[論文レビュー] Are commercially implemented adaptive cruise control systems string stable?

George Gunter, Derek Gloudemans+10 more|arXiv (Cornell University)|May 6, 2019

Traffic control and management参考文献 48被引用数 268

ひとこと要約

本研究は7台の2018 ACC搭載車を対象に実証実験を行い、すべてがストリング不安定であることを示した。1,200マイルを超える走行データからデータ駆動の遅延微分方程式モデルを校正し、8車両の編成で不安定性を検証した。

ABSTRACT

In this article, we assess the string stability of seven 2018 model year adaptive cruise control (ACC) equipped vehicles that are widely available in the US market. Seven distinct vehicle models from two different vehicle makes are analyzed using data collected from more than 1,200 miles of driving in car-following experiments with ACC engaged by the follower vehicle. The resulting dataset is used to identify the parameters of a linear second order delay differential equation model that approximates the behavior of the black box ACC systems. The string stability of the data-fitted model associated with each vehicle is assessed, and the main finding is that all seven vehicle models have string unstable ACC systems. For one commonly available vehicle model that offers ACC as a standard feature on all trim levels, we validate the string stability finding with a multi-vehicle platoon experiment in which all vehicles are the same year, make, and model. In this test, an initial disturbance of 6 mph is amplified to a 25 mph disturbance, at which point the last vehicle in the platoon is observed to disengage the ACC. The data collected in the driving experiments is made available, representing the largest publicly available comparative driving dataset on ACC equipped vehicles.

研究の動機と目的

• 現在の商品化されたACCシステムが実世界の走行でストリング安定性を有するかどうかを評価する。
• 現場データからACC挙動を近似するデータ駆動の遅延ベースの車列走行モデルを開発する。
• 各試験対象のACCシステムのストリング安定性を定量化し、妨害が編成内でどのように伝播するかを理解する。
• 同一車両を用いた複数車編成実験で安定性の所見を検証する。

提案手法

• 遅延時間を持つ最適速度と相対速度項に似た遅延微分方程式でACCダイナミクスをモデル化する: ˙s_i(t)=v_{i-1}(t)−v_i(t), ˙v_i(t)=k1[s_i(t−τ)−η−t_h v_i(t)]+k2[v_{i−1}(t−τ)−v_i(t)].
• 訓練データに基づき平均二乗誤差を最小化してNOMADを用いてパラメータを校正する。
• 遅れ系からのヘッド・テール伝達関数 Γ(z) を用いて文字列安定性を分析し、安定性のパラメータ領域を探索するためにDDE-BIFTOOLを使用する。
• 1,200マイル以上の走行データを2つのメーカー・7モデルにわたり収集し、2車両テストと8車両編成テストを実施して検証を行う。
• 公開データを活用し、公開フィールドデータを利用し、公衆利用のためにデータセットを公開する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 7台の商用の2018 ACCシステムは実世界の走行においてストリング安定か。
• RQ2 データ駆動の遅延車間追従モデルは、異なる車種間でもACCの挙動を正確に再現できるか。
• RQ3 校正されたACCモデルはシミュレーションされた編成でストリング不安定性を示すか。
• RQ4 大規模な編成は2車両テストで観測された不安定性を検証し、実際にACCの作動停止につながるか。

主な発見

• 7モデルすべてが最小追従設定と最大追従設定のいずれにおいてもストリング不安定である。
• 校正されたモデルパラメータは車両ごとに異なるが、不安定な安定性分類をもたらす（k1, k2, t_h, τ, η は車両ごとに異なる）。
• 8車両編成では、6 mph の摂動が最終車両のACC作動停止前に25 mphへと増幅され、実用的な不安定性を示した。
• 2車両テストとシミュレーションは、研究対象のすべての車両で編成全体にわたる摂動の増幅を示した。
• 公開された走行データは、現時点でACC搭載車のテストとして最大の公開データセットを構成している。