[論文レビュー] Optimizing Signalized Intersections Performance under Conventional and Automated Vehicles Traffic

Mahmoud Pourmehrab, Lily Elefteriadou+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 1, 2017

Traffic control and management被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、V2I通信を活用してリアルタイムに信号タイミングと自動運転車両（AV）の軌道を共同最適化する知能型交差点制御システム（IICS）を提案する。混在交通状況下で、混雑していない交通条件下において、従来の作動式制御と比較して平均移動時間を38–52%削減する一方で、予測的軌道と信号調整により、列車の形成を防止する。

ABSTRACT

Automated vehicles, or AVs (i.e. those that have the ability to operate without a driver and can communicate with the infrastructure) may transform the transportation system. This study develops and simulates an algorithm that can optimize signal control simultaneously with the AV trajectories under undersaturated traffic flow of AV and conventional vehicles. This proposed Intelligent Intersection Control System (IICS) operates based on real-time collected arrival data at detection ranges around the center of intersection. Parallel to detecting arrivals, the optimized trajectories and signal control parameters will be transmitted to AVs and the signal controller to be implemented. Simulation experiments using the proposed IICS algorithm successfully prevented queue formation up to undersaturated condition. Comparison of the algorithm to operations with conventional actuated control shows 38-52% reduction in average travel time compared to conventional signal control.

研究の動機と目的

• 孤立交差点における自動運転車両（AV）の軌道最適化と適応型信号制御を統合したリアルタイム制御システムの開発を目的とする。
• リアルタイムのAV到着データとV2I通信を活用して、混雑していない交通条件下での列車形成を防止することを目的とする。
• 混在交通状況下で、信号タイミングとAV軌道を共同最適化することにより、すべての車両の平均移動時間を短縮することを目的とする。
• シミュレーションを用いて、提案されたIICSアルゴリズムの性能を従来の作動式信号制御と比較評価することを目的とする。
• 安全かつタイムリーな軌道計算と車両の減速を保証するための最小検出範囲を特定することを目的とする。

提案手法

• IICSアルゴリズムは、交差点の停止ライン周辺の定められた検出範囲内で収集されたリアルタイムの車両到着データを使用する。
• AVの最適な軌道と信号タイミングを同時に決定することで、合計移動遅れを最小化する非凸最適化問題を定式化する。
• AVについては、車両の速度、位置、加速度／減速制限、および停止ライン通過時の速度に基づいて、軌道最適化問題を解く。
• 従来の車両については、通信能力がないと仮定し、観測された速度と位置に基づいて軌道推定を行う。
• 各レーンにおける追従・先行関係を再帰的定式化によりモデル化し、安全な間隔と衝突のない移動を確保する。
• 最適化された軌道とリアルタイムの交通状況に基づいて、信号制御パラメータを動的に調整し、0.1秒未満で意思決定を行う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AVの軌道と信号タイミングの共同最適化は、混雑していない孤立交差点での列車形成を防止できるか？
• RQ2 IICSは、従来の作動式信号制御と比較して、平均移動時間にどの程度の削減をもたらすか？
• RQ3 IICSが安全かつタイムリーな軌道計算と車両の減速を保証するための最小検出範囲は何か？
• RQ4 AVの浸透率、混雑ヘッドウェイ、および交通量の変動に対して、IICSはどのように性能を発揮するか？
• RQ5 リアルタイムのV2I通信は、信号調整と車両遅延削減にどのような影響を及ぼすか？

主な発見

• IICSは、すべてのテストされた混雑していない交通条件下で、孤立交差点における列車形成を成功裏に防止した。
• 従来の作動式信号制御と比較して、IICSはさまざまな交通量とAV浸透率のシナリオにおいて、平均移動時間を38–52%削減した。
• アルゴリズムはリアルタイム実行可能性を示し、1サイクルあたり0.1秒未満で信号と軌道意思決定が行われた。
• 安全運用に必要な最小検出範囲は、0.1秒未満のサービス遅延を想定すると、最低200フィートまで低減可能であると推定された。
• AVの浸透率が高い状況や、低い混雑ヘッドウェイの状況で移動時間の削減が顕著に現れ、AVが増加するほどシステム効率が向上することが示された。
• 交通量が高い状況では、軌道データを活用して右折優先の切り替えをより頻繁に行い、信号の応答性を向上させ、遅延を低減した。