[논문 리뷰] Comparison of Cooperative Driving Strategies for CAVs at Signal-Free Intersections

Huile Xu, Christos G. Cassandras외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 07.

Traffic control and management참고 문헌 22인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 신호가 없는 교차로에서 연결형 자율 주행 차량(CAVs)을 대상으로 몬테카를로 트리 검색(MCTS), 동적 재순서화(DR), 선도선출(FIFO), 및 수정된 FIFO의 네 가지 협동 주행 전략을 비교한다. MCTS는 교통 효율성을 최대화하고, DR은 에너지 소비를 최소화하며, 목적 함수 조정을 통해 공정성과 성능 간 균형을 조절할 수 있음을 발견한다.

ABSTRACT

The properties of cooperative driving strategies for planning and controlling Connected and Automated Vehicles (CAVs) at intersections range from some that achieve highly efficient coordination performance to others whose implementation is computationally fast. This paper comprehensively compares the performance of four representative strategies in terms of travel time, energy consumption, computation time, and fairness under different conditions, including the geometric configuration of intersections, asymmetry in traffic arrival rates, and the relative magnitude of these rates. Our simulation-based study has led to the following conclusions: 1) the Monte Carlo Tree Search (MCTS)-based strategy achieves the best traffic efficiency, whereas the Dynamic Resequencing (DR)-based strategy is energy-optimal; both strategies perform well in all metrics of interest. If the computation budget is adequate, the MCTS strategy is recommended; otherwise, the DR strategy is preferable; 2) An asymmetric intersection has a noticeable impact on the strategies, whereas the influence of the arrival rates can be neglected. When the geometric shape is asymmetrical, the modified First-In-First-Out (FIFO) strategy significantly outperforms the FIFO strategy and works well when the traffic demand is moderate, but their performances are similar in other situations; and 3) Improving traffic efficiency sometimes comes at the cost of fairness, but the DR and MCTS strategies can be adjusted to realize a better trade-off between various performance metrics by appropriately designing their objective functions.

연구 동기 및 목표

• 신호가 없는 교차로에서 다양한 교통 및 기하 조건 하에서 네 가지 협동 주행 전략의 성능을 평가하고 비교하는 것.
• 교차로의 비대칭성과 비대칭적인 교통 도착률이 전략 성능에 미치는 영향을 조사하는 것.
• 다양한 전략 간 교통 효율성, 에너지 소비, 계산 시간, 공정성 간의 상호 상충 관계를 분석하는 것.
• 목적 함수 수정을 통해 MCTS 및 DR 전략에서 효율성과 공정성의 균형을 어떻게 달성할 수 있는지 탐색하는 것.
• 계산 예산과 성능 우선순위에 따라 전략 선택에 실용적인 지침을 제공하는 것.

제안 방법

• 제어된 교차로 시나리오에서 교통량과 기하 구조가 다양할 경우에 대해 네 가지 협동 주행 전략(MCTS, DR, FIFO, 수정된 FIFO)을 시뮬레이션한다.
• MCTS에서는 트리 탐색 프레임워크를 사용하여 교차 경로 순서를 탐색하며, 기준 순서에서의 순서 이탈에 대한 페널티 항을 포함한 수정된 UCB1 정책에 따라 지도한다.
• DR에서는 유의미한 성능 향상(임계값 α를 통한)이 발생할 경우에만 차량 순서를 재정렬하는 동적 재순서화 메커니즘을 적용한다.
• DR에 균형 인자 α를 도입하여, 높은 유용성 변화에만 재순서화를 허용함으로써 효율성과 공정성 간의 상호 상충 관계를 제어한다.
• MCTS의 UCB1 정책에 페널티 항 Pi = βDi 를 도입하여 현재 최적 순서에서 크게 벗어나지 않는 순서 탐색을 장려함으로써 공정성 향상을 유도한다.
• 여러 성능 지표(이동 시간, 에너지 소비, 계산 시간, 이동 시간의 표준편차)를 측정하기 위해 시뮬레이션 기반 평가 프레임워크를 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대칭적 및 비대칭적 교차로 기하 구조 하에서 MCTS, DR, FIFO, 수정된 FIFO 전략의 이동 시간, 에너지 소비, 계산 시간, 공정성 측면에서의 비교는 어떻게 되는가?
• RQ2 비대칭적인 교통 도착률이 신호가 없는 교차로에서 협동 주행 전략의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 교차로의 비대칭성이 FIFO와 수정된 FIFO 전략 간 상대적 성능에 미치는 영향은 어느 정도인가?
• RQ4 MCTS 및 DR 전략에서 교통 효율성에 큰 영향을 주지 않으면서도 공정성을 향상시킬 수 있는가? 그리고 이러한 목표는 어떻게 목적 함수 설계를 통해 달성할 수 있는가?
• RQ5 효율성과 공정성 간 최적의 트레이드오프 지점은 무엇이며, α 또는 β와 같은 조절 가능한 파rameter를 통해 이를 체계적으로 식별할 수 있는가?

주요 결과

• MCTS 기반 전략은 가장 높은 교통 효율성을 보이며, 평균 이동 시간 39.06초, 표준편차 6.65초를 기록하여 평균 이동 시간을 최소화하는 데 모든 다른 전략을 압도한다.
• DR 기반 전략은 에너지 최적화이며, 가장 낮은 에너지 소비를 기록하며, 계산 예산이 제한된 경우에도 모든 지표에서 우수한 성능을 보인다.
• 비대칭 교차로에서는 중간 수준의 교통 수요에서 수정된 FIFO 전략이 표준 FIFO 전략보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 보이며, 고도 또는 저도의 수요에서는 성능 차이가 감소한다.
• 교차로 기하 구조에 비해 비대칭 도착률이 전략 성능에 미치는 영향은 미미하며, 교차로 기하 구조의 영향이 훨씬 더 뚜렷하다.
• 특히 고밀도 교통 상황에서 효율성과 공정성 간 상호 상충 관계가 존재하며, DR의 균형 인자 α를 증가시킴으로써 공정성 분산(표준편차 6.65초 → 3.41초)을 감소시킬 수 있으나, 이는 평균 이동 시간 증가를 수반한다.
• DR에서 α = 0.5%일 때 효율성과 공정성 간 파레토 최적 균형이 관찰되며, α를 추가로 조정할 경우 한 쪽 지표의 성능이 크게 저하됨을 보여준다.