[论文解读] Scheduling Autonomous Vehicle Platoons Through an Unregulated Intersection

Juan José Besa Vial, William E. Devanny+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 15, 2016

Traffic control and management参考文献 23被引用 12

一句话总结

本文提出了多项式时间算法，用于在无监管交叉口调度自动驾驶车队，以最小化最大延迟，采用动态规划和参数搜索解决k路合并与两路交叉场景。通过从划分问题约化，证明了更一般的问题——结合非恒定k路合并与两路交通——为NP完全问题。

ABSTRACT

We study various versions of the problem of scheduling platoons of autonomous vehicles through an unregulated intersection, where an algorithm must schedule which platoons should wait so that others can go through, so as to minimize the maximum delay for any vehicle. We provide polynomial-time algorithms for constructing such schedules for a $k$-way merge intersection, for constant $k$, and for a crossing intersection involving two-way traffic. We also show that the more general problem of scheduling autonomous platoons through an intersection that includes both a $k$-way merge, for non-constant $k$, and a crossing of two-way traffic is NP-complete.

研究动机与目标

• 解决在无交通信号灯或停车标志的无监管交叉口协调自动驾驶车队通行的挑战。
• 在保持车队完整性的前提下，最小化任一车辆所经历的最大延迟。
• 为特定类型的交叉口开发高效调度算法：k路合并（k为常数）和两路交叉。
• 通过证明涉及非恒定k路合并与两路交通的一般情况下的计算复杂度边界为NP完全，确立计算复杂度边界。
• 在已知车队路径和到达时间的前提下，提供离线调度解决方案。

提出的方法

• 使用离散时间与空间模型建立调度问题，其中车队以同步方式移动且不可倒车。
• 应用动态规划技术，为常数k的k路合并和两路交叉路口构建最优调度。
• 使用参数搜索高效求解延迟约束下的优化问题。
• 将交叉口建模为具有非干扰约束的车道集合，确保任意两个车队不会同时占用冲突路径。
• 将划分问题约化为MULTI-CROSS问题，以证明一般情况下NP完全性。
• 定义一个最大延迟参数d_max的判定问题，并验证调度方案的可行性与延迟边界。

实验结果

研究问题

• RQ1 当k为常数时，能否设计出在k路合并交叉口调度自动驾驶车队的多项式时间算法？
• RQ2 能否高效调度车队通过两路交叉路口，同时最小化最大延迟？
• RQ3 在结合非恒定k路合并与两路交通的交叉口调度车队的计算复杂度是什么？
• RQ4 能否证明在现实约束下，一般调度问题为NP完全？
• RQ5 当所有到达和离开时间均可提前获知时，是否存在高效的离线调度算法用于车队调度？

主要发现

• 当k为常数时，通过动态规划与参数搜索，存在用于k路合并交叉口车队调度的多项式时间算法。
• 为两路交叉路口提供了多项式时间算法，保持车队连续性并最小化最大延迟。
• 通过从划分问题约化，证明了结合非恒定k路合并与两路交通的一般问题为NP完全。
• 当输入集合存在有效划分时，构造调度中的最大延迟被限制在2q+1以内，且关键车队实现了精确延迟。
• NP完全性结果成立，因为任何超过2q+1的延迟都会违反最大延迟约束，从而强制特定调度顺序，对应于有效划分。
• 该问题仍属于NP，因为任何提出的调度方案都可在多项式时间内验证是否发生碰撞并计算最大延迟。