著者:  （１）メフディ・ナデリ （２）マルコス・パパゲオルギウ （３）ディミトリオス・トルリノス （４）イアソン・カラフィリス （５）イオアニス・パパミハイル リンク一覧 概要と序論 車両モデリング 非線形フィードバック制御 OD コリドーと望ましい方向 境界および安全コントローラ シミュレーション結果 結論 付録A: 衝突検出 付録 B: 変換された ISO 距離曲線 付録 C: 局所密度 付録 D: 安全コントローラの詳細 付録 E: コントローラパラメータ 参考文献 車線のない大きなラウンドアバウトでの自動運転車両の制御は、形状が複雑で、進入車両、旋回車両、退出車両の間で頻繁に衝突が発生するため、困難です。この論文では、ラウンドアバウトと接続された道路分岐内の車両を制御するための包括的な方法論を提案します。開発されたリアルタイム車両移動戦略は、各起点目的地（OD）移動ごとに1つずつ、オフラインで計算された広い重複移動回廊に依存しており、対応するOD車両の許容移動ゾーンを描きます。また、空間依存の望ましい方向は目的地によって決定されるため、潜在的な車両衝突が軽減され、移動距離が短縮されます。2つの非線形フィードバックコントローラ（NLFC）（それぞれ円形移動と直線移動用）を使用した分散型（車両ごと）移動制御戦略は、各OD回廊内の各車両を目的地に向かってナビゲートし、望ましい方向を考慮して他の車両との衝突を回避します。一方、境界コントローラは、回廊の境界が侵害されず、出口を見逃さないことを保証します。非常に複雑なケーススタディとして、幅 38 m、双方向放射状の道路が 12 本あり、合計 144 の OD を持つ、パリのシャルル ド ゴール広場の有名なラウンドアバウトを検討します。提示された方法の妥当性と有効性は、ミクロ シミュレーションとマクロ データの評価によって検証されます。 要約： 自動運転車、車線なし交通、ミクロシミュレーション、非線形フィードバックコントローラ 索引用語 - 1. はじめに 交通渋滞によって引き起こされる移動の遅れ、環境の悪化、交通安全性の低下などの問題に対処するために、過去数十年間にさまざまな交通管制方法が開発され、部分的に採用されてきました [1]、[2]。最近では、さまざまな車両自動化および通信システム (VACS) が開発され、車両の個々の機能が大幅に向上し、新しい世代の潜在的な交通管理ツールが可能になりました [3]、[4]。この傾向は、実際の交通環境で試されている高度自動化車両またはほぼ無人車両の出現とともに続いています (例: [5] を参照)。そう遠くない将来、車両は互いに、またインフラストラクチャと通信し、独自のセンサー、通信、および適切な移動制御戦略に基づいて自動的に運転する可能性があります。 最近、高度な車両自動化および通信に適用される車両交通の新しいパラダイムである TrafficFluid コンセプトが提案されました [6]。 TrafficFluid コンセプトは、2 つの複合原理に基づいています。(a) 車線のない交通。従来の交通のように固定された車線に車両が縛られることなく、道路の 2 次元表面上のどこにでも走行できます。(b) 車両のナッジング。車両が前方の他の車両に存在を伝え (または感知され)、前方の車両の動きに影響を与える場合があります。過去 2 年間で、TrafficFluid パラダイムの下で、車線のないインフラ上の自動運転車向けに、アドホック戦略 [6]、[7]、最適制御 [8]、[9]、強化学習 [10]、非線形フィードバック制御 [11]、[12] など、さまざまな方法論を使用して、いくつかの移動戦略が提案されています。また、車線のない交通用の汎用シミュレーション環境も開発されています [13]。簡単なレビューについては[14]を参照。 注目すべき基調講演 [15] で、Luc Julia 氏は、無人運転車が実現しないかもしれない 2 つの理由を挙げました。その 1 つは、図 1 に示すパリの複雑なシャルル・ド・ゴール広場のラウンドアバウトで、自動運転車 (AV) がナビゲートするには複雑すぎることです。この有名なラウンドアバウトは幅 38 メートル、外半径 84 メートル、内半径 46 メートルです。12 本の双方向放射状道路で構成されており、車両の 144 の異なる起点と終点 (OD) の動きに対応しています。