[論文レビュー] Implementing an Autonomous Emergency Braking with Simulink using two Radar Sensors

Ritesh Kapse, S Adarsh|arXiv (Cornell University)|Feb 19, 2019

Software Reliability and Analysis Research参考文献 3被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、異なる視野角を持つ2つのレーダー・センサーを用いた、Simulinkベースの自律緊急ブレーキ（AEB）システムの実装が提示されている。MATLAB R2018bにおけるAEBTestBenchモジュールから得られる合成レーダー・データを用い、埋め込みカルマンフィルタを用いてセンサー情報を統合し、5つのEURO NCAPシナリオで性能を評価した。10秒間のシミュレーション期間内に、前向衝突警告とAEB作動が効果的に実行されたことが示された。

ABSTRACT

In this paper we have implemented the autonomous emergency braking using two radar sensors with different angle of coverage. The synthetic radar data is generated by radar detection generator block available in AEBTestBench simulation module. AEBTestBench is autonomous emergency simulation module available in Matlab 2018b version under ADAS toolbox. From different EURO NCAP standard scenarios available, we have covered 5 scenarios with their results analysis showing where forward collision warning is displayed and what is the AEB status. The observation of simulation results are carried out for 10 seconds. Data fusion for two radar sensors is carried by Kalman filter algorithm present inside the simulation module.

研究の動機と目的

• 異なる視野角特性を持つ二重レーダー・センサーを用いた信頼性の高いAEBシステムの開発。
• 合成レーダー・データを用いて、標準化されたEURO NCAPシナリオにおけるAEB性能のシミュレーションと評価。
• AEBTestBench環境内でのカルマンフィルタを用いた二重レーダー・センサー間のデータ統合の実装。
• 10秒間のシミュレーション期間における、前向衝突警告およびAEB介入のシステム動作の分析。
• MATLABのADASツールボックスを用いて、複数の衝突シナリオにおけるAEBシステムの応答の妥当性の検証。

提案手法

• MATLAB R2018bのAEBTestBenchシミュレーション・モジュール内にあるレーダー検出生成ブロックを用いて、合成レーダー・データを生成した。
• 実際のセンサー多様性を再現し、検出のロバスト性を向上させるために、異なる視野角を持つ2つのレーダー・センサーを用いた。
• AEBTestBenchモジュールに内蔵されたカルマンフィルタアルゴリズムを用いて、二重レーダー・センサー間のデータ統合を実施した。
• AEB動作のシミュレーションと分析のために、5つの標準EURO NCAPテスト・シナリオを選定した。
• 各シナリオで10秒間のシミュレーションを実行し、前向衝突警告およびAEB作動状態を含むシステム出力を記録した。
• 検出精度、警告タイミング、さまざまな衝突状況下でのブレーキ介入の評価を目的とした結果分析を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なる視野角を持つ二重レーダー・センサーの統合が、シミュレートされた衝突シナリオにおけるAEBシステム性能に与える影響は何か？
• RQ2 二つの異なるレーダー・センサーからのデータ統合に於いて、カルマンフィルタの有効性は、AEBシステムにおけるターゲット追跡の精度向上にどのように寄与するか？
• RQ3 AEBシステムは、EURO NCAPテスト・シナリオの多様性に応じて、衝突警告およびブレーキ介入の観点でどのように反応するか？
• RQ4 10秒間のシミュレーション期間内に、前向衝突警告およびAEB作動のタイミングと信頼性特性はどのようなものか？
• RQ5 AEBTestBenchモジュールから得られる合成レーダー・データは、実世界のAEB動作をどの程度正確に再現できるか？

主な発見

• AEBシステムは、テストされた5つのEURO NCAPシナリオすべてで、潜在的な衝突を検出できた。また、標準的な安全基準に従った警告閾値に基づき、前向衝突警告が適切に発出された。
• カルマンフィルタは、二つのレーダー・センサーからのデータ統合を効果的に行い、ターゲット追跡の精度を向上させるとともに、誤検出を低減した。
• 衝突までの時間（TTC）が事前に定義された閾値未満であったシナリオでは、AEB介入が適切に作動した。これにより、タイムリーなブレーキ応答が実現された。
• システムは、10秒間のシミュレーション期間内に、すべてのシナリオで一貫した性能を示し、信頼性の高い検出および警告信号を発生させた。
• 合成レーダー・データの使用により、物理的ハードウェアを必要とせず、繰り返し可能で制御されたAEB機能のテストが可能になった。