[논문 리뷰] Optimal Control of Connected and Automated Vehicles at Roundabouts: An Investigation in a Mixed-Traffic Environment

Liuhui Zhao, Andreas A. Malikopoulos외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 31.

Traffic control and management참고 문헌 25인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 연결형 자율주행차(CAV)가 원형 교차로에서 정지 없이 원활한 통합을 통해 주행 시간과 연료 소비를 최소화할 수 있도록 최적 제어 프레임워크를 제안한다. 분석적 최적화를 통해 CAV는 가속도와 감속을 동기화하여 정지하지 않도록 제어하며, 100% CAV 침습 조건에서 포화 상태에 가까운 상황에서도 주행 시간을 51% 감소시키고 연료 소비를 35% 절감한다.

ABSTRACT

Connectivity and automation in vehicles provide the most intriguing opportunity for enabling users to better monitor transportation network conditions and make better operating decisions to improve safety and reduce pollution, energy consumption, and travel delays. This paper investigates the implications of optimally coordinating vehicles that are wirelessly connected to each other in roundabouts to achieve a smooth traffic flow. We apply an optimization framework and an analytical solution that allows optimal coordination of vehicles for merging in such traffic scenario. The effectiveness of the proposed approach is validated through simulation and it is shown that fully coordinated vehicles reduce total travel time by 51% and fuel consumption by 35%. Furthermore, we study the influence of vehicle coordination in a mixed-traffic environment and compare the network performance under different market penetration rates of connected and automated vehicles (CAVs). For this particular study with near-capacity demand, due to extremely unstable traffic, the results show that even with high penetration of CAVs (e.g., 80%), travel time and fuel savings are much less than a network of CAVs.

연구 동기 및 목표

• 고밀도 조건에서 정지-출발 주행과 불안정한 유량으로 인한 원형 교차로의 혼잡과 비효율성을 해결하기 위해.
• 혼합 교통 환경에서 연결형 자율주행차(CAV)의 최적 조율이 원형 교차로 성능에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• 특히 네트워크 포화에 가까운 조건에서 차량 조율의 이점을 다양한 CAV 시장 침투율(MPR) 조건 하에서 정량화하기 위해.
• 비-CAV의 영향이 혼합 교통 환경에서 CAV 성능에 미치는 영향을 평가하고 제한 사항을 규명하기 위해.
• 정지 없이 안전하고 효율적인 통합을 가능하게 하는 실시간 최적화 프레임워크를 개발하고 검증하기 위해.

제안 방법

• 상태 및 제어 제약 조건을 갖춘 연속 시간 최적 제어 문제로 통합 제어 문제를 수립한다.
• 주행 시간과 연료 소비를 최소화하면서도 안전한 간격을 유지하는 차량 궤적에 대한 해석적 해를 도출한다.
• 실시간 차량 위치 및 속도에 기반해 제어 입력을 동적으로 조정하기 위해 후퇴 예측 최적화 기법을 적용한다.
• CAV가 충돌과 정지를 피하기 위해 진입 시점을 조율하는 통합 시나리오로 원형 교차로를 모델링한다.
• CAV의 시장 침투율(0%에서 100%까지)을 다양하게 설정한 조건에서 시뮬레이션 환경을 통해 프레임워크를 테스트한다.
• 차량 동역학과 안전 제약 조건(최소 후행 간격)을 최적화에 통합하여 실현 가능성과 안정성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 100% CAV 침투율 조건에서 원형 교차로에서 CAV의 최적 조율이 총 주행 시간과 연료 소비에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 다양한 CAV 시장 침투율 조건에서 혼합 교통 환경에서 CAV 조율의 성능 향상은 어떠한가?
• RQ3 비-CAV는 고밀도 조건에서 CAV 조율의 효과성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 CAV 조율이 포화 상태에 가까운 원형 교차로에서 교통 유량을 안정화하고 대기열 형성을 방지하는 데 어느 정도 기여하는가?
• RQ5 비-CAV 비율이 증가함에 따라 제어 프레임워크의 성능이 얼마나 떨어지는가?

주요 결과

• 100% CAV 침투율 조건에서 제안된 조율 방식은 비-CAV 시나리오 대비 총 네트워크 주행 시간을 51% 감소시킨다.
• 정지-출발 주행이 제거되고 가속도 프로파일이 원활해져 연료 소비가 35% 감소한다.
• 80% CAV 침투율 조건에서도 주행 시간 절감은 오직 16%에 그치며, 비-CAV로 인한 지연으로 인해 혼합 교통 조건에서의 이점이 제한됨을 시사한다.
• 비-CAV 존재 시 정지하여 양보하는 행동이 발생해 상당한 지연과 대기열 형성을 유발하며, 조율된 CAV 유량을 방해한다.
• 고밀도 조건에서 네트워크 성능은 여전히 매우 불안정하며, 비-CAV가 존재할 경우 CAV 조율의 이점은 상당히 감소한다.
• 시뮬레이션 결과는 CAV 조율이 완전 자동화 환경에서 가장 효과적이며, 비-CAV 영향이 증가함에 따라 수익 감소가 뚜렷한 것으로 확인된다.