[논문 리뷰] Development of a Connected and Automated Vehicle Longitudinal Control Model

Mizanur Rahman, Rafiul Islam외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 01.

Traffic control and management참고 문헌 25인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 실시간 센서 데이터와 V2X 통신을 융합하여 안전하고 편안하며 효율적인 종방향 제어를 가능하게 하는 정보 인식 드라이버 모델(IADM)을 제안한다. IADM은 차량 속도와 반응 시간에 따라 변하는 안전 간격 함수를 사용하여 가속도와 감속도 자동으로 조정하며, 교통 조건에 관계없이 재보정 없이 스트링 안정성과 국소 안정성을 확보한다. 성능은 승객의 선호도에 맞게 조정된다.

ABSTRACT

It is envisioned that, in the future, most vehicles on our roadway will be controlled autonomously and will be connected via vehicle to everything (V2X) wireless communication networks. Developing a connected and automated vehicle (CAV) longitudinal controller, which will consider safety, comfort and operational efficiency simultaneously, is a challenge. A CAV longitudinal controller is a complex system where a vehicle senses immediate upstream vehicles using its sensors and receives information about its surroundings via wireless connectivity, and move forward accordingly. In this study, we develop an information-aware driver model (IADM) that utilizes information regarding an immediate upstream vehicle of a subject CAV through CAV sensors and V2X connectivity while considering passenger comfort and operational efficiency along with maintaining safety gap for longitudinal vehicle motion of the autonomous vehicle. Unlike existing driver models for longitudinal control, the IADM intelligently fuses data received from in vehicle sensors, and immediate upstream vehicles of the subject CAV through wireless connectivity, and IADM parameters do not need to be calibrated for different traffic states, such as congested and non congested traffic conditions. It only requires defining the subject CAVs maximum acceleration and deceleration limit, and computation time that is needed to update the subject CAVs trajectory from its previous state. Our analyses suggest that the IADM (i) is able to maintain safety using a newly defined safe gap function depending on the speed and reaction time of a CAV; (ii) shows local stability and string stability and (iii) provides riding comfort for a range of autonomous driving aggressiveness depending on the passenger preferences.

연구 동기 및 목표

• 연결형 자율 주행 차량(CAV)을 위한 종방향 제어기를 개발하여 안전성, 편안함, 운영 효율성을 동시에 확보한다.
• 혼잡한 흐름과 비혼잡한 흐름과 같은 다양한 교통 상태에서 제어기 파라미터의 재보정이 필요 없도록 한다.
• 차량 내 센서와 상류 차량과의 V2X 연결 데이터를 지능적으로 융합하는 제어기를 설계한다.
• 외부 조정 없이 차량 편대의 동적 거동에서 스트링 안정성과 국소 안정성을 확보한다.

제안 방법

• IADM은 CAV의 속도와 반응 시간에 따라 변하는 안전 간격 함수를 사용하여 종방향 안전성을 유지한다.
• 차량 내 센서와 상류 차량과의 V2X 통신에서 온 실시간 데이터를 융합하여 궤도 결정에 활용한다.
• 최대 가속도 및 감속도 제한과 고정된 계산 갱신 주기를 기반으로 새로운 궤도를 계산한다.
• 차량 고유의 제한 조건과 갱신 주파수에만 의존함으로써 파라미터 재보정을 피한다.
• 차량 편대에서 오차 전파를 억제하는 피드백 메커니즘을 통해 스트링 안정성을 확보한다.
• 선호도 설정에 따라 제어 반응의 공격성을 조정함으로써 승객의 편안함을 동적으로 조절한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 교통 상태에서 재보정 없이 안전성, 편안함, 효율성을 유지하는 통합 종방향 제어기를 개발할 수 있는가?
• RQ2 어떻게 V2X와 차량 내 센서 데이터를 효과적으로 융합하여 CAV의 종방향 제어 성능을 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 제안된 IADM은 차량 편대에서 스트링 안정성과 국소 안정성을 확보하는가?
• RQ4 안전성이나 효율성에 손상이 가지 않도록 승객의 편안함을 얼마나 조절할 수 있는가?
• RQ5 안정성을 유지하면서도 속도와 반응 시간에 따라 적응 가능한 안전 간격 함수를 설계할 수 있는가?

주요 결과

• IADM은 속도와 반응 시간에 따라 변하는 안전 간격 함수를 통해 다양한 조건에서도 일관된 간격 유지로 안전성을 확보한다.
• 제어기는 국소 안정성과 스트링 안정성을 입증하여 차량 편대에서 오차의 증폭을 방지한다.
• 모델은 자율 주행의 공격성 수준에 관계없이 다양한 범위에서 승객의 편안함을 달성하며, 승객의 선호도에 맞게 조정 가능하다.
• 다양한 교통 상태에서 파라미터 재보정이 필요 없어 구현 복잡도가 감소한다.
• 최대 가속도/감속도 제한과 계산 갱신 주기만을 사용하여 제어기가 작동하므로 구현이 단순해진다.
• 모의 실험과 분석을 통해 다양한 교통 조건에서도 재조정 없이 성능을 유지함을 검증하였다.