[논문 리뷰] Decision Making for Autonomous Vehicles at Unsignalized Intersection in Presence of Malicious Vehicles

Sasinee Pruekprasert, Xiao–Yi Zhang외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 04. 23.

Traffic control and management참고 문헌 22인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 신호등이 없는 교차로에서 자율주행차의 게임이론적 의사결정 프레임워크를 제안하며, 나이스 균형을 통해 차량이 자발적으로 우선순위를 인식함에 따라 갈등을 해결한다. 차량은 천사적(법을 준수함), 중간(중간 정도로 준수함), 악성(자기 우선 또는 비이성적임)으로 분류된다. 이 방법은 순차적 게임으로서의 교통 상호작용을 모델링하여, 각 차량이 우회전 권리를 가진다는 믿음을 바탕으로 이성적으로 행동함을 보여주며, 수치 시뮬레이션을 통해 충돌률이 0%에 이르는 등 예측 불가능한 행동에 대비한 강건성을 입증한다. 특히 비이성적인 차량이 포함된 위험한 시나리오에서도 효과적으로 대응한다.

ABSTRACT

In this paper, we investigate the decision making of autonomous vehicles in an unsignalized intersection in presence of malicious vehicles, which are vehicles that do not respect the law by not using the proper rules of the right of way. Each vehicle computes its control input as a Nash equilibrium of a game determined by the priority order based on its own belief: each of non-malicious vehicle bases its order on the law, while a malicious one considers itself as having priority. To illustrate our method, we provide numerical simulations, with different scenarios given by different cases of malicious vehicles.

연구 동기 및 목표

• 신호등이 없는 교차로에서 교통 규칙이 신호에 의해 시행되지 않는 상황에서 자율주행차의 안전하고 효율적인 의사결정 문제를 해결하기 위해.
• 우선순위 규칙을 무시하는 악성 또는 비이성적인 운전자와의 상호작용을 모델링하기 위해.
• 각 차량이 우선순위에 대한 믿음을 기반으로 나이스 균형을 계산하는 확장 가능한 게임이론적 프레임워크를 개발하여 안전성과 효율성을 보장하기 위해.
• 천사적, 중간, 악성 차량이 혼합된 다양한 시나리오에서의 시뮬레이션을 통해 방법의 강건성을 검증하기 위해.
• 일부 차량이 예측 불가능하거나 이기적으로 행동할 경우에도 충돌을 방지하고 혼잡을 관리할 수 있는 프레임워크의 능력을 입증하기 위해.

제안 방법

• 의사결정 과정은 각 차량이 우선순위에 대한 믿음을 기반으로 나이스 균형을 계산하는 완전 정보의 순차적 게임으로 모델링된다.
• 차량은 세 가지 유형으로 분류된다: 천사적(우선순위 규칙을 따름), 중간(일부 규칙을 따름), 악성(자신의 우선순위를 주장하거나 비이성적으로 행동함).
• 우선순위 순서는 각 차량의 믿음에 의해 결정된다: 천사적 차량은 공식적인 우선순위 규칙을 사용하며, 악성 차량은 실제 규칙과 관계없이 자신이 우선임을 가정한다.
• 차량 상태와 의도에 기반한 우선순위의 형식화를 통해, 예기치 않은 행동이 발생했을 때 의사결정 순서를 동적으로 재평가할 수 있다.
• 제어 입력은 게임이론 최적화에서 유도되며, 가속도 입력은 이산 집합에서 선택된다: 감속을 위한 [-50, -50, -50], 정지 상태를 위한 [0,0,0], 가속을 위한 [10,0,0] 또는 [20,0,0].
• 비이성적인 차량의 경우, 가속도는 {-50, 0, 10, 20} m/s²에서 무작위로 선택되어 예측 불가능한 행동을 시뮬레이션한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 악성 운전자들이 우선순위 규칙을 무시하는 상황에서 자율주행차는 어떻게 안전하게 비신호 교차로를 통과할 수 있는가?
• RQ2 나이스 균형 기반의 게임이론적 접근이 이성적이고 비이성적인 차량이 혼합된 교통 환경에서 안전성과 효율성을 얼마나 보장하는가?
• RQ3 믿음 기반의 우선순위 체계는 법을 다르게 준수하는 차량이 존재하는 현실의 교통 역학을 효과적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ4 비이성적이거나 이기적인 차량의 존재가 충돌률, 혼잡도, 전체 교차로 통과량에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 제안된 방법은 실시간 의사결정에서 악성 차량의 갑작스럽고 예측 불가능한 동작을 충분히 견딜 수 있는가?

주요 결과

• 네 대의 천사적 차량이 있는 시뮬레이션(Case 1)에서 충돌률은 0%였고, 평균 총 시간은 56.87 단계(5.687초)였으며, 이는 안전하고 효율적인 주행을 의미한다.
• 한 대의 악성 차량이 있는 경우(Case 2), 충돌률은 여전히 0%였고, 평균 시간은 53.98 단계(5.398초)로 감소하여, 이기적인 차량이 다른 차량들이 양보하도록 유도함으로써 의사결정을 단순화시켰음을 시사한다.
• 비이성적인 차량이 포함된 시나리오(Case 4)에서는 충돌률이 0.4%로 상승했고, 4.0%의 시뮬레이션에서 혼잡이 발생하여, 이는 예측 불가능한 행동에 대한 대응 능력을 입증한다.
• 초기 속도가 0이 아닌 경우(Cases 1’–4’), 결정 시간이 줄어들어 혼잡이 증가했지만, 높은 초기 속도 덕분에 총 시간은 짧아졌다.
• 도표 4에 나타낸 위험한 시나리오에서 비이성적인 차량이 갑자기 정지했다 다시 출발하는 바람에 다른 차량들이 동적으로 우선순위를 재조정하고 안전하게 회피하는 데 성공했다.
• 천사적 차량이 존재하지 않는 경우(Cases 3 및 3’),도로의 안전성과 안정성이 유지되어, 중간 유형의 차량을 위한 우선순위 재평가 메커니즘의 강건성을 입증했다.