[論文レビュー] Self-Driving like a Human driver instead of a Robocar: Personalized comfortable driving experience for autonomous vehicles

Il Bae, Jaeyoung Moon+8 more|arXiv (Cornell University)|Jan 12, 2020

Autonomous Vehicle Technology and Safety参考文献 10被引用数 61

ひとこと要約

本論文は搭乗者の好みメトリクス（OPM）を用いて横方向および縦方向の加速度とジャークを形成し、人間ドライバーのようで快適な自動運転を実現する統合制御システムを提示。これはシミュレーションと実車テストで検証された。

ABSTRACT

This paper issues an integrated control system of self-driving autonomous vehicles based on the personal driving preference to provide personalized comfortable driving experience to autonomous vehicle users. We propose an Occupant's Preference Metric (OPM) which is defining a preferred lateral and longitudinal acceleration region with maximum allowable jerk for users. Moreover, we propose a vehicle controller based on control parameters enabling integrated lateral and longitudinal control via preference-aware maneuvering of autonomous vehicles. The proposed system not only provides the criteria for the occupant's driving preference, but also provides a personalized autonomous self-driving style like a human driver instead of a Robocar. The simulation and experimental results demonstrated that the proposed system can maneuver the self-driving vehicle like a human driver by tracking the specified criterion of admissible acceleration and jerk.

研究の動機と目的

• 自動運転における個別化された快適性を動機づけ、動揺を低減し、ユーザー受容性を向上させる。
• 好みの加速度およびジャーク領域を捉える定量的な搭乗者の好みメトリクス（OPM）を定義。
• OPM の好みに沿った横方向・縦方向の制御を達成する統合制御システムを開発。
• 安全性を維持しつつ OPM 制約を尊重する速度計画と車線変更計画を立てる。
• 修正車両を用いた Simulink/Carsim シミュレーションと実車実験を通じてアプローチを検証。

提案手法

• OPM を5パラメータのベクトルとして定義する: {a_(+ )x_opm, a_(-)x_opm, |a_y_opm|, |z_x_opm|, |z_y_opm|} は、それぞれ縦方向加速度、減速度、横方向加速度、縦方向ジャーク、横方向ジャークの閾値を表す。
• OPM の範囲を満たしつつ走行時間を最小化するため、NLP 制約下で時間最適の速度計画アプローチを用いる。
• maneuver planning 中に OPM を尊重する連続曲率を持つ車線変更経路を生成する。
• 安定性を保ちながら速度計画と基準経路を追従する統合縦横両方向の制御器を開発。
• CAN 経由でステアリングとスロットルを接続し、領域特有のアクチュエーション処理を行って現実の車両で実装。
• Simulink および Carsim のシミュレーションと実車の 1.3 km 路線を用いた都市部のコーナーで評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 加速度とジャークの要件を用いて、自動運転における搭乗者の快適さをどのように定量化できるか。
• RQ2 統合制御器は搭乗者が定義した加速度/ジャーク領域内に留まりつつ効率的な走行を実現できるか。
• RQ3 好みを考慮した計画・制御フレームワークは、シミュレーションおよび実車走行で人間の運転に近い挙動を生み出すか。
• RQ4 曲線道路や交差点シナリオにおけるOPM制約制御の制限と性能ギャップは何か。

主な発見

• OPM は実用的な快適性閾値を定義し、提示された制限内で慎重から攻撃的な運転スタイルを可能にする。
• シミュレーションでは、OPM #1 で 88.3%、OPM #2 で 81.4% のサンプルが OPM 制約を満たし、曲線時には横方向のオーバーシュートが見られた。
• OPM 下での車線変更経路計画と速度最適化は、シミュレーションで横方向距離誤差を5 cm未満に抑えた。
• 実車テストでは、曲がり角で横方向加速度が最大約1.93 m/s^2 までオーバーシュートし、縦方向加速度は概ね OPM 制限内だった。
• アグレッシブ vs 慎重の OPM シナリオでラップタイム差は122秒（145 s vs 274 s）。
• システムは人間のような減速–ステアリング–加速パターンを示し、人間ドライバーのような自律体験の概念を検証した。