[論文レビュー] Measuring Impact of Adaptive and Cooperative Adaptive Cruise Control on Throughput of Signalized Intersections

Armin Askari, Daniel Albarnaz Farias+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 28, 2016

Traffic control and management参考文献 5被引用数 16

ひとこと要約

本稿では、Gipps、Helly、および改良型インテリジェントドライバー・モデル（IIDM）の3つの車両追従モデルを用いて、適応クルーズコントロール（ACC）および協調型ACC（CACC）が信号制御交差点の通過能力にどのように寄与するかを評価する。IIDMモデルは、現実的な加速・減速行動を示すため、最も適切であると判明した。CACCは、瓶締まり交差点において車両が列車状にまとまっている場合にのみ、通過能力を著しく向上させる。

ABSTRACT

To properly assess the impact of (cooperative) adaptive cruise control ACC (CACC), one has to model vehicle dynamics. First of all, one has to choose the car following model, as it determines the vehicle flow as vehicles accelerate from standstill or decelerate because of the obstacle ahead. The other factor significantly affecting the intersection throughput is the maximal vehicle acceleration rate. In this paper, we analyze three car following behaviors: Gipps model, Improved Intelligent Driver Model (IIDM) and Helly model. Gipps model exhibits rather aggressive acceleration behavior. If used for the intersection throughput estimation, this model would lead to overly optimistic results. Helly model is convenient to analyze due to its linear nature, but its deceleration behavior in the presence of obstacles ahead is unrealistically abrupt. Showing the most realistic acceleration and deceleration behavior of the three models, IIDM is suited for ACC/CACC impact evaluation better than the other two. We discuss the influence of the maximal vehicle acceleration rate and presence of different portions of ACC/CACC vehicles on intersection throughput in the context of the three car following models. The analysis is done for two cases: (1) free road downstream of the intersection; and (2) red light at some distance downstream of the intersection. Finally, we introduce the platoon model and evaluate ACC and CACC with platooning in terms of travel time ad network throughput using SUMO simulation of the 4-mile stretch of Colorado Boulevard / Huntington Drive arterial with 13 signalized intersections in Arcadia, Southern California.

研究の動機と目的

• 現実的な車両動態モデルを用いて、ACCおよびCACCが都市部交差点の通過能力に与える影響を評価すること。
• Gipps、Helly、IIDMの3つの車両追従モデルの性能を、交差点容量および移動時間の推定において比較すること。
• ACCおよびCACCの車両浸透率と列車形成行動が、交通流およびキューのダイナミクスに与える影響を特定すること。
• 列車形成が下流の瓶締まりを引き起こさずに移動時間の短縮を最大限に実現する最適な条件を同定すること。
• 米国ノース・バターズベイ、メリーランド州の実際の都市ネットワークを対象にSUMOシミュレーションを用いた実証的検証を提供すること。

提案手法

• Gipps、Helly、および改良型インテリジェントドライバー・モデル（IIDM）の3つの車両追従モデルを用いて、車両動態をモデル化する。
• 下流が自由道路または赤信号の場合の信号制御交差点における交通流をシミュレートする。
• 最大車両加速度率およびACC/CACCの浸透率が交差点通過能力に与える影響を分析する。
• 協調走行による移動時間短縮を評価するため、列車モデルを導入する。
• 7交差点の都市ネットワークを対象にSUMOシミュレーションを実施し、特定の区間で列車形成の有無に応じた移動時間の比較を行う。
• 信号タイミングおよび車両到着関数を適用して、異なる交通構成および列車形成ルール下での性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Gipps、Helly、IIDMの異なる車両追従モデルは、ACCおよびCACC下で交差点通過能力の推定にどのように影響を与えるか？
• RQ2 ACCおよびCACCの浸透率を高めることで、交差点通過能力および移動時間にどのような影響が生じるか？
• RQ3 どのような交通状況下で列車形成が移動時間を著しく短縮し、逆に新たな瓶締まりを引き起こすか？
• RQ4 車両の順序付け（先頭にまとまっている場合 vs. キュー内で交互に配置されている場合）が、ACCおよびCACCの性能にどのように影響するか？
• RQ5 交差点での列車形成が、ネットワーク全体の性能を向上させるか、悪化させるか、どのような条件下でそれが生じるか？

主な発見

• Gippsモデルは攻撃的な加速を示すため、過剰に楽観的な通過能力推定値を生じさせ、理論的平衡流量の上限を超える。
• Hellyモデルは現実的でない急激な減速を示すため、運転の快適性および安全性の評価には不適切である。
• IIDMモデルは加速と減速の両方の行動に現実的でバランスの取れた表現を示し、ACC/CACCの影響を評価する最良の選択肢である。
• CACC車両は、列車状にまとまっている場合にのみ、通過能力の顕著な向上を達成する。交互に配置されたCACC車両と通常車両の組み合わせでは、純粋なACCと同等の性能にとどまる。
• CACC浸透率が75％に達すると、列車がより頻繁に形成され、より大きくなるが、これにより下流の交差点で過飽和状態が生じ、上流での時間短縮効果が相殺される。
• 瓶締まりでないアプローチ（例：AP3319およびAP3299）で列車形成を有効化しても、移動時間の短縮効果は得られず、横断歩道の進入を遮る可能性がある。これにより、列車形成は瓶締まり交差点に限定すべきであると確認された。