Kontroliranje automatiziranih vozila na velikim kružnim tokovima bez traka

Tabela veza

Sažetak i uvod

Modeliranje vozila

Kontrola nelinearne povratne informacije

OD koridori i željene orijentacije

Kontrolori granica i sigurnosti

Rezultati simulacije

Zaključak

Dodatak A: Detekcija sudara

Dodatak B: Transformisane krive ISO-distance

Dodatak C: Lokalna gustina

Dodatak D: Detalji sigurnosnog kontrolora

Dodatak E: Parametri kontrolera

Reference

Sažetak— Kontrola automatiziranih vozila na velikim kružnim tokovima bez traka je izazovna zbog geometrijske složenosti i čestih sukoba između vozila koja ulaze, rotiraju i izlaze. Ovaj rad predlaže sveobuhvatnu metodologiju za kontrolu vozila unutar kružnog toka i povezanih grana puta. Razvijena strategija kretanja vozila u realnom vremenu oslanja se na izvanmrežno izračunate široke koridore kretanja koji se preklapaju, po jedan za svako kretanje Porijeklo-Destinacija (OD), koji ocrtavaju dopuštene zone kretanja odgovarajućih OD vozila. Također, željene orijentacije zavisne od prostora određene su destinacijom, kako bi se ublažili potencijalni sukobi vozila i smanjila udaljenost putovanja. Distribuirana (po vozilu) strategija kontrole kretanja, koja koristi dva nelinearna regulatora povratne sprege (NLFC), za kružna i prava kretanja, respektivno, koristi se za navigaciju svakog vozila unutar odgovarajućeg OD koridora prema njegovom odredištu, uzimajući u obzir željenu orijentaciju i izbjegavajući sudare sa drugim vozilima; dok kontrolori granica garantuju da granice koridora neće biti narušene, a izlaz neće biti propušten. Kao prekompliciranu studiju slučaja, smatramo čuvenu kružnu raskrsnicu Place Charles de Gaulle u Parizu, širine 38 m i koja se sastoji od desetak dvosmjernih radijalnih ulica, dakle ukupno 144 OD. Relevantnost i efikasnost prikazane metode je potvrđena mikroskopskom simulacijom i evaluacijom makroskopskih podataka.

Indeksni pojmovi— automatizirana vozila, saobraćaj bez trake, mikroskopska simulacija, nelinearni regulator povratne sprege

I. UVOD

Kako bi se riješili problemi uzrokovani prometnim zagušenjima, kao što su kašnjenja u putovanju, degradacija okoliša i smanjena sigurnost u saobraćaju, razvijene su i djelomično korištene različite metode kontrole saobraćaja u proteklim decenijama [1], [2]. U skorije vrijeme razvijen je širok spektar sistema za automatizaciju vozila i komunikacije (VACS) koji značajno poboljšavaju individualne sposobnosti vozila, omogućavajući novu generaciju potencijalnih alata za upravljanje prometom [3], [4]. Ova tendencija se nastavlja pojavom visokoautomatiziranih vozila ili vozila gotovo bez vozača koja se isprobavaju u stvarnom prometnom okruženju, vidi npr. [5]. U ne tako dalekoj budućnosti, vozila bi mogla komunicirati jedno s drugim i sa infrastrukturom; i vozi automatski, na osnovu vlastitih senzora, komunikacija i odgovarajućih strategija kontrole kretanja.

Nedavno je predložen koncept TrafficFluid, nova paradigma za promet vozila, koja se primjenjuje na visokim nivoima automatizacije i komunikacije vozila [6]. Koncept TrafficFluid se oslanja na dva kombinovana principa: (a) Saobraćaj bez trake, pri čemu vozila nisu vezana za fiksne saobraćajne trake, kao u konvencionalnom saobraćaju, već mogu voziti bilo gdje na 2-D površini puta; i (b) guranja vozila, pri čemu vozila saopštavaju svoje prisustvo drugim vozilima ispred sebe (ili ih oni osete), a to može uticati na kretanje vozila ispred. U posljednjih nekoliko godina predloženo je nekoliko strategija kretanja za autonomna vozila na infrastrukturi bez traka prema paradigmi TrafficFluid, koristeći različite metodologije, uključujući: ad-hoc strategije [6], [7], optimalnu kontrolu [8], [ 9], učenje potkrepljenja [10], nelinearno upravljanje povratnom spregom [11], [12]; a razvijeno je i generičko simulacijsko okruženje za saobraćaj bez traka [13]; vidi [14] za kratak pregled.

