[论文解读] A Bi-Level Cooperative Driving Strategy Allowing Lane Changes

Huile Xu, Yi Zhang+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 24, 2019

Traffic control and management参考文献 44被引用 5

一句话总结

本文提出了一种用于联网自动驾驶车辆（CAVs）的双层协同驾驶策略，可在非信号交叉口和施工区等冲突区域实现安全变道。通过将路权决策解耦为上层冲突区域协调与下层基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）及启发式规则的变道决策，该方法实现了延迟减少、能效提升和乘客舒适度改善等目标的实时近似最优规划。

ABSTRACT

This paper studies the cooperative driving of connected and automated vehicles (CAVs) at conflict areas (e.g., non-signalized intersections and ramping regions). Due to safety concerns, most existing studies prohibit lane change since this may cause lateral collisions when coordination is not appropriately performed. However, in many traffic scenarios (e.g., work zones), vehicles must change lanes. To solve this problem, we categorize the potential collision into two kinds and thus establish a bi-level planning problem. The right-of-way of vehicles for the critical conflict zone is considered in the upper-level, and the right-of-way of vehicles during lane changes is then resolved in the lower-level. The solutions of the upper-level problem are represented in tree space, and a near-optimal solution is searched for by combining Monte Carlo Tree Search (MCTS) with some heuristic rules within a very short planning time. The proposed strategy is suitable for not only the shortest delay objective but also other objectives (e.g., energy-saving and passenger comfort). Numerical examples show that the proposed strategy leads to good traffic performance in real-time.

研究动机与目标

• 解决在需变道但传统上被禁止的冲突区域中协同驾驶的安全风险。
• 应对冲突区域协调与变道过程中横向碰撞预防的双重挑战。
• 开发一种实时、可扩展的策略，支持最小化延迟、降低能耗和提升乘客舒适度等多重目标。
• 实现在施工区和匝道区域等高密度交通场景中安全高效的变道。
• 在严格时间约束下，通过分层规划框架实现近似最优解。

提出的方法

• 将协同驾驶问题分解为两个层次：上层负责冲突区域的路权协调，下层负责变道协调。
• 在树空间中表示上层解决方案，以建模车辆交互序列与优先级。
• 采用增强启发式规则的蒙特卡洛树搜索（MCTS）高效探索并选择近似最优动作序列。
• 引入两阶段决策过程：首先确定冲突区域的车辆通行顺序，然后在不发生横向碰撞的前提下确定变道权限。
• 通过调整MCTS框架中的奖励函数，支持多种优化目标（如延迟、能耗、舒适度）。
• 通过在两个层级上结构化协调，明确分类潜在碰撞并予以解决，确保安全性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将安全变道整合到非信号交叉口和冲突区域的协同驾驶策略中？
• RQ2 何种分层规划方法可在实时车辆协调中防止变道过程中的横向碰撞？
• RQ3 结合MCTS与启发式规则的双层框架是否能在严格时间约束下实现近似最优性能？
• RQ4 所提策略在延迟最小化、能效提升和乘客舒适度等不同目标下的表现如何？
• RQ5 在冲突区域和变道过渡阶段实施结构化的路权分配对整体交通性能有何影响？

主要发现

• 所提出的双层策略在不牺牲安全性的前提下，成功实现了高密度交通场景中的安全变道。
• 基于MCTS并结合启发式规则的方法在极短规划时间内实现了近似最优解，适用于实时部署。
• 数值示例表明，该方法在减少延迟和提升能效等多项目标上均表现出更优的交通性能。
• 通过在冲突阶段和变道阶段明确分类并解决潜在碰撞类型，该方法有效保障了安全性。
• 该框架具有灵活性和可扩展性，可适应多种优化目标，如最小化延迟、降低燃油消耗或改善乘坐舒适度。
• 该策略在施工区和匝道区域等变道为运营必需的复杂环境中表现出色。