[논문 리뷰] Self-Driving like a Human driver instead of a Robocar: Personalized comfortable driving experience for autonomous vehicles

Il Bae, Jaeyoung Moon외 8명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 12.

Autonomous Vehicle Technology and Safety참고 문헌 10인용 수 61

한 줄 요약

본문은 Occupant’s Preference Metric(OPM)을 정의하여 횡가속, 종가속 및 jerk를 형성하고, 인간 운전자와 유사한 편안한 자율주행을 가능하게 하는 통합 제어 시스템을 제시하며, 시뮬레이션 및 실제 테스트에서 검증한다.

ABSTRACT

This paper issues an integrated control system of self-driving autonomous vehicles based on the personal driving preference to provide personalized comfortable driving experience to autonomous vehicle users. We propose an Occupant's Preference Metric (OPM) which is defining a preferred lateral and longitudinal acceleration region with maximum allowable jerk for users. Moreover, we propose a vehicle controller based on control parameters enabling integrated lateral and longitudinal control via preference-aware maneuvering of autonomous vehicles. The proposed system not only provides the criteria for the occupant's driving preference, but also provides a personalized autonomous self-driving style like a human driver instead of a Robocar. The simulation and experimental results demonstrated that the proposed system can maneuver the self-driving vehicle like a human driver by tracking the specified criterion of admissible acceleration and jerk.

연구 동기 및 목표

• 운전자 각자의 편안함을 자율주행에 동기화하여 멀미를 줄이고 사용자 수용성을 높이는 것을 목표로 한다.
• 선호하는 가속 및 jerk 영역을 포착하는 정량적 Occupant’s Preference Metric(OPM)을 정의한다.
• OPM 선호도에 맞춘 측면 및 종단 제어를 달성하는 통합 제어 시스템을 개발한다.
• 안전성을 유지하면서 OPM 제약을 존중하는 속도 및 차선 변경 기동을 계획한다.
• 수정된 차량을 이용한 Simulink/Carsim 시뮬레이션 및 실제 도로 실험을 통해 접근법을 검증한다.

제안 방법

• OPM을 다섯 매개변수의 벡터로 정의한다: {a_(+ )x_opm, a_(-)x_opm, |a_y_opm|, |z_x_opm|, |z_y_opm|}으로, 이는 종단가속도, 감속도, 측면가속도, 종단 jerk, 및 측면 jerk 임계값을 나타낸다.
• OPM 경계 조건을 만족시키면서 주행 시간을 최소화하기 위해 NLP 제약 하에서 시간 최적 속도 계획 접근법을 사용한다.
• 기동 계획 동안 OPM을 준수하는 연속 곡률의 차선 변경 경로를 생성한다.
• 안정성을 유지하면서 속도 계획과 기준 경로를 추적하기 위한 통합 종단-횡 제어기를 개발한다.
• 도메인 특화 구동 처리와 함께 CAN을 통해 차체 스티어링과 스로틀을 인터페이스하여 실제 차량에 구현한다.
• 도시 구역 코너가 있는 1.3 km 구간에서 Simulink 및 Carsim 시뮬레이션과 실제 도로 실험을 통해 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 가속도와 jerk 요구를 사용하여 자율주행에서 탑승자의 편안함을 어떻게 정량화할 수 있는가?
• RQ2 통합 제어기가 탑승자 정의 가속도/jerk 영역 내에서 효율적인 주행을 달성하면서 자율주행 차량을 작동시킬 수 있는가?
• RQ3 선호 인식 계획 및 제어 프레임워크가 시뮬레이션과 실제 주행에서 인간과 유사한 주행 패턴을 만들어 내는가?
• RQ4 곡선 도로와 교차로 상황에서 OPM-제약 제어의 한계와 성능 차이는 무엇인가?

주요 결과

• OPM은 실용적 편안함 임계치를 정의하고 명시된 한도 내에서 신중한 주행부터 공격적인 주행 스타일까지 가능하게 한다.
• 시뮬레이션에서 샘플의 88.3%(OPM #1) 및 81.4%(OPM #2)가 OPM 제약을 만족했으며, 곡선 구간에서 일부 측면 과돌출이 발생했다.
• OPM 하의 차선 변경 경로 계획과 속도 최적화는 시뮬레이션에서 측면 거리 오차를 5 cm 이하로 제한했다.
• 실도로 테스트에서 곡선 구간 동안 측면 가속도가 최대 약 1.93 m/s^2까지 과도했으며, 종단 가속은 일반적으로 OPM 한도 내에 있었다.
• 공격적 대 신중한 OPM 시나리오는 랩 타임 차이를 122초(145초 대 274초)로 나타냈다.
• 시스템은 인간답게 감속–조향–가속 패턴을 보였으며, 인간 운전자 유사한 자율 주행 경험의 개념을 검증했다.