U izuzetnom glavnom izlaganju [15], Luc Julia je spomenuo dva razloga zašto vozila bez vozača možda nikada neće biti stvarnost, a jedan od njih je složena kružna raskrsnica Place Charles de Gaulle u Parizu, prikazana na slici 1, koja je previše složena za automatizirana vozila. (AV) za navigaciju. Ova čuvena kružna raskrsnica je široka 38 m, sa vanjskim radijusom od 84 m i unutrašnjim od 46 m. Sastoji se od desetak dvosmjernih radijalnih ulica, odnosno 144 različita kretanja za vozila. S obzirom na ovu složenost, ova putna infrastruktura radi bez traka; stoga, jednom na kružnom toku, ljudski vozači moraju pronaći put bez pridržavanja saobraćajnih traka. Izjava Luca Julije pružila nam je motivaciju da se pozabavimo izazovom i razmotrimo kružni tok Place Charles de Gaulle, koji je ionako infrastruktura bez traka, kao studiju slučaja za koncept TrafficFluid, tj. da razvijemo strategiju kretanja vozila za AV koja mogu naseljavati i voziti se na takvim složenim kružnim tokovima, kao što je navedeno u ovom radu.

Kružni tokovi su ključni element gradskog saobraćaja, koji omogućavaju efikasniji tok pri slabom saobraćaju [17]; ali može postati usko grlo u većim zahtjevima. Stoga uspješno upravljanje kružnim tokovima, koje se zbog njihove složenosti smatra teškim, može poboljšati protok saobraćaja u okolnom području. U literaturi postoji nekoliko radova koji se fokusiraju na AV vožnju na kružnim raskrsnicama [18]-[33]. Klasifikacija postojećih metoda, zasnovana na nekim bitnim karakteristikama, je

dato u tabeli I. Čini se da se većina prijavljenih radova fokusira na jednostavne kružne raskrsnice koje nisu ni blizu složenosti studije slučaja u ovom radu. Konkretno, većina njih se koncentriše na jednostruke ili dvotračne kružne tokove sa ograničenim brojem radijalnih ulica.

Preliminarni izvještaj o ranim rezultatima na kružnim tokovima bez traka koji uključuju kontrolnu šemu za AV i primjenu na kružnom toku Place Charles de Gaulle (Pariz) predstavljen je u [34]. Pri tome je za upravljanje vozilima na kružnom toku korišten nelinearni regulator povratne sprege, razvijen u [11] za vozila koja se kreću ravnim putevima bez trake. Osim toga, u [35] smo razvili optimalni pristup upravljanju minimizirajući ponderirani zbir udaljenosti putovanja i odstupanja od kružnog kretanja kako bismo odredili željene orijentacije na velikim kružnim raskrsnicama, kako bi se zamijenila heuristička metoda korištena u [34].

U ovom radu proširujemo i poboljšavamo strategije predstavljene u [34] u mnogim značajnim aspektima kako bismo osigurali sigurno i praktično kretanje vozila, kao i prihvatljivu propusnost, posebno u situacijama velike gustine. Prvo, novi nelinearni kontroler, dizajniran za obilaznice u [12], koristi se za upravljanje vozilima dok se kreću na kružnom toku, što je prikladnije od modificiranja kontrolera ravnog puta, kao što je učinjeno u [34]. Drugo, suboptimalan online pristup, predstavljen u [35], koristi se za određivanje željene orijentacije vozila. Nadalje, uvode se neka dodatna razmatranja, poput prilagodljive željene brzine zasnovane na lokalnoj gustoći, kao i uzdužni sigurnosni kontroler

kako bi se osiguralo: (i) odgovarajuće performanse u situacijama velike gužve; i (ii) dobra eksploatacija infrastrukture i visoka propusnost na svim nivoima gustine. Prilikom osmišljavanja strategije kretanja, u pojedinim dijelovima pokušavali smo zamisliti logične ljudske odluke i slijedili ih, ako su se pokazale efikasnim. Video mikroskopske simulacije kružnog toka Charles de Gaulle koristeći predstavljeni pristup dostupan je na https://bit.ly/36exR42. Konačno, makroskopski podaci se koriste za procjenu efikasnosti predstavljene metodologije na nivou prometa.

Ostatak rada je sljedeći. Poglavlje II objašnjava dinamiku vozila i transformacije za kružna i nagnuta kretanja. Nelinearni regulatori koji se koriste za ravne i kružne staze predstavljeni su u Odjeljku III. Poglavlje IV opisuje projektovane OD koridore i željeni pristup orijentaciji. Granični i sigurnosni regulatori su predstavljeni u Odjeljku V. Rezultati simulacije su predstavljeni u Odjeljku VI. Završne napomene date su u Odjeljku VII. Neki detalji sporednih problema dati su u četiri dodatka.