4 エネルギー消費と移動時間のトレードオフはどの程度で、このバランスを最適化することでどれだけ節約できるか？
• RQ5 凸緩和の境界は真の最適解と比べてどの程度タイトか？また、この手法は近似的に最適な性能を達成できるか？

主な発見

• FIFOベンチマークと比較して、移動時間が同等の条件下で、提案されたSOCPベースのフレームワークはエネルギー消費を21.8%削減した。
• エネルギー消費が同等の条件下で、移動時間をFIFOベースラインと比較して最大2.4%短縮した。
• 1時間あたり1レーンあたり750台の到着率において、SOCP-UB解は下限（SOCP-LB）の1.6%以内にあり、緩和がタイトであることを示した。
• エネルギーコストの重み（W₂）が高い場合、SOCP-UBとSOCP-LBの最適性ギャップは2.3%にまで上昇するが、依然として計算効率が高く維持された。
• 移動時間の20%の妥協によって、最大41.7%のエネルギー削減が達成可能であり、多目的最適化の重要性を示した。
• パレートフロント解析により、提案手法は全トレードオフ点においてFIFOベンチマークを一貫して上回り、特にエネルギー効率の向上が顕著であった。