A Universal Cooperative Decision-Making Framework for Connected Autonomous Vehicles with Generic Road Topologies

要約

Connected Autonomous Vehicle (CAV) の協調的な意思決定には、その固有の非線形性、非凸性、および離散特性が原因で長年の課題があり、現実世界の交通シナリオで遭遇する多様な道路トポロジによってさらに悪化します。
現在の方法論の大部分は、シナリオ固有の仮定に基づいて、単一の特定のシナリオにのみ適用されます。
その結果、現実世界の環境でのアプリケーションは、交通シナリオの無数の性質によって制限されます。
この研究では、一般的な道路トポロジを使用した交通シナリオに関連する協調的な意思決定の問題に対処できる可能性を示す統合最適化アプローチを提案します。
この開発は、さまざまなトラフィック シナリオのトポロジが有向非巡回グラフ (DAG) として普遍的に表現できるという前提に基づいています。
特に、関係するすべての CAV の基準パスと時間プロファイルは、速度、加速度、競合解決、全体的なトラフィック効率などの要素を考慮して、完全に協力して決定されます。
CAV の協調的な意思決定は、道路トポロジの DAG に基づいて構築される混合整数線形計画法 (MILP) 問題として近似されます。
これにより、標準の数値ソルバーの使用が容易になり、最適化を通じて全体的な最適性を達成できます。
多様なトポロジを特徴とするさまざまなマルチ車線交通シナリオに対応するケーススタディがテスト旅程としてスケジュールされており、提案した方法論の有効性が裏付けられています。

要約(オリジナル)

Cooperative decision-making of Connected Autonomous Vehicles (CAVs) presents a longstanding challenge due to its inherent nonlinearity, non-convexity, and discrete characteristics, compounded by the diverse road topologies encountered in real-world traffic scenarios. The majority of current methodologies are only applicable to a single and specific scenario, predicated on scenario-specific assumptions. Consequently, their application in real-world environments is restricted by the innumerable nature of traffic scenarios. In this study, we propose a unified optimization approach that exhibits the potential to address cooperative decision-making problems related to traffic scenarios with generic road topologies. This development is grounded in the premise that the topologies of various traffic scenarios can be universally represented as Directed Acyclic Graphs (DAGs). Particularly, the reference paths and time profiles for all involved CAVs are determined in a fully cooperative manner, taking into account factors such as velocities, accelerations, conflict resolutions, and overall traffic efficiency. The cooperative decision-making of CAVs is approximated as a mixed-integer linear programming (MILP) problem building on the DAGs of road topologies. This favorably facilitates the use of standard numerical solvers and the global optimality can be attained through the optimization. Case studies corresponding to different multi-lane traffic scenarios featuring diverse topologies are scheduled as the test itineraries, and the efficacy of our proposed methodology is corroborated.

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