[論文レビュー] The Cooperative Sorting Strategy for Connected and Automated Vehicle Platoons

Jiaming Wu, Soyoung Ah+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 13, 2020

Traffic control and management参考文献 49被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、離散的な時間-空間グリッドと分散型確率的A*（DSA）アルゴリズムを用いて、連結自動運転車両（CAV）の列車の順序付けを最適化する協調的順序付け戦略を提案する。車両の再配置を経路探索問題としてモデル化し、整数線形プログラミング（ILP）で最適化することで、順序付け時間の短縮と計算速度の向上が図られ、並列処理を組み込むことで特に顕著な効果が得られる。

ABSTRACT

This paper presents a "cooperative vehicle sorting" strategy that seeks to optimally sort connected and automated vehicles (CAVs) in a multi-lane platoon to reach an ideally organized platoon. In the proposed method, a CAV platoon is firstly discretized into a grid system, where a CAV moves from one cell to another in the discrete time-space domain. Then, the cooperative sorting problem is modeled as a path-finding problem in the graphic domain. The problem is solved by the deterministic Astar algorithm with a stepwise strategy, where only one vehicle can move within a movement step. The resultant shortest path is further optimized with an integer linear programming algorithm to minimize the sorting time by allowing multiple movements within a step. To improve the algorithm running time and address multiple shortest paths, a distributed stochastic Astar algorithm (DSA) is developed by introducing random disturbances to the edge costs to break uniform paths (with equal path cost). Numerical experiments are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed DSA method. The results report shorter sorting time and significantly improved algorithm running time due to the use of DSA. In addition, we find that the optimization performance can be further improved by increasing the number of processes in the distributed computing system.

研究の動機と目的

• 連結自動運転車両（CAV）を最適に再編成して、整然とした列車に再構成する協調的車両順序付け戦略を開発すること。
• マルチレーンのCAV列車において、順序付け時間を最小化すると同時に、安全で調整の取れた車両の移動を確保する課題に対処すること。
• 分散型および確率的最適化手法を用いて、大規模な列車再編成における計算効率を向上させること。
• 並列計算と経路最適化を活用して、スケーラブルかつリアルタイムの順序付けを実現すること。

提案手法

• CAV列車を時間-空間グリッドに離散化し、各車両が1つのセルを占め、離散的な時間ステップでセル間を移動する。
• 協調的順序付け問題を、グラフ内の経路探索問題としてモデル化し、車両が目的位置への最適経路を探索する。
• 最初に、最短経路を計算するために決定的A*アルゴリズムを用い、1ステップあたり1台の車両の移動制約を課す。
• 整数線形プログラミング（ILP）モデルを適用して経路を最適化し、1ステップ内で複数台の車両が同時に移動できるようにすることで、合計の順序付け時間を短縮する。
• エッジコストにランダムな摂動を導入することで、同コストの経路での継ぎ目を解消し、スケーラビリティを向上させる分散型確率的A*（DSA）アルゴリズムを開発する。
• DSA手法を分散コンピューティング環境に実装することで、実行時間の短縮と複数の最短経路の効率的処理を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチレーン構成におけるCAV列車において、どのように連結自動運転車両を協調的に再配置して、最適に整列された列車を形成できるか？
• RQ2 1ステップ内で複数の車両を同時に移動させることで、CAV列車の順序付け時間にどのような影響を与えるか？
• RQ3 エッジコストに確率的摂動を導入することで、車両順序付けの経路探索におけるA*アルゴリズムの性能とスケーラビリティにどのような向上効果が得られるか？
• RQ4 分散コンピューティングは、大規模な列車シナリオにおける順序付けアルゴリズムの実行時間に、どの程度向上効果をもたらすか？

主な発見

• 提案されたDSA手法は、特に大規模な列車構成において、決定的A*手法と比較してアルゴリズムの実行時間を顕著に短縮する。
• 整数線形プログラミングによる最適化により、1時間ステップあたり複数の車両が移動できるようになり、順序付け時間が最小化される。
• エッジコストにランダムな摂動を導入することで、均一な経路の発生を効果的に回避し、DSAアルゴリズムの収束性が向上する。
• 分散コンピューティングシステムにおける並列プロセス数の増加に伴い性能が向上し、強力なスケーラビリティが実証される。
• 数値実験により、DSA手法が短い順序付け時間と高速な計算を達成することが確認され、リアルタイムのCAV列車管理における有効性が裏付けられる。