[論文レビュー] Decentralised Cooperative Collision Avoidance with Reference-Free Model Predictive Control and Desired Versus Planned Trajectories

C. E. Wartnaby, Daniele Bellan|arXiv (Cornell University)|Apr 15, 2019

Traffic control and management被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、望ましい経路と計画経路の差を用いたリファレンスフリーのモデル予測制御（MPC）を用いた分散型協調衝突回避フレームワークを提案する。車両は非協調的エージェントの予測経路を避けるために個々に望ましい経路を計算し、他の車両の望ましい経路を避けるように調整することで、明示的な調整なしにリーダーなしで頑健に協調することができ、線形の計算コストスケーリングを実現する。

ABSTRACT

Connected and automated vehicles provide a new opportunity for highly advanced collision avoidance, in which several cars cooperate to reach an optimal overall outcome, that no single car acting in isolation could achieve. For example, one car may automatically swerve to allow another to avoid an obstacle. However, this requires solving the challenging problem of deciding what joint trajectories an ad-hoc group of cooperating vehicles should follow, with no obvious leader known in advance. To avoid the complexities of agreeing what plan to follow in an ever-evolving situation, a protocol requiring no leader and no explicit inter-vehicle agreement is desirable, which nevertheless yields cooperative, robust behaviour. One method is demonstrated here, in simulation. This uses the notion of "desired" versus "planned" trajectories, allowing vehicles to influence each other for mutual benefit, without requiring a leader or explicit agreement protocol. Essentially the desired trajectory is that which the vehicle would choose if other cooperating vehicles were not present, avoiding the predicted paths of non-cooperating actors. The planned trajectory additionally accounts for the planned trajectories of other cooperating vehicles, giving the safest currently available path. Both trajectories are broadcast. As each vehicle attempts to (weakly) avoid the desired trajectories of other vehicles, cooperative behaviour emerges. A simple form of model predictive control is used. The cost function penalises predicted collisions, accounting for severity. There is a weak preference for maintaining the current road lane, but no explicit reference trajectory. This decentralised planning and simple optimisation scheme results in effective handling of a wide range of collision scenarios, with no hard limit to the number of cooperating vehicles. The computing cost is linear in the number of vehicles.

研究の動機と目的

• リーダーや明示的な車両間の合意を必要とせずに、連結自動車間の協調的衝突回避を可能にすること。
• 中央集権的な調整のない動的で一時的な車両グループにおける分散型経路計画の課題に対処すること。
• 安全で頑健を維持しながら計算オーバーヘッドを最小限に抑えるスケーラブルなソリューションを開発すること。
• 車両が経路をブロードキャストすることで、計画の明示的共有なしに互いの行動に影響を与え合い、相互の安全を促進すること。

提案手法

• 各車両は、非協調的エージェントの予測経路を避けるために、リファレンスフリーのMPC定式化に基づいて「望ましい」経路を計算する。
• 「計画経路」は、他の車両の望ましい経路の回避を組み込むことで生成され、協調的で安全な経路を保証する。
• 望ましい経路と計画経路の両方が、隣接車両にブロードキャストされ、相互の認識が可能になる。
• MPCのコスト関数は、予測衝突の深刻度に重みを付けてペナルティを与えることで、より安全な経路選択を促進する。
• 車線維持の弱い好みが組み込まれているが、明示的なリファレンス経路は使用しない。
• 計算コストが車両数に比例して線形に増加する分散型の方式で動作する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リーダーを指定せず、明示的な調整なしに、どのように協調的衝突回避を実現できるか？
• RQ2 望ましい経路と計画経路の役割は、明示的な調整なしにどのように暗黙の協調を可能にするか？
• RQ3 リファレンスフリーのMPCアプローチは、動的で多様な車両群の状況においても安全でスケーラブルに保てるか？
• RQ4 リファレンス経路の欠如が、衝突回避の頑健性と性能にどのように影響するか？
• RQ5 協調する車両数の増加に伴い、提案手法の計算スケーラビリティはどのようになるか？

主な発見

• 提案手法は、リーダーや明示的調整を必要とせず、多様な複雑なシナリオにおいて効果的な衝突回避を達成する。
• 他の車両の望ましい経路を相互に避けることで、直接の計画共有なしに自然に協調行動が生じる。
• 車両数に比例して線形に増加する計算コストスケーリングを維持しながら、頑健な性能を発揮する。
• リファレンス経路の欠如により制御設計が簡素化されつつも、安全性和安定性が保持される。
• シミュレーション結果は、本手法が複数の相互作用するエージェントが関与する動的で予測不能な環境を効果的に処理できることを示している。