[논문 리뷰] Robust Supervisors for Intersection Collision Avoidance in the Presence of Uncontrolled Vehicles

Heejin Ahn, Andrea Rizzi외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 03. 12.

Formal Methods in Verification참고 문헌 21인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 측정 오차, 모델링되지 않은 동역학, 불확실성을 고려하여 인간 운전 차량과 비제어 차량이 포함된 교차로에서의 중앙집중식 충돌 회피를 위한 정확하고 효율적인 강화 감시자(robust supervisors)를 제안한다. 감시자는 측정 오차, 모델링되지 않은 동역학, 불확실성을 고려하여 안전한 차량 입력을 결정하기 위해 일정 기반 검증 방식을 사용하며, 충돌을 방지하기 위해 필요한 경우에만 간섭한다. 시뮬레이션 및 RC 차량을 이용한 실험실 실험을 통해 검증된다.

ABSTRACT

We present the design and validation of a centralized controller, called a supervisor, for collision avoidance of multiple human-driven vehicles at a road intersection, considering measurement errors, unmodeled dynamics, and uncontrolled vehicles. We design the supervisor to be least restrictive, that is, to minimize its interferences with human drivers. This performance metric is given a precise mathematical form by splitting the design process into two subproblems: verification problem and supervisor-design problem. The verification problem determines whether an input signal exists that makes controlled vehicles avoid collisions at all future times. The supervisor is designed such that if the verification problem returns yes, it allows the drivers' desired inputs; otherwise, it overrides controlled vehicles to prevent collisions. As a result, we propose exact and efficient supervisors. The exact supervisor solves the verification problem exactly but with combinatorial complexity. In contrast, the efficient supervisor solves the verification problem within a quantified approximation bound in polynomially bounded time with the number of controlled vehicles. We validate the performances of both supervisors through simulation and experimental testing.

연구 동기 및 목표

• 인간 운전 차량과 비제어 차량이 포함된 교차로에서 충돌을 방지하는 최소 제약의 중앙집중식 감시자를 설계하기 위해.
• 측정 오차, 모델링되지 않은 동역학, 비제어 차량의 행동과 같은 불확실성을 감시자 설계에 통합하기 위해.
• 정확한 해법과 효율적인 근사 해법을 제공함으로써 계산 효율성과 안전성의 균형을 이루기 위해.
• 시뮬레이션과 RC 차량을 이용한 실제 실험을 통해 감시자의 성능을 검증하기 위해.

제안 방법

• 감시자는 두 단계 과정으로 설계된다: 먼저 안전한 입력이 존재하는지 확인하기 위한 검증 문제를 풀고, 그 후 필요한 경우에만 입력을 대체한다.
• 검증 문제는 충돌 회피 조건과 동치임이 증명된 삽입된 정지 시간(Inserted Idle-Time, IIT) 일정 문제로 재구성된다.
• 정확한 감시자는 IIT 문제를 정확히 해결하지만 조합적 복잡도를 가진다; 효율적인 감시자는 유한한 근사를 사용하여 다항 시간 복잡도를 달성한다.
• 불확실성의 범위는 간격 기반 외란 및 측정 오차 집합으로 모델링되며, 실험적 타당성을 확보하기 위해 경험적 절단을 적용한다.
• 감시자는 오차가 제한된 상태 추정을 사용하여 궤적들이 '나쁜 영역'(Bad set, 충돌 영역)에 진입하는지 여부를 판단한다.
• 실험적 검증은 정의된 경로를 따라 움직이는 RC 차량을 사용한 물리적 테스트베드에서 수행되며, 감시자는 충돌이 임박했을 때만 간섭한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인간 운전 차량 간의 교차로 충돌을 방지하면서 운전자의 입력 간섭을 최소화할 수 있는 중앙집중식 감시자를 설계할 수 있는가?
• RQ2 측정 오차, 모델링되지 않은 동역학, 비제어 차량의 행동과 같은 불확실성을 충돌 회피 제어기 설계에 공식적으로 통합할 수 있는가?
• RQ3 이러한 감시자에서 계산 복잡도와 안전성 성능 사이의 상충 관계는 어떻게 되는가?
• RQ4 검증 문제의 효율적 근사가 안전성을 유지하면서 비효율성의 양을 정량화할 수 있는가?
• RQ5 제한된 외란과 초기 실행 가능성의 제약이 있는 실제 환경 조건에서 감시자는 어떻게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 정확한 감시자는 시뮬레이션과 실험실 실험 모두에서 모든 교차로 충돌을 성공적으로 방지하였으며, 충돌 방지를 위해 필요한 경우에만 간섭하였다.
• 효율적인 감시자는 정확한 감시자와 거의 동일한 안전성 성능을 달성하였고, 계산 시간은 크게 감소시켰으며, 정량화된 근사 오차 한계를 유지하였다.
• 509개의 실험적 궤적 중 15개에서, 절단된 외란 한계와 상태 추정 간의 불일치로 인해 감시자가 차량을 정지시켰다. 이는 측정 절단으로 인한 제한점임을 시사한다.
• 궤적의 2차원 투영도에서 감시자가 선형 궤적이 'Bad set'에 진입할 경우 정확하게 간섭함을 확인하였으며, 이는 타겟화되고 필요한 입력 대체임을 확인한다.
• 감시자는 마지막으로 제어되는 차량의 위치 경계가 비제어 차량의 위치 경계가 교차로에 진입한 직후에 교차로를 벗어나도록 차량 간의 순서를 성공적으로 조율하였다. 이는 안전한 순서를 보장한다.
• 실험 결과는 비제어 차량과 제한된 불확실성을 고려한 상황에서 감시자가 이론적 프레임워크를 실제 환경에서 검증하면서도 안전성을 유지함을 확인하였다.