[论文解读] Enabling Mixed Autonomy Traffic Control

Matthew Nice, Matt Bunting+9 more|arXiv (Cornell University)|Oct 28, 2023

Traffic control and management被引用 4

一句话总结

本论文提出了一种可扩展、低成本的开源平台，使100辆普通联网自动驾驶汽车（CAVs）能够在真实高速公路环境下协作控制混合自主性交通流。该系统在1,022小时内完成了22,752英里的数据采集，展示了实时自动化数据传输和实时车队监控功能，支持在真实场景中开展大规模信息物理系统研究。

ABSTRACT

We demonstrate a new capability of automated vehicles: mixed autonomy traffic control. With this new capability, automated vehicles can shape the traffic flows composed of other non-automated vehicles, which has the promise to improve safety, efficiency, and energy outcomes in transportation systems at a societal scale. Investigating mixed autonomy mobile traffic control must be done in situ given that the complex dynamics of other drivers and their response to a team of automated vehicles cannot be effectively modeled. This capability has been blocked because there is no existing scalable and affordable platform for experimental control. This paper introduces an extensible open-source hardware and software platform, enabling a team of 100 vehicles to execute several different vehicular control algorithms as a collaborative fleet, composed of three different makes and models, which drove 22752 miles in a combined 1022 hours, over 5 days in Nashville, TN in November 2022.

研究动机与目标

• 解决在真实世界条件下缺乏可扩展、低成本平台用于现场测试混合自主性交通控制的问题。
• 通过仅对普通车辆进行最少的软硬件改造，实现在公共道路上大规模部署联网自动驾驶汽车（CAVs）。
• 开发一个稳健的自动化数据采集与监控管道，支持CAV车队在真实环境中的实时实验。
• 通过最小化人工干预并最大化系统可靠性，支持信息物理系统研究的敏捷开发与部署周期。
• 证明可使用低成本、现成组件在混合自主性环境中实现协调的车队级交通控制。

提出的方法

• 通过定制开源软硬件平台对普通SAE一级至二级车辆进行增强，实现对车辆的实时控制与联网功能。
• 在田纳西州纳什维尔市的I-24高速公路5英里路段上，部署了由三种品牌和型号组成的100辆异构车辆车队。
• 实施了实时系统监控工具（PiStatus），用于在所有车辆中实时检测和诊断软硬件故障。
• 通过加固的无线接入点和加密密钥对实现自动化数据传输，每小时将13.7TB数据（包括CAN、GPS、ROS数据包文件和行车记录仪视频）同步至云存储（Cyverse）。
• 采用流程自动化平衡机制以最小化人工劳动，关键功能如电池监控实现自动化，非关键任务则通过标准化流程管理。
• 通过确保数据在采集后数小时内即可获取，实现控制器的动态更新，支持现场部署中的快速迭代。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否能够以大规模部署100辆低成本、普通联网自动驾驶汽车，使其在真实世界混合自主性交通环境中运行？
• RQ2 如何实现自动化数据传输与实时系统监控，以确保大规模现场部署中的数据完整性和运行可靠性？
• RQ3 在维护大规模异构CAV车队时，基于流程的管理与自动化之间的权衡是什么？
• RQ4 在不依赖SAE四级及以上硬件的前提下，现成组件与开源软件在多大程度上能够支持协调、协作的交通控制？
• RQ5 在持续现场运行过程中，系统如何应对意外的硬件故障和动态环境变化？

主要发现

• 该平台成功使100辆联网自动驾驶汽车在真实高速公路交通环境中协作运行达1,022小时。
• 共采集了22,752英里的驾驶数据，总计13.7TB高保真数据，包括CAN、GPS、ROS数据包文件和行车记录仪视频。
• 通过安全的每小时云存储同步实现自动化数据传输，确保了持续可靠的备份，并支持快速的后期分析。
• PiStatus实时监控系统在检测和解决软硬件故障方面发挥了关键作用，包括SD卡问题、松动线缆以及在高频率电源循环条件下的UPS主板异常。
• 通过标准化流程与针对性自动化的平衡，系统实现了运行稳定性，减少了现场运行期间对领域专家的依赖。
• 该部署证明，使用低成本、普通车辆并进行最少改造，即可实现可扩展的真实世界混合自主性交通控制。