[논문 리뷰] Safety-Critical Lane-Change Control for CAV Platoons in Mixed Autonomy Traffic Using Control Barrier Functions

Fengqing Hu, Huan Yu|arXiv (Cornell University)|2023. 02. 01.

Traffic control and management인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 제어 바리어 함수(CBF)와 제어 르아프노프 함수(CLF)를 사용하여 혼재된 자율주행차(자율주행차, CAV) 교통 환경에서 연결형 자율주행차(CAV) 플로트의 안전한 차선 변경 제어 프레임워크를 제안한다. 이 방법은 고수준에서 차선 변경 결정을, 저수준에서 안전 중심의 운동 제어를 수행하는 이중 레이어 제어기로 구성되며, 주행 중 종방향 및 횡방향 안전을 보장한다. 시뮬레이션 결과, 네 가지 안전 중심 시나리오에서 충돌을 방지하는 데 성공하였다.

ABSTRACT

Platooning can serve as an effective management measure for connected and autonomous vehicles (CAVs) to ensure overall traffic efficiency. Current study focus on the longitudinal control of CAV platoons, however it still remains a challenging problem to stay safe under lane-change scenarios where both longitudinal and lateral control is required. In this paper, a safety-critical control method is proposed conduct lane-changing maneuvers for platooning CAVs using Control Barrier Functions (CBFs). The proposed method is composed of two layers: a higher-level controller for general lane change decision control and a lower-level controller for safe kinematics control. Different from traditional kinematics controllers, this lower-level controller conducts not only longitudinal safety-critical control but also critically ensures safety for lateral control during the platooning lane change. To effectively design this lower-level controller, an optimization problem is solved with constraints defined by both CBFs and Control Lyapunov Functions (CLFs). A traffic simulator is used to conduct numerical traffic simulations in four safety-critical scenarios and showed the effectiveness of the proposed controller.

연구 동기 및 목표

• 종방향 및 횡방향 제어가 모두 필요한 CAV 플로트에서 안전한 차선 변경을 구현하는 데 도전 과제 해결.
• 사람이 운전하는 차량(HDV)이 예측 불가능하거나 공격적인 행동을 보일 수 있는 혼재된 자율주행 교통 환경에서의 안전 확보.
• 바리어 함수를 통해 안전성을 보장하면서도 르아프노프 함수를 통해 플로트 안정성을 유도하는 제어 프레임워크 설계.
• 차량 간 간격 조절을 통해 플로트 분리 및 재결합을 조율하여 안전한 차선 변경을 가능하게 하는 협업형 플로트 운영 기능 제공.
• 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 제어기의 효과성을 안전 중심 시나리오에서 입증.

제안 방법

• 고수준 제어기(차선 변경 결정)와 저수준 제어기(안전 중심 운동 제어)로 구성된 이중 레이어 제어 아키텍처 개발.
• 하위 제어기를 제어 바리어 함수(CBF)와 제어 르아프노프 함수(CLF)에서 유도된 제약 조건을 포함하는 이차형 프로그래밍(QP)으로 수식화.
• CBF 제약 조건을 정의하여 차선 변경 중 종방향 및 횡방향에서의 충돌을 방지함으로써 안전 확보.
• CLF 제약 조건을 사용하여 제어 경로에서 목표 상태로의 점근적 안정성과 수렴 보장.
• 플로트 운영에 분리 및 재결합 조작 통합을 통해 차선 변경 전 헤드웨이를 증가시키고, 완료 후 재결합을 유도.
• 실시간 제어 입력을 생성하기 위해 최적화 문제를 온라인으로 해결하여 안전성 및 안정성 요구사항을 충족.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사람이 운전하는 차량(HDV)이 예측 불가능하게 행동할 수 있는 혼재된 자율주행 교통 환경에서 CAV 플로트가 어떻게 안전한 차선 변경을 수행할 수 있는가?
• RQ2 CBF와 CLF를 사용하여 CAV 플로트의 차선 변경 중 종방향 및 횡방향 안전을 보장하는 제어 프레임워크는 무엇인가?
• RQ3 제안된 이중 레이어 제어기와 CLF 전용 제어기 간에 안전성 및 실행 가능성 측면에서의 성능 비교는 어떻게 이루어지는가?
• RQ4 협업형 플로트 운영(분리 및 재결합)은 혼잡한 교통 환경에서 차선 변경의 성공률과 안전성을 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 통신 지연 또는 QP 해가 불가능한 조건에서 제어기의 성능 한계는 무엇인가?

주요 결과

• CLF-CBF-QP 제어기는 충돌 없이 네 가지 안전 중심 차선 변경 시나리오(CUT-IN, FDEC, BACC, FFDEC)를 모두 성공적으로 완료하였다.
• BACC 시나리오에서, 뒤차가 급속도로 가속하는 상황에서 CAV가 원래 차선으로 되돌아가 충돌을 피한 반면, CLF-QP 제어기는 충돌 후 진동 현상으로 인해 실패하였다.
• FFDEC 시나리오에서, 플로트 기반 CLF-CBF-QP 제어기는 분리 운영 중 조율된 감속으로 성공적으로 차선을 변경한 반면, 단일 차량 기반 CLF-CBF-QP 제어기는 t=2.2초에 QP 해가 불가능해져 실패하였다.
• 단일 차량 제어기의 실패 원인은 상충되는 제어 목표에 기인했다: 모든 CAV가 목표 속도에 도달하기 위해 가속했고, 이로 인해 충돌 위험이 증가했으며, CAV1은 FCV를 피하기 위해 감속했고, CAV3는 조정하지 않아 간격이 감소하였다.
• 제안된 협업형 플로트 운영(분리 및 재결합)은 차량 간 간격을 사전에 조절함으로써 헤드웨이를 효과적으로 증가시키고 더 안전한 차선 변경을 가능하게 하였다.
• 횡방향 및 종방향 안전을 위한 CBF와 안정성을 확보하기 위한 CLF의 통합은 모든 시험 시나리오에서 안전성과 수렴성을 동시에 보장하였다.