[論文レビュー] Safe Adaptive Cruise Control with Road Grade Preview and V2V Communication

Roya Firoozi, Shima Nazari+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 21, 2018

Traffic control and management参考文献 13被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、高精細地図からの道路勾配予測とV2V通信を用いて先行車両の運動を予測し、安全なロバスト制御不変集合をより保守的でない形で保証することで、安全で適応性のあるクルーズコントロール（ACC）システムを提案する。モデル予測制御（MPC）に基づくコントローラーは、速度追従モードと距離追従モードの間で滑らかに自動切り替えを実現し、安全性、快適性、エネルギー効率を向上させる。シミュレーションでは、勾配予測なしのベースラインコントローラーと比較して、総コストが31.6％削減された。

ABSTRACT

We present the design of a safe Adaptive Cruise Control (ACC) which uses road grade and lead vehicle motion preview. The ACC controller is designed by using a Model Predictive Control (MPC) framework to optimize comfort, safety, energy-efficiency and speed tracking accuracy. Safety is achieved by computing a robust invariant terminal set. The paper presents a novel approach to compute such set which is less conservative than existing methods. The proposed controller ensures safe inter-vehicle spacing at all times despite changes in the road grade and uncertainty in the predicted motion of the lead vehicle. Simulation results compare the proposed controller with a controller that does not incorporate prior grade knowledge on two scenarios including car-following and autonomous intersection crossing. The results demonstrate the effectiveness of the proposed control algorithm.

研究の動機と目的

• 動的走行条件下でも安全性、快適性、エネルギー効率を確保する適応型クルーズコントロールシステムの設計。
• クルーズコントロールとアダプティブクルーズコントロールの間で攻撃的すぎる切り替えを回避し、滑らかで自動的なモード遷移を可能にすること。
• リアルタイムの道路勾配と先行車両軌道予測を活用することで、安全保証における保守的さを低減すること。
• ロバスト制御不変集合フレームワーク内でV2Vおよび地図ベースの勾配データを予測的に活用することで、コントローラー性能を向上させること。

提案手法

• 安全性、快適性、エネルギー効率、速度追従性を最適化するMPC問題としてACCを定式化する。
• 数値的手法を用いて、リアルタイムの道路勾配と予測された先行車両運動に依存するロバスト制御不変終端集合を計算する。
• 高精細地図からの道路勾配予測とV2V通信による将来的な先行車両状態軌道を組み込むことで、保守的さを低減する。
• 計算された制御不変集合に基づく終端制約を定義し、常に再帰的妥当性と安全性を保証する。
• 離散的スイッチングなしに速度追従と距離追従の間を自動的に遷移できる統一制御フレームワークを採用する。
• Google Elevation APIと実際の走行トレースデータを用い、リアルな正弦波形の速度および勾配プロファイルを想定したPreScanシミュレーションでコントローラーを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 道路勾配と先行車両運動の予測情報は、アダプティブクルーズコントロールの安全性と性能をどのように向上させるか？
• RQ2 予測情報の有効利用が、安全保証に用いられる制御不変集合の保守的さに与える影響は何か？
• RQ3 離散的スイッチングなしに、1つのMPCコントローラーがクルーズコントロールとアダプティブクルーズコントロールの間を滑らかで安全に切り替えることは可能か？
• RQ4 勾配予測なしのベースラインコントローラーと比較して、提案されたコントローラーはエネルギー効率と安全性の面でどの程度優れているか？

主な発見

• 提案コントローラーは、勾配知識なしのベースラインコントローラーと比較して、車両追従シミュレーションで総コストを31.6％削減（416.3 vs. 284.7）した。
• 急ブレーキを伴う先行車両の動きでさえ、変動する道路勾配においても、常に安全な車間距離を維持した。
• 予測情報を利用した計算された制御不変集合は、有界不確実性に基づくものよりも著しく保守的でなく、より近接で安全な追従距離を可能にした。
• 速度および距離追従プロットにおける時間的変化から、CCとACCモード間の滑らかで自動的な切り替えが成功したことが示された。
• 自律的交差点シナリオでは、V2V通信と勾配認識制御を活用し、両車両が任意の勾配プロファイル下でも安全に通過した。
• Google Elevation APIと実際の走行データで検証されたPreScanシミュレーション結果は、複数のシナリオにおいてロバスト性と性能向上を確認した。