[논문 리뷰] Towards Prototyping Driverless Vehicle Behaviors, City Design, and Policies Simultaneously

Hauke Sandhaus, Wendy Ju외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 04. 13.

Transportation and Mobility Innovations인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 자율주행차(AV), 도시 설계, 정책을 동시에 프로토타이핑하는 프레임워크를 제안한다. 두 가지 통합된 접근 방식을 통해: 저해상도 통합 도시-AV-정책 시뮬레이션(iCAPS)과 참가자 중심 설계 최적화이다. 디지털 트윈, 기계학습 모델, 이해관계자 기반 설계 워크플로우를 결합함으로써, 협업이 가능하고 계산적으로 타당하며 윤리적으로 고려된 AV 통합 도시의 공동 설계를 가능하게 한다.

ABSTRACT

Autonomous Vehicles (AVs) can potentially improve urban living by reducing accidents, increasing transportation accessibility and equity, and decreasing emissions. Realizing these promises requires the innovations of AV driving behaviors, city plans and infrastructure, and traffic and transportation policies to join forces. However, the complex interdependencies among AV, city, and policy design issues can hinder their innovation. We argue the path towards better AV cities is not a process of matching city designs and policies with AVs' technological innovations, but a process of iterative prototyping of all three simultaneously: Innovations can happen step-wise as the knot of AV, city, and policy design loosens and tightens, unwinds and reties. In this paper, we ask: How can innovators innovate AVs, city environments, and policies simultaneously and productively toward better AV cities? The paper has two parts. First, we map out the interconnections among the many AV, city, and policy design decisions, based on a literature review spanning HCI/HRI, transportation science, urban studies, law and policy, operations research, economy, and philosophy. This map can help innovators identify design constraints and opportunities across the traditional AV/city/policy design disciplinary bounds. Second, we review the respective methods for AV, city, and policy design, and identify key barriers in combining them: (1) Organizational barriers to AV-city-policy design collaboration, (2) computational barriers to multi-granularity AV-city-policy simulation, and (3) different assumptions and goals in joint AV-city-policy optimization. We discuss two broad approaches that can potentially address these challenges, namely, "low-fidelity integrative City-AV-Policy Simulation (iCAPS)" and "participatory design optimization".

연구 동기 및 목표

• 자율주행차 행동 설계, 도시 인프라, 정책 프레임워크 간의 복잡한 상호의존성을 다루며, 이들이 함께 밀접하게 연결된 '결합된 설계 과제의 덩어리'를 형성한다.
• AV, 도시, 정책 분야 간의 협력이 부족한 문제를 해결하기 위해, 공통의 반복적 프로토타이핑 과정을 제안한다.
• 디지털 트윈, 기계학습 모델, 이해관계자 기반 설계 워크플로우를 통해 자율주행차 엔지니어, 도시 계획가, 정책 입안자 간의 다학제적 협업을 가능하게 한다.
• 동시적인 AV-도시-정책 혁신을 저해하는 주요 장애 요인—조직적, 계산적, 목표 중심적—을 식별하고 해결한다.
• 기술적 발전을 사회적 가치와 도시 거주성 목표에 맞추기 위한 원칙적인, 협업 기반의 설계 과정을 촉진한다.

제안 방법

• HCI, 교통 과학, 도시 연구, 법학, 정책 분야의 다학제적 문헌 검토를 통해 자율주행차 행동, 도시 설계, 정책 간의 상호의존성에 대한 개념적 지도를 수립한다.
• 저해상도 통합 도시-AV-정책 시뮬레이션(iCAPS)을 제안하며, 고해상도 시각화와 수정 가능한 도시 환경을 제공하는 디지털 트윈과 기계학습 모델을 융합한다.
• 우선순위 규칙, 우회 전용 차선 등 다양한 자율주행차 정책 변화에 따른 행동 결과(예: 안전성, 교통 흐름)를 예측하는 기계학습 모델을 통합한다.
• 성공 지표와 설계 우선순위를 정의하기 위해 이해관계자 워크숍을 시작으로 참가자 중심 설계 최적화 워크플로우를 구현한다.
• 정의된 문제 공간 내에서 베이지안 최적화를 활용해 이해관계자 선호도와 상충 관계를 가장 잘 반영하는 자율주행차, 도시, 정책 설계를 계산적으로 식별한다.
• 실행 전 잠정적인 최적 설계를 이해관계자가 평가함으로써 피드백 루프를 구축함으로써 합법성과 현실 세계의 관련성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 자율주행차, 도시 설계, 정책 결정을 동시에 프로토타이핑하여 상호 불일치를 방지하고 상호 호환성을 확보할 수 있는가?
• RQ2 공동 혁신 과정에서 AV, 도시, 정책 설계를 통합하는 데 있어 주요 조직적, 계산적, 목표 관련 장애 요인은 무엇인가?
• RQ3 저해상도 시뮬레이션 도구는 자율주행차 행동, 도시 형태, 정책 변화가 교통과 도시 생활에 미치는 영향을 효과적으로 시각화하고 예측할 수 있는가?
• RQ4 참가자 중심 설계는 자율주행차 통합 과정에서 다양한 이해관계자 가치를 기술적 및 도시 설계 결과와 어떻게 맞출 수 있는가?
• RQ5 기계학습 모델과 디지털 트윈을 어떻게 융합하여 계산 제약 조건 속에서도 실시간, 즉각적인 자율주행차-정책-도시 설계 상호작용 시뮬레이션을 가능하게 할 수 있는가?

주요 결과

• 자율주행차 행동, 도시 설계, 정책 간의 상호의존성은 한 분야를 독립적으로 최적화하는 것으로는 풀 수 없는 밀접하게 연결된 '결합된 과제의 덩어리'를 이룬다.
• 저해상도 통합 시뮬레이션(iCAPS)은 디지털 트윈과 기계학습 기반 행동 예측을 융합함으로써 공동의 실시간 프로토타이핑을 가능하게 하며, 계산적 부담과 인지적 부담을 감소시킨다.
• 참가자 중심 설계 최적화는 이해관계자 정의 지표와 우선순위를 중심으로 설계 문제를 프레임화하여 데이터 기반, 가치에 민감한 설계 선택을 가능하게 한다.
• 전략적 추상화를 통해 시뮬레이션의 계산 효율성을 확보할 수 있다. 즉, 시각화와 예측은 현재 설계 제안과 관련된 부분에서만 정밀도가 필요하다.
• 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 iCAPS 플랫폼을 위해 자율주행차 기업, 도시 기관, 규제 당국 간 윤리적이고 실질적인 데이터 공유가 필수 조건이다.
• 참가자 방법과 최적화 기법의 통합은 상향식 또는 순수 기술적 접근보다 더 합법적이고 이해관계자 검증을 받은 설계 결과를 이끈다.