[論文レビュー] Design and Implementation of Ecological Adaptive Cruise Control for Autonomous Driving with Communication to Traffic Lights

Sangjae Bae, Yeojun Kim+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 29, 2018

Traffic control and management参考文献 10被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、実時間での信号機の位相とタイミング（SPaT）データを活用して、エコドライブとアダプティブクルーズコントロール（ACC）を統合したEco-ACCコントローラーを提案する。このコントローラーは、燃料消費を最小限に抑えながら衝突や赤色信号違反を回避することを目的としている。グリーンウェーブ調整のための確率的制約付き最適制御と、モデル予測制御（MPC）に基づくACCを組み合わせることで、8つの信号交差点を含む2.6 kmの都市部ルートで実世界テストにおいて41%の燃料節約を達成した。

ABSTRACT

This paper presents the design and implementation results of an ecological adaptive cruise controller (ECO-ACC) which exploits driving automation and connectivity. The controller avoids front collisions and traffic light violations, and is designed to reduce the energy consumption of connected automated vehicles by utilizing historical and real-time signal phase and timing data of traffic lights that adapt to the current traffic conditions. We propose an optimization-based generation of a reference velocity, and a velocity-tracking model predictive controller that avoids front collisions and violations. We present an experimental setup encompassing the real vehicle and controller in the loop, and an environment simulator in which the traffic flow and the traffic light patterns are calibrated on real-world data. We present and analyze simulation and experimental results, finding a significant potential for energy consumption reduction, even in the presence of traffic.

研究の動機と目的

• コネクテッドビークル技術を活用した実世界の交通状況におけるエコドライブコントローラーの実験的検証の不足を埋める。
• エネルギー効率の高いエコドライブと、安全を最優先としたアダプティブクルーズコントロールを統合し、燃費と衝突回避のバランスを取る。
• 履歴的および実時間のSPaTデータを活用して、信号交差点を通過する際の速度プロファイルを最適化するリアルタイム制御フレームワークを開発する。
• オフライン計画の限界を克服し、交通による遅延に強い、オンラインで再発行ホライズン制御を実装する。
• カリフォルニア州アーカディアの実車両および交通データを用いたハードウェアインザループ（HIL）環境でコントローラーを検証する。

提案手法

• 有効な赤信号持続時間の不確実性に対処するため、確率的制約付き最適制御を用いてエコドライブ問題を定式化する。
• 衝突回避および信号遵守を保証するため、アダプティブクルーズコントロール（ACC）層にモデル予測制御（MPC）フレームワークを設計する。
• 二段階制御アーキテクチャを実装する：上位層のエコドライブコントローラーが参照速度プロファイルを生成し、下位層のACCがそれを追従する。
• Sensys Networks社の実世界のSPaTデータを活用して、高精度なシミュレータでの信号機パターンと交通流のキャリブレーションを実施する。
• プラグインハイブリッド電気自動車を用いたハードウェアインザループ（HIL）環境にコントローラーを実装し、実時間の車両ダイナミクスと信号機シミュレータとの通信を統合する。
• 動的プログラミングを用いて事前に最適速度プロファイルをオフラインで計算し、オンライン再発行ホライズン解と比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オンライン型Eco-ACCコントローラーは、実都市交通において安全性と信号遵守を確保しながら、顕著な燃料節約を達成できるか？
• RQ2 自由流れと混雑状態の両方の条件下で、オンラインとオフラインのエコドライブ計画の性能にどのような差が生じるか？
• RQ3 赤信号持続時間の不確実性が、グリーンウェーブ調整戦略の信頼性に及ぼす影響はどの程度か？
• RQ4 リアルタイムSPaTデータとアダプティブクルーズコントロールを統合することで、従来のACCと比較してエネルギー効率がどの程度向上するか？
• RQ5 予測不可能な交通遅延に直面した場合、オフラインエコドライブ計画の実用的限界は何か？

主な発見

• Eco-ACCコントローラーは、8つの信号交差点を含む2.6 kmの都市部ルートで、従来のACCオンativeコントローラーと比較して41%の燃料消費削減を達成した。
• 自由流れ状態では、オンラインおよびオフラインのエコドライブコントローラーがほぼ同一の速度プロファイルを生成し、理想的な条件下でのオフライン計画の妥当性を確認した。
• 交通が存在する状況では、オンラインコントローラーが周囲の車両に起因する遅延に適応できたが、オフラインコントローラーは完全に機能不能となり、車両が立ち往生した。
• Eco-ACCでは、平均速度と標準偏差がそれぞれ0.73 m/sおよび1.16 m/s低下し、滑らかで安定した走行が実現した。
• ACCコントローラーが前車両との距離をバランスさせることで、速度プロファイルのチタリングが最小限に抑えられつつ、グリーンウェーブ調整も維持された。
• シミュレーションおよび実験結果により、すべての交差点を緑色信号のタイミングで通過したことが確認され、赤信号違反は発生しなかった。