[논문 리뷰] Cooperative Driving at Unsignalized Intersections Using Tree Search

Huile Xu, Yi Zhang외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 02. 04.

Traffic control and managementEngineering참고 문헌 19인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)에 히우리스틱 규칙을 통합하여 밀리초 내에 거의 전역 최적의 통과 순서를 찾는 방법을 사용해, 신호등이 없는 교차로에서 연결형 자율주행차량(CAVs)의 협동 주행 전략을 제안한다. 이 방법은 FIFO 방식 대비 평균 지연 시간을 80% 감소시키는 데 성공했으며, 지능적인 트리 탐색 및 가지치기를 통해 실시간 계산 성능도 유지를 한다.

ABSTRACT

In this paper, we propose a new cooperative driving strategy for connected and automated vehicles (CAVs) at unsignalized intersections. Based on the tree representation of the solution space for the passing order, we combine Monte Carlo tree search (MCTS) and some heuristic rules to find a nearly global-optimal passing order (leaf node) within a very short planning time. Testing results show that this new strategy can keep a good tradeoff between performance and computation flexibility.

연구 동기 및 목표

• 신호등이 없는 교차로에서 연결형 자율주행차량(CAVs)의 실시간 최적의 통과 순서 조율 문제를 해결하기 위해.
• 차량 수가 증가함에 따라 모든 가능한 통과 순서를 전수 탐색하는 데 계산적으로 비현실적인 문제를 해결하기 위해.
• 고성능과 저연산 시간을 균형 잡은 협동 주행 전략을 개발하여 실용적 구현을 가능하게 하기 위해.
• 지능적인 스케줄링을 통해 총 차량 지연 시간을 최소화하여 교통 효율성과 안전성을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 문제는 각 노드가 부분적인 통과 순서를 나타내는 트리 탐색으로 공식화되며, 목표는 총 지연 시간이 최소가 되는 리프 노드를 찾는 것이다.
• 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)을 사용하여 솔루션 공간의 유망한 분지를 효율적으로 탐색하고, 높은 보상 경로를 우선적으로 고려한다.
• 시뮬레이션 단계에 히우리스틱 규칙을 통합하여 샘플링을 안내하고 무작위 탐색에 의존도를 낮추어 수렴 속도를 향상시킨다.
• 계산 시간과 솔루션 품질의 균형을 맞추기 위해 0.1초의 시간 예산(약 1,000개의 노드)을 사용한다.
• 트리 확장 과정에서 UCB1 공식을 적용하여 탐색과 이용의 균형을 맞추며, 낮은 지연 시간을 가질 잠재력이 높은 노드를 선호한다.
• MCTS와 히우리스틱 기반 시뮬레이션을 융합한 하이브리드 접근 방식을 통해 불리한 분지를 조기에 가지치기하여, 탐색된 리프 노드 수를 10^46개 이상에서 약 2,000개로 줄였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 히우리스틱 규칙을 통합한 MCTS가 0.1초 미만의 계획 시간 내에 신호등이 없는 교차로에서 CAVs의 거의 최적의 통과 순서를 찾을 수 있는가?
• RQ2 제안된 MCTS 기반 전략은 FIFO 및 전수 탐색 전략 대비 성능과 계산 시간에서 어떤가?
• RQ3 이 특정 트리 구조의 솔루션 공간에서 히우리스틱 규칙이 MCTS의 수렴성과 효율성에 얼마나 기여하는가?
• RQ4 총 차량 지연 시간을 최소화하기 위해 MCTS에서 탐색과 이용의 최적 균형은 어떻게 설정되어야 하는가?
• RQ5 다양한 교통 밀도와 차량 수 조건에서 제안된 방법의 성능은 어떻게 스케일링되는가?

주요 결과

• 150대/시간의 차량 밀도에서 제안된 MCTS 기반 전략은 평균 지연 시간 0.4499초를 기록하여 FIFO 전략의 1.3053초 대비 80% 감소시켰다.
• 300대/시간의 차량 밀도에서 MCTS 전략은 FIFO의 평균 지연 시간 39.8313초를 1.1407초로 감소시켰으며, 통과량은 1,095대에서 1,168대로 증가했다.
• MCTS 기반 솔루션은 약 100억 개의 가능한 통과 순서 중 648위로, 거의 전역 최적임을 시사하며, FIFO 전략은 4,563,421,793위에 머물렀다.
• 단지 1,000개의 노드만 탐색(0.1초 이내)했을 때도 성능 향상률이 포화 상태에 도달하여, 0.1초는 고품질 솔루션을 확보하는 데 충분함을 확인했다.
• 히우리스틱 규칙 통합으로 탐색된 리프 노드 수가 10^46개 이상에서 약 2,000개로 감소하여 계산 효율성이 크게 향상되었다.
• 다양한 교통 수요 조건에서도 일관된 성능을 유지하여, 다양한 교차로 환경에서의 강건성과 확장성을 입증했다.