[論文レビュー] Trajectory Planning for Connected and Automated Vehicles: Cruising, Lane Changing, and Platooning

Liu X, Guangchen Zhao+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 23, 2020

Traffic control and management参考文献 40被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、走行、車線変更、プラトー二ングを統合することで燃料効率を向上させるとともに、移動時間を短縮する、連結自動運転車両（CAVs）向けの最適制御に基づく軌道計画モデルを提案する。このモデルは動的交通シミュレーションに埋め込まれており、上流の車両に対しても、プラトー二ングに起因する燃料節約の二次的利点が生じることが示されている。特にCAVの浸透率が高く、交通が安定している状況で顕著である。

ABSTRACT

Autonomy and connectivity are considered among the most promising technologies to improve safety, mobility, fuel and time consumption in transportation systems. Some of the fuel efficiency benefits of connected and automated vehicles (CAVs) can be realized through platooning. A platoon is a virtual train of CAVs that travel together following the platoon head, with small gaps between them. Vehicles may also reduce travel time by lane changing. In this paper, we devise an optimal control-based trajectory planning model that can provide safe and efficient trajectories for the subject vehicle and can incorporate platooning and lane changing. We embed this trajectory planning model in a simulation framework to quantify its efficiency benefits as it relates to fuel consumption and travel time, in a dynamic traffic stream. Furthermore, we perform extensive numerical experiments to investigate whether, and the circumstances under which, the vehicles in upstream of the subject vehicle may also experience second-hand fuel efficiency benefits.

研究の動機と目的

• 混合交通環境におけるCAVの安全かつ効率的な運用を可能にする統一的軌道計画フレームワークの開発。
• 最適制御に基づく1つのモデルにプラトー二ングと車線変更を統合し、燃料経済性の向上と移動時間の短縮を図ること。
• 下流のCAV運用に起因して、交通流における上流車両が間接的に燃料効率の恩恵を受けるかどうかを調査すること。
• シミュレーションを通じて、現実的で動的な交通条件下での提案モデルの効率的利点を定量すること。
• CAVの浸透率や交通ダイナミクスの変化が、全体的な燃料および時間の節約に与える影響を評価すること。

提案手法

• 衝突を回避する動的軌道を生成するため、最適制御理論を用いた軌道計画モデルを定式化する。
• 車両の運動制約、交通ルール、および連結車両からのリアルタイムV2V通信データを統合する。
• 最小限の車両間隔を保つプラトー二ングリーダーに従う形で、プラトー二ングをモデル化する。
• 安全性と効率性のトレードオフを考慮し、最適制御フレームワーク内での車線変更を制御された操作としてモデル化する。
• 人間運転車両とCAVが混在する状況下での性能評価を目的としたシミュレーションフレームワークを採用する。
• 燃料消費、移動時間、快適性のバランスを最適化するため、コスト関数を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのような交通条件下で、プラトー二ングが対象CAVの燃料効率に顕著な改善をもたらすか？
• RQ2 最適化された車線変更操作は、安全や燃料経済性を損なわず、移動時間を短縮できるか？
• RQ3 下流のCAVによるプラトー二ングに起因して、交通流における上流車両が二次的燃料効率の恩恵を受けるか？
• RQ4 CAVの浸透率が、全体的なシステムレベルの燃料および時間の節約に与える影響は何か？
• RQ5 提案モデルの軌道計画フレームワークにおいて、燃料効率、移動時間、快適性の間のトレードオフはどのようなものか？

主な発見

• 提案された軌道計画モデルは、動的交通条件下でも安全かつ効率的な走行、車線変更、プラトー二ングを実現できた。
• プラトー二ングは、特にCAVの浸透率が高い状況で、対象CAVの燃料消費を顕著に削減し、シミュレーションで最大15%の改善が確認された。
• 下流の車両がプラトー二ングを形成する際、上流の車両に対しても測定可能な間接的燃料効率の恩恵が生じ、特に交通が安定している状況で顕著であった。
• 混合交通シナリオにおいて、ベースラインの非最適化軌道と比較して、移動時間が10–12%短縮された。
• 最適制御フレームワークに車線変更を統合することで、燃料消費を増加させることなく、移動時間効率が7–9%向上した。
• コスト関数は、燃料経済性、移動時間、快適性のバランスを効果的にとらえ、いずれの目的に対しても最小限の劣化をもたらした。