[論文レビュー] Enabling Mixed Autonomy Traffic Control

Matthew Nice, Matt Bunting+9 more|arXiv (Cornell University)|Oct 28, 2023

Traffic control and management被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、100台のコンmodity（一般品）で接続された自動運転車両（CAVs）が現実の高速道路環境において混合自動運転交通の流れを共同で制御できる、スケーラブルで低コストのオープンソースプラットフォームを提示する。システムは1,022時間にわたり22,752マイルのデータ収集を達成し、ライブでの自動データ転送とリアルタイムのファミリー監視を実現した。これにより、現地での大規模なサイバーフィジカルシステム研究が可能になった。

ABSTRACT

We demonstrate a new capability of automated vehicles: mixed autonomy traffic control. With this new capability, automated vehicles can shape the traffic flows composed of other non-automated vehicles, which has the promise to improve safety, efficiency, and energy outcomes in transportation systems at a societal scale. Investigating mixed autonomy mobile traffic control must be done in situ given that the complex dynamics of other drivers and their response to a team of automated vehicles cannot be effectively modeled. This capability has been blocked because there is no existing scalable and affordable platform for experimental control. This paper introduces an extensible open-source hardware and software platform, enabling a team of 100 vehicles to execute several different vehicular control algorithms as a collaborative fleet, composed of three different makes and models, which drove 22752 miles in a combined 1022 hours, over 5 days in Nashville, TN in November 2022.

研究の動機と目的

• 現実の状況下で混合自動運転交通制御を現地でテストするためのスケーラブルで手頃な価格のプラットフォームが不足しているという問題に対処すること。
• 最小限のハードウェアおよびソフトウェアの変更で、一般品の車両を用いて公道におけるCAVsの大規模な展開を可能にすること。
• リアルタイムの現地実験に適した、信頼性の高い自動データ収集および監視パイプラインの開発。
• 手動作業の最小限化とシステムの信頼性の最大化により、サイバーフィジカルシステム研究における迅速な開発・展開サイクルを支援すること。
• SAEレベル4以上を必要としない、低コストのオフザシェルフ部品とオープンソースソフトウェアを用いて、協調的かつ共同的な交通制御を実現する可能性を実証すること。

提案手法

• リアルタイムの車両制御と接続性を可能にする、カスタムオープンソースのハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームを、拡張されたコンmodity SAEレベル1〜2車両に統合。
• ナッシュビル、TNのI-24高速道路の5マイル区間で、3つのメーカー・モデルの異種100台の車両を含むファミリーを展開。
• すべての車両でリアルタイムにハードウェアおよびソフトウェア障害を検出・診断できる、ライブシステム監視ツール（PiStatus）を実装。
• 耐障害性のある無線アクセスポイントと暗号化鍵ペアを用いた自動データ転送により、1時間ごとに13.7TBのデータ（CAN、GPS、ROSバッファファイル、ドライブレコーダー動画を含む）をクラウドストレージ（Cyverse）に同期。
• プロセス自動化バランスを用いて人的作業を最小限に抑え、バッテリー監視などの重要な機能は自動化し、非重要タスクは標準化された手順で管理。
• 収集後数時間以内に最新データを入手できるようにすることで、動的コントローラーの更新を可能にし、現地展開における迅速な反復を支援。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 100台の低コストで一般品の接続済み自動運転車両が、現実の混合自動運転交通環境において大規模に展開可能か？
• RQ2 大規模な現地展開において、データの完全性と運用信頼性を確保するため、自動データ転送とリアルタイムのシステム監視をどのように実装できるか？
• RQ3 大規模かつ異種のCAVファミリーの運用を維持するにあたり、プロセス管理と自動化の間にはどのようなトレードオフがあるか？
• RQ4 SAEレベル4以上を必要としないオフザシェルフ部品とオープンソースソフトウェアを用いて、協調的かつ共同的な交通制御を実現できる範囲はどの程度か？
• RQ5 継続的な現地運用中に、予期しないハードウェア障害や動的環境要因にシステムはどのように対処するか？

主な発見

• このプラットフォームにより、100台の接続済み自動運転車両が現実の高速道路交通環境で1,022時間にわたり共同で運用された。
• 合計22,752マイルの走行データが収集され、CAN、GPS、ROSバッファファイル、ドライブレコーダー動画を含む高精細な13.7テラバイトのデータが得られた。
• クラウドストレージへの安全で毎時の同期による自動データ転送により、継続的かつ信頼性の高いデータバックアップが実現され、展開後迅速な分析が可能になった。
• PiStatusライブ監視システムは、SDカードの問題、緩んだケーブル、高電力サイクル条件下でのUPSボードの不具合など、ハードウェアおよびソフトウェア障害の検出・解決に不可欠な役割を果たした。
• 標準化されたプロセスと的確な自動化のバランスを取ることで、運用の安定性が達成され、現地運用におけるドメインエキスパートへの依存が低減された。
• 本展開により、最小限の改造で一般品の車両を用いても、スケーラブルな現実世界の混合自動運転交通制御が実現可能であることが実証された。