[논문 리뷰] Digital Twin-Assisted Cooperative Driving at Non-Signalized Intersections

Ziran Wang, Kyungtae Han외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 05. 04.

Traffic control and management참고 문헌 39인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 디지털 트윈 기반의 협동 주행 시스템을 제안하며, 비신호등 교차로에서 연결된 차량이 멈추지 않고 통과할 수 있도록 향상된 FIFO 슬롯 예약, 공명 운동 제어, 모델 기반 운동 추정 기법을 활용한다. 유니티에서 실세계 샌프란시스코 데이터를 사용한 시뮬레이션 결과, 신호등 교차로 대비 평균 주행 시간이 20% 감소하고 에너지 소비가 23.7% 감소함을 확인하였다.

ABSTRACT

Digital Twin, as an emerging technology related to Cyber-Physical Systems (CPS) and Internet of Things (IoT), has attracted increasing attentions during the past decade. Conceptually, a Digital Twin is a digital replica of a physical entity in the real world, and this technology is leveraged in this study to design a cooperative driving system at non-signalized intersections, allowing connected vehicles to cooperate with each other to cross intersections without any full stops. Within the proposed Digital Twin framework, we developed an enhanced first-in-first-out (FIFO) slot reservation algorithm to schedule the sequence of crossing vehicles, a consensus motion control algorithm to calculate vehicles' referenced longitudinal motion, and a model-based motion estimation algorithm to tackle communication delay and packet loss. Additionally, an augmented reality (AR) human-machine-interface (HMI) is designed to provide the guidance to drivers to cooperate with other connected vehicles. Agent-based modeling and simulation of the proposed system is conducted in Unity game engine based on a real-world map in San Francisco, and the human-in-the-loop (HITL) simulation results prove the benefits of the proposed algorithms with 20% reduction in travel time and 23.7% reduction in energy consumption, respectively, when compared with traditional signalized intersections.

연구 동기 및 목표

• 디지털 트윈 기술을 활용해 비신호등 교차로에서 완전 정지를 제거하는 협동 주행 시스템을 설계한다.
• V2X 기반 차량 조율에서 발생하는 통신 지연과 패킷 손실 문제를 보완하기 위해 강건한 운동 추정 기법을 개발한다.
• 기존 신호등을 대체하여 지능형 차량 간 협동 교차 메커니즘을 도입함으로써 교통 효율성과 안전성을 향상시킨다.
• 증강현실(AR) 기반 인간-기계 인터페이스(HMI)를 통합하여 운전자에게 협동 교차 행동을 시각적으로 안내한다.
• 실세계 교통 데이터를 기반으로 한 현실적인 인간-시뮬레이션-통합(HITL) 환경에서 시스템 성능을 평가한다.

제안 방법

• 디지털 트윈 환경에서 차량 통과 순서를 스케줄링하기 위해 향상된 선입선출(FIFO) 슬롯 예약 알고리즘을 개발하였다.
• 협동 주행 차량 간의 동기화된 종방향 기준 궤적을 생성하기 위해 공명 운동 제어 알고리즘을 구현하였다.
• 예측 상태 추정을 활용해 V2X 통신 지연과 패킷 손실을 보완하기 위해 모델 기반 운동 추정 알고리즘을 제안하였다.
• 운전자에게 언제, 어떻게 교차할 것인지 시각적으로 안내함으로써 협동 주행 조작에 대한 준수도를 향상시키기 위해 AR 기반 HMI를 설계하였다.
• 샌프란시스코의 실세계 지도를 기반으로 한 유니티 게임 엔진을 사용한 에이전트 기반 시뮬레이션을 수행하여 혼합 교통 및 교차로 동역학을 모델링하였다.
• 실제 운전 조건에서의 사용성과 성능을 평가하기 위해 인간-시뮬레이션-통합(HITL) 시뮬레이션을 통합하였다.

Figure 1: The Digital twin architecture of the proposed cooperative driving system at non-signalized intersections, where the human-driven connected vehicles are equipped with the Digital Twin-assisted HMI

실험 결과

연구 질문

• RQ1 디지털 트윈 기반 시스템은 비신호등 교차로에서 완전 정지를 피하면서 연결된 차량을 효과적으로 조율할 수 있는가?
• RQ2 모델 기반 운동 추정 알고리즘이 통신 지연과 패킷 손실이 차량 조율에 미치는 영향을 어떻게 완화하는가?
• RQ3 다양한 예측 주기에서 운동 추정 알고리즘의 예측 정확도와 계산 부하 사이의 상호 상충 관계는 어떠한가?
• RQ4 기존의 신호등 교차로 대비 제안된 시스템은 주행 시간과 에너지 소비를 얼마나 줄이는가?
• RQ5 인간-시뮬레이션-통합 환경에서 AR HMI는 운전자 협동과 시스템 성능 향상에 얼마나 효과적인가?

주요 결과

• HITL 시뮬레이션에서 제안된 시스템은 기존의 신호등 교차로 대비 평균 주행 시간을 20% 감소시켰다.
• 동일한 비교 조건에서 에너지 소비가 23.7% 감소하여 뚜렷한 효율성 향상을 입증하였다.
• 0.01초 예측 간격(100Hz 주기)을 사용할 경우 모델 기반 운동 추정 알고리즘이 0.2m 이내의 위치 추정 오차를 달성하였다.
• 1초 예측 간격(1Hz 주기)일 경우 패킷 손실이 심한 상황에서 추정 오차가 5.8m로 증가하여 업데이트 주기에 민감한 것을 확인하였다.
• 0.01초 예측 간격은 시뮬레이션 프레임 레이트를 6FPS로 떨어뜨려 높은 계산 부하를 유발하는 반면, 1초 간격은 19FPS 이상 유지하여 성능에 영향을 적게 주었다.
• 본 연구는 운동 추정 정확도와 계산 비용 사이에 중요한 상충 관계가 존재하며, 향후 연구에서 추가 최적화가 필요하다고 밝혔다.

(b) Acceleration profile 2