Vehicle Teleoperation: Performance Assessment of SRPT Approach Under State Estimation Errors

要約

車両遠隔操作には、自動運転車両のバックアップ ソリューションとしての機能、遠隔配送サービスの促進、危険な遠隔操作の可能化など、数多くの潜在的な用途があります。
しかし、複雑な都市シナリオ、限られた状況認識、およびネットワーク遅延により、人間のオペレーターの認知作業負荷が増加し、遠隔操作のパフォーマンスが低下します。
これに対処するために、初期の研究で連続基準姿勢追跡 (SRPT) アプローチが導入されました。これは、ステアリング コマンドの代わりに連続基準姿勢を遠隔車両に送信します。
オペレーターは、ジョイスティックのステアリングと拡張ディスプレイを利用してオンラインで基準ポーズを生成し、遅延による悪影響を軽減できる可能性があります。
ただし、SRPT 車両遠隔操作制御ループにどの最小限のセンサー セットが不可欠であるかは明らかではありません。
この論文では、状態推定の不正確さ、環境の乱れ、測定ノイズの存在下での SRPT アプローチの堅牢性をテストします。
Simulink で実装されたシミュレーション環境は、14 自由度の車両モデルを特徴とし、タイト コーナー、二重車線変更、スラロームなどの難しい操作を組み込んでいます。
環境の乱れには、粘着力の低いトラック領域や強い横風突風が含まれます。
この結果は、推定状態または実際の状態を使用する SRPT アプローチが、位置センサーの要件がなくても、さまざまな最悪のシナリオの下で同様に機能することを示しています。
さらに、設計された状態推定器は、慣性測定ユニット、車輪速度エンコーダ、ステアエンコーダだけで十分な性能を保証し、SRPT 車両遠隔操作制御ループに必須のセンサーの最小限のセットを構成します。

要約(オリジナル)

Vehicle teleoperation has numerous potential applications, including serving as a backup solution for autonomous vehicles, facilitating remote delivery services, and enabling hazardous remote operations. However, complex urban scenarios, limited situational awareness, and network delay increase the cognitive workload of human operators and degrade teleoperation performance. To address this, the successive reference pose tracking (SRPT) approach was introduced in earlier work, which transmits successive reference poses to the remote vehicle instead of steering commands. The operator generates reference poses online with the help of a joystick steering and an augmented display, potentially mitigating the detrimental effects of delays. However, it is not clear which minimal set of sensors is essential for the SRPT vehicle teleoperation control loop. This paper tests the robustness of the SRPT approach in the presence of state estimation inaccuracies, environmental disturbances, and measurement noises. The simulation environment, implemented in Simulink, features a 14-dof vehicle model and incorporates difficult maneuvers such as tight corners, double-lane changes, and slalom. Environmental disturbances include low adhesion track regions and strong cross-wind gusts. The results demonstrate that the SRPT approach, using either estimated or actual states, performs similarly under various worst-case scenarios, even without a position sensor requirement. Additionally, the designed state estimator ensures sufficient performance with just an inertial measurement unit, wheel speed encoder, and steer encoder, constituting a minimal set of essential sensors for the SRPT vehicle teleoperation control loop.

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