この複雑さを考えると、この道路インフラは車線なしで運用されています。そのため、ラウンドアバウトに入ると、人間のドライバーは車線に従わずに道を見つけなければなりません。リュック・ジュリア氏の発言は、この課題に取り組む動機となり、いずれにせよ車線のないインフラであるシャルル・ド・ゴール広場のラウンドアバウトを TrafficFluid コンセプトのケーススタディとして検討し、本論文で報告されているように、このような複雑なラウンドアバウトに存在し走行する AV の車両移動戦略を開発することになった。 ラウンドアバウトは都市交通の重要な要素であり、交通量が少ないときにはより効率的な流れを可能にする[17]が、需要が高まるとボトルネックになる可能性がある。したがって、その複雑さのために難しいと考えられているラウンドアバウトの管理をうまく行えば、周辺地域の交通の流れが改善される可能性がある。ラウンドアバウトでのAV運転に焦点を当てた研究はいくつかある[18]-[33]。いくつかの重要な特徴に基づいた既存の方法の分類は、  表 I に示されている。報告されている研究の大部分は、この論文のケーススタディの複雑さには遠く及ばない単純なラウンドアバウトに焦点を当てているようだ。特に、そのほとんどは、放射状の道路の数が限られている 1 車線または 2 車線のラウンドアバウトに焦点を当てている。  AVの制御スキームを含む車線のないラウンドアバウトの初期結果の予備報告と、パリのシャルル・ド・ゴール広場のラウンドアバウトへの適用が[34]で発表されました。その中で、[11]で直線の車線のない道路を移動する車両用に開発された非線形フィードバックコントローラが、ラウンドアバウトの車両を制御するために採用されました。さらに、[35]では、[34]で使用されたヒューリスティックな方法に代わる、大きなラウンドアバウトでの望ましい方向を決定するために、走行距離と円運動からの偏差の加重和を最小化する最適制御アプローチを開発しました。 本論文では、[34]で提示された戦略を多くの重要な側面で拡張および改善し、特に高密度の状況で安全で便利な車両移動と許容可能なスループットを提供します。まず、[12]で環状道路用に設計された新しい非線形コントローラを使用して、ラウンドアバウトを移動しながら車両を制御します。これは、[34]で行われたように直線道路コントローラを変更するよりも適切です。次に、[35]で提示された準最適なオンラインアプローチを使用して、望ましい車両方向を決定します。さらに、局所的な密度に基づく適応的な目標速度や縦方向の安全コントローラなどの追加の考慮事項が導入されています。   （i）非常に混雑した状況で適切なパフォーマンスを発揮すること、（ii）あらゆる密度レベルでインフラストラクチャの有効活用と高いスループットを確保すること。移動戦略を設計する際には、部分的には人間の論理的な決定を想像し、それが効率的であると判明した場合はそれに従うようにしました。提示されたアプローチを使用したシャルル・ド・ゴール・ラウンドアバウトのミクロシミュレーションのビデオは、https://bit.ly/36exR42 でご覧いただけます。最後に、マクロデータを使用して、提示された方法論の交通レベルの有効性を評価します。 論文の残りの部分は次のとおりです。セクション II では、車両のダイナミクスと、円形および斜めの動きの変換について説明します。セクション III では、直線および円形のパスに使用される非線形コントローラについて説明します。セクション IV では、設計された OD コリドーと目的の方向アプローチについて説明します。セクション V では、境界および安全コントローラについて説明します。セクション VI では、シミュレーション結果を示します。セクション VII では結論について説明します。4 つの付録では、いくつかの副次的な問題の詳細を示します。 この論文はCC 4.0ライセンスの下で 。 arxivで公開されています

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大型車線のないラウンドアバウトでの自動運転車両の制御

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