[論文レビュー] A Graph-based Conflict-free Cooperation Method for Intelligent Electric Vehicles at Unsignalized Intersections

Chaoyi Chen, Qing Xu+7 more|arXiv (Cornell University)|Mar 26, 2021

Traffic control and management参考文献 16被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、衝突指向グラフ（CDG）と共存非有向グラフ（CUG）を用いて、信号のない交差点における知能電気自動車の衝突なしの協調制御のためのグラフベース手法を提案する。局所最適な通過順序を実現する最適化された深さ優先探索スパニングツリー（OPT-DFST）と、グローバル最適なスケジューリングを実現する最大マッチング（MM）アルゴリズムを導入し、FIFOと比較してそれぞれ10.2%および12.4%のエ vacuation 時間短縮を達成。計算複雑性は低く、SUMOシミュレーションによる検証で高い効率性が確認された。

ABSTRACT

Electric, intelligent, and network are the most important future development directions of automobiles. Intelligent electric vehicles have shown great potentials to improve traffic mobility and reduce emissions, especially at unsignalized intersections. Previous research has shown that vehicle passing order is the key factor in traffic mobility improvement. In this paper, we propose a graph-based cooperation method to formalize the conflict-free scheduling problem at unsignalized intersections. Firstly, conflict directed graphs and coexisting undirected graphs are built to describe the conflict relationship of the vehicles. Then, two graph-based methods are introduced to solve the vehicle passing order. One method is an optimized depth-first spanning tree method which aims to find the local optimal passing order for each vehicle. The other method is a maximum matching algorithm that solves the global optimal problem. The computational complexity of both methods is also derived. Numerical simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms.

研究の動機と目的

• 信号のない交差点における車両通過順序を安全と移動性の両立を図る統一的で最適かつ効率的な解決策の不足に対処すること。
• グラフ理論を用いて衝突なしスケジューリング問題を形式化し、車両相互作用の体系的モデリングを可能にすること。
• 従来のFIFO戦略を上回る交通効率を実現する低複雑性で最適な解決策を開発すること。
• グラフベース最適化技術を用いて局所およびグローバル最適な通過順序解決策を提供すること。
• 定量的パフォーマンス指標を用いた数値シミュレーションにより、提案手法の妥当性を検証すること。

提案手法

• 衝突指向グラフ（CDG）は、交差および分岐衝突の種別に基づき、車両の衝突関係をモデル化し、構造的な衝突分析を可能にする。
• 共存非有向グラフ（CUG）は、同時に通過可能な車両を表現し、最大マッチング最適化の基盤を形成する。
• 最適化された深さ優先探索スパニングツリー（OPT-DFST）手法は、衝突種別の分離によりスパニングツリーの深さを低減し、低計算コストで局所最適性を達成する。
• 最大マッチング（MM）手法は、同時に通過可能な車両の最大集合を特定することでグローバル最適な通過順序を計算し、最小のエ vacuation 時間を保証する。
• スパニングツリーを用いて仮想プラトーニングトポロジーを構築し、PID制御により車両が一定の間隔と速度を維持する。
• 提案手法は、実際の電気自動車のパrametersおよび二項分布による車両到着分布を用いて、SUMOで実装・評価された。

Figure 1 : Illustration of the traffic scenario.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 信号のない交差点における車両衝突関係は、グラフ理論を用いてどのように形式的にモデル化可能であり、最適スケジューリングを可能にするか？
• RQ2 グラフベースのアプローチは、FIFOベースの手法を上回る衝突なしの運用と交通効率の向上を達成できるか？
• RQ3 提案されたグラフベース手法の計算複雑性は何か？また、車両数の増加に伴いスケーリングはどのように変化するか？
• RQ4 最大マッチング手法はグローバル最適な通過順序を達成するか？また、動的状況下での局所最適化と比較してどのように差がつくか？
• RQ5 提案手法は、大規模な車両プラトーンにおいて、どの程度エ vacuation 時間を短縮し、安定性を向上させるか？

主な発見

• 84台の車両が交差点に進入する状況で、OPT-DFST手法は基準となるFIFO戦略と比較して10.2%のエ vacuation 時間短縮を達成した。
• 最大マッチング（MM）手法は、OPT-DFSTと比較してさらに2.2%のエ vacuation 時間短縮を達成し、FIFOと比較して合計で12.4%の改善を実現した。
• MM手法はエ vacuation 時間の標準偏差が最小であり、特に高密度の車両流入時において高い一貫性とロバストネスを示した。
• OPT-DFSTおよびMM手法の計算複雑性が導出され、リアルタイム応用に適した効率性が示された。
• シミュレーション結果から、両手法とも衝突なしで安定した車両軌道を生成し、仮想プラトーニングにより所望の間隔と速度を維持していることが確認された。
• CDGおよびCUGの使用により、衝突種別の正確なモデリングと同時に通過可能な可能性の把握が可能となり、最適スケジューリングの基盤が構築された。

(a) Crossing Conflict