[논문 리뷰] A Transportation Digital-Twin Approach for Adaptive Traffic Control Systems

Sagar Dasgupta, Mizanur Rahman외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 08. 19.

Traffic control and managementEngineering인용 수 20

한 줄 요약

이 논문은 실제 도로 교차로와 그 상류 교차로의 실시간 데이터를 모델링하여 도심 교차로에서 대기 시간을 줄이는 디지털 트윈 기반 적응형 신호 제어(DT-based ATSC) 시스템을 제안한다. SUMO 기반 미세 시뮬레이션을 통해 다양한 교통 조건에서 전통적인 연결 차량 기반 ATSC보다 평균 누적 대기 시간, 대기 시간 분포 및 서비스 수준 측면에서 뛰어난 성능을 보였다.

ABSTRACT

A transportation digital twin represents a digital version of a transportation physical object or process, such as a traffic signal controller, and thereby a two-way real-time data exchange between the physical twin and digital twin. This paper introduces a digital twin approach for adaptive traffic signal control (ATSC) to improve a traveler's driving experience by reducing and redistributing waiting time at an intersection. While an ATSC combined with a connected vehicle concept can reduce waiting time at an intersection and improve travel time in a signalized corridor, it is nearly impossible to reduce traffic delay for congested traffic conditions. To remedy this defect of the traditional ATCS with connected vehicle data, we have developed a digital twin-based ATSC (DT-based ATSC) that considers the waiting time of approaching vehicles towards a subject intersection along with the waiting time of those vehicles at the immediate upstream intersection. We conducted a case study using a microscopic traffic simulation, Simulation of Urban Mobility (SUMO), by developing a digital replica of a roadway network with signalized intersections in an urban setting where vehicle and traffic signal data were collected in real-time. Our analyses reveal that the DT-based ATSC outperforms the connected vehicle-based baseline ATSC in terms of average cumulative waiting time, distribution of drivers' waiting time, and level of services for each approach for different traffic demands and therefore demonstrates our method's superior efficacy.

연구 동기 및 목표

• 혼잡한 교통 조건에서 연결 차량 기반 적응형 교통 제어의 한계를 해결하기 위해.
• 물리적 교통 시스템과 디지털 복제본 간의 双방향 실시간 데이터 교환을 모델링하는 디지털 트윈 프레임워크를 개발하기 위해.
• 누적 대기 시간을 최소화하고 신호 조절 교차로의 서비스 수준을 향상시켜 운전자 경험을 개선하기 위해.
• 미세 시뮬레이션을 통해 다양한 교통 수요 조건에서 디지털 트윈 기반 접근의 성능을 평가하기 위해.
• 대기 시간 분포를 줄이고 교통 흐름을 향상시키는 데 있어 기존의 연결 차량 기반 ATSC보다 뛰어난 효능을 입증하기 위해.

제안 방법

• SUMO에서 시뮬레이션된 도시 도로망에서 수집한 실시간 차량 및 신호 데이터를 사용하여 디지털 트윈을 구축한다.
• 대상 교차로와 그 바로 상류 교차로에서 접근하는 차량의 대기 시간을 모델링한다.
• 물리적 교통 시스템과 디지털 복제본을 연결하는 이원적 실시간 데이터 동기화 메커니즘을 통해 동적 제어 조정을 가능하게 한다.
• 차량 대기열과 도착 패턴의 예측 모델링을 활용하여 신호 제어 논리를 적응형으로 최적화한다.
• 변동하는 교통 수요와 연결 차량의 확산률을 반영한 실제 도시 신호 조절 코리도르를 시뮬레이션 환경에 재현한다.
• 평균 누적 대기 시간, 대기 시간 분포, 각 접근로에 대한 서비스 수준과 같은 지표를 사용해 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고밀도 교통 수요 조건 하에서 디지털 트윈 기반 ATSC 시스템이 연결 차량 기반 기준선보다 평균 누적 대기 시간을 더 효과적으로 줄일 수 있는가?
• RQ2 상류 교차로의 대기 시간을 포함시킬 경우, 고립된 교차로 최적화에 비해 신호 제어 성능은 어떻게 향상되는가?
• RQ3 DT 기반 ATSC가 다양한 교통 조건에서 운전자들의 대기 시간 분포에 얼마나 기여하는가?
• RQ4 변동하는 교통 수요 조건 하에서 디지털 트윈 접근 방식은 각 접근로의 서비스 수준을 어떻게 유지하거나 향상시키는가?
• RQ5 연결 차량 시스템이 일반적으로 성능이 떨어지는 혼잡한 교통 상황에서 디지털 트윈 프레임워크가 기존 ATSC를 능가하는가?

주요 결과

• DT 기반 ATSC는 고밀도 교통 수요 조건에서 연결 차량 기반 기준선 대비 평균 누적 대기 시간을 최대 25% 감소시켰다.
• DT 기반 시스템에서는 운전자 대기 시간 분포가 훨씬 균일하고 비대칭성이 줄어들어 피크 대기 시간이 감소한 것으로 나타났다.
• 모든 교통 수요 수준에서 모든 접근로의 서비스 수준이 향상되었으며, 특히 중간에서 높은 혼잡도일 때 가장 두드러진 개선이 관찰되었다.
• 디지털 트윈 접근 방식은 연결 차량 확산률이 변동하는 조건에서도 뛰어난 성능을 유지하며 일관된 개선 효과를 보였다.
• 시스템은 대기 시간을 각 접근로 간에 효과적으로 재분배하여 개별 교차로의 병목 현상을 줄였다.
• 시뮬레이션 결과는 상류 교차로의 동역학을 통합할 경우 복잡한 도심 네트워크에서 전체 신호 제어 효율성이 향상됨을 확인했다.