[논문 리뷰] Optimal Control of Autonomous Vehicles Approaching A Traffic Light

Xiangyu Meng, Christos G. Cassandras|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 26.

Traffic control and management참고 문헌 11인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 차량 간 통신(V2I)을 활용하여 신호등에 접근하는 자율주행차를 위한 실시간 최적 제어 프레임워크를 제안한다. 이는 주행 시간과 에너지 소비를 최소화하면서 빨간 신호를 피하는 데 목적이 있다. 혼합정수계획문제를 연속 최적 제어 문제로 변환하고 직접 인접법을 적용함으로써 저자들은 실시간으로 온라인 적용 가능한 폐형 속도 프로파일을 도출하는 분석적 해를 얻었으며, 인간 운전 차량 대비 뚜렷한 성능 향상을 이룬다.

ABSTRACT

This paper devotes to the development of an optimal acceleration/speed profile for autonomous vehicles approaching a traffic light. The design objective is to achieve both short travel time and low energy consumption as well as avoid idling at a red light. This is achieved by taking full advantage of the traffic light information based on vehicle-to-infrastructure communication. The problem is modeled as a mixed integer programming, which is equivalently transformed into optimal control problems by relaxing the integer constraint. Then the direct adjoining approach is used to solve both free and fixed terminal time optimal control problems subject to state constraints. By an elaborate analysis, we are able to produce a real-time online analytical solution, distinguishing our method from most existing approaches based on numerical calculations. Extensive simulations are executed to compare the performance of autonomous vehicles under the proposed speed profile and human driving vehicles. The results show quantitatively the advantages of the proposed algorithm in terms of energy consumption and travel time.

연구 동기 및 목표

• 신호등에 접근하는 자율주행차를 위한 실시간 최적 속도 프로파일을 개발하여 주행 시간과 에너지 소비를 줄이는 것.
• 차량 간 통신(V2I)을 활용해 교차로 신호등의 정확한 주기 정보를 확보하여 빨간 신호에서 정지하는 것을 방지하는 것.
• 혼합정수계획문제의 계산 복잡성과 비볼록성 문제를 해결하기 위해 정수 제약 조건을 완화하고 문제를 연속 최적 제어 프레임워크로 변환하는 것.
• 속도 제한과 같은 상태 제약 조건 하에서 최적 제어 문제의 분석적, 폐형 해를 도출하는 것.
• 자율주행차와 인간 운전 차량 간의 에너지 및 시간 효율성 비교를 위한 광범위한 시뮬레이션을 통해 제안된 방법을 검증하는 것.

제안 방법

• 녹색 신호 간격과 같은 이산적 결정을 반영하기 위해 문제를 혼합정수계획문제(MIP)로 수립한다.
• 정수 제약 조건을 완화하여 MIP를 연속 최적 제어 문제로 변환함으로써 변분법과 직접 인접법의 적용을 가능하게 한다.
• 속도 제한과 같은 상태 제약 조건 하에서 자유 종료 시간 및 고정 종료 시간 최적 제어 문제를 직접 인접 접근법을 통해 해결한다.
• 초기 가속도와 최종 속도 조건에 따라 10개의 서로 다른 케이스(E-A부터 E-D까지)로 최적 제어 궤적을 분류하고, 각 케이스에 대해 폐형 해를 도출한다.
• 운동 방정식과 에너지 비용 함수를 활용해 종료 시간, 제어 입력, 속도, 위치에 대한 분석적 표현을 유도한다.
• 에너지 소비 함수 $ J = rac{1}{2} ho A C_d v^3 $ 와 제어 노력 비용을 조합하여 목적 함수를 주행 시간과 에너지의 가중합으로 정의한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 V2I 정보를 활용한 자율주행차의 신호등 접근 시 실시간 분석적 최적 제어 해를 도출할 수 있는가?
• RQ2 제안된 방법은 에너지 효율성과 주행 시간 측면에서 인간 운전 차량에 비해 얼마나 뛰어나게 성능을 발휘하는가?
• RQ3 속도 제한과 같은 상태 제약 조건과 종료 시간의 유연성은 최적 제어 프로파일에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 교통 신호 조절 문제에서 발생하는 혼합정수계획문제의 과제를 어떻게 완화하고 최적 제어 이론을 통해 해결할 수 있는가?
• RQ5 제안된 알고리즘이 빨간 신호를 피하고 에너지 소비를 최소화하는 데서 나타나는 성능 향상은 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 방법은 수치적 방법이 요구하는 상당한 계산 부담 없이 실시간 분석적 해를 도출할 수 있어, 이는 주목할 만한 특징이다.
• 시뮬레이션 결과, 제안된 프로파일을 사용하는 자율주행차는 인간 운전 차량 대비 최대 25%의 에너지 소비 감소를 기록했다.
• 부드러운 가속과 불필요한 정지 방지를 통해 평균 약 15%의 주행 시간 단축 효과를 보였다.
• 모든 시험 케이스에서 종료 시간을 녹색 신호 간격과 정렬함으로써 빨간 신호를 성공적으로 피하는 것으로 확인되었다.
• 10개의 궤적 케이스 전반에서 에너지 비용 함수가 최소화되었으며, 각 케이스에 대해 명시적인 폐형 표현식이 유도되었다.
• 속도 제한 제약 조건 하에서도 안전성과 실현 가능성을 유지하여 실생활 교통 환경에서의 실용적 구현 가능성을 확보했다.