[논문 리뷰] Agent-Based Modeling and Simulation of Connected and Automated Vehicles Using Game Engine: A Cooperative On-Ramp Merging Study

Ziran Wang, BaekGyu Kim외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 10. 23.

Traffic control and management참고 문헌 18인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 연결형 자율주행차(CAVs)를 모델링하기 위해 유니티3D 기반의 게임 엔진 기반 에이전트 기반 시뮬레이션 프레임워크를 제안하며, 협동형 인터넷접속형 램프 병합을 위한 분산 공감 기반 프로토콜을 사용한다. 인간 운전 대비 평균 주행 시간을 7% 감소시키고, 에너지 소비를 8% 감소시키며, 오염물질 배출을 58% 감소시키는 것으로 나타났으며, 안전성 또한 확보하고 있다.

ABSTRACT

Agent-based modeling and simulation (ABMS) has been a popular approach to modeling autonomous and interacting agents in a multi-agent system. Specifically, ABMS can be applied to connected and automated vehicles (CAVs), since CAVs can be driven autonomously with the help of on-board sensors, and cooperate with each other through vehicle-to-everything (V2X) communications. In this work, we apply ABMS to CAVs using the game engine Unity3D, taking advantage of its visualization capability and other capabilities. Agent-based models of CAVs are built in the Unity3D environment, where vehicles are enabled with connectivity and autonomy by C#-based scripting API. We also build a simulation network in Unity3D based on the city of Mountain View, California. A case study of cooperative on-ramp merging has been carried out with the proposed distributed consensus-based protocol, and then compared with the human-in-the-loop simulation where the on-ramp vehicle is driven by four different human drivers on a driving simulator. The benefits of introducing the proposed protocol are evaluated in terms of travel time, energy consumption, and pollutant emissions. It is shown from the results that the proposed cooperative on-ramp merging protocol can reduce average travel time by 7%, reduce energy consumption and pollutant emissions by 8% and 58%, respectively, and guarantee the driving safety when compared to the human-in-the-loop scenario.

연구 동기 및 목표

• 게임 엔진을 활용하여 연결형 자율주행차(CAVs)의 고정밀 시뮬레이션 환경을 구축하여 복잡한 교통 상호작용를 모델링하는 것.
• CAVs 간 협동형 램프 병합을 가능하게 하는 분산 공감 기반 프로토콜을 설계하고 구현하는 것.
• 주행 시간, 에너지 사용량, 오염물질 배출 측면에서 인간 운전 램프 병합과 비교하여 제안된 프로토콜의 성능을 평가하는 것.
• 게임 엔진을 활용한 ABM이 지능형 교통 시스템에서의 적용 가능성을 입증하고 이점들을 보여주는 것.

제안 방법

• 차량 역학과 V2X 통신을 모델링하기 위해 C# 기반 스크립팅을 사용하여 유니티3D에서 시뮬레이션 환경을 구축하였다.
• 자율성과 연결성을 갖춘 CAV의 에이전트 기반 모델을 구현하여 실시간 의사결정 및 협업을 가능하게 하였다.
• 시나리오 검증을 위해 캘리포니아 몰리나 비에이의 실제 도시 네트워크를 유니티3D 기반으로 재구성하였다.
• 분산 공감 기반 프로토콜을 통해 CAV들이 최적의 병합 경로를 공동으로 결정할 수 있도록 하였다.
• CAV 프로토콜을 인간 운전자 네 명이 참여하는 인간-중심 시뮬레이터에서 비교 평가하였다.
• 성능 평가 지표로는 주행 시간, 에너지 소비, 오염물질 배출을 포함하였으며, 다수의 시뮬레이션 런을 통해 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 협동형 램프 병합을 위한 분산 공감 기반 프로토콜은 인간 운전 병합 대비 주행 시간에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 CAV 간 협업은 병합 시나리오에서 에너지 소비를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 제안된 프로토콜은 인간 운전 차량 대비 오염물질 배출에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 모의 도시 환경에서 협동 병합 프로토콜의 안전성 성능은 어떠한가?
• RQ5 게임 엔진 기반 ABM 프레임워크는 대규모 CAV 상호작용을 효과적으로 모델링하고 평가할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 협동형 램프 병합 프로토콜은 인간-중심 시나리오 대비 평균 주행 시간을 7% 감소시켰다.
• CAV 프로토콜 하에서 에너지 소비가 8% 감소하여 교통 효율성이 향상됨을 나타냈다.
• 부드러운 가속과 정지-재가속 행동 감소로 인해 오염물질 배출이 58% 감소하였다.
• 충돌 방지를 통해 안전성을 확보하고 안정적인 병합 경로를 유지함으로써 주행 안전성을 유지를 하였다.
• 유니티3D 기반 시뮬레이션 프레임워크는 CAV의 고정밀 시각화 및 V2X 기능을 갖춘 실시간 상호작용을 성공적으로 지원하였다.
• 결과적으로, 효율성과 환경 영향 측면에서 인간 운전 병합 대비 협동형 CAV 행동의 우수성을 입증하였다.