Comparison of two Cooperative Maneuver Planning Approaches at a Real-World T-Junction

要約

コネクテッド自動運転は、高速道路や都市部での交通効率と安全性の大幅な向上を約束します。
協調的な操縦計画は、交差点での接続された自動運転車両の積極的な誘導を容易にする可能性があります。
自動交差点管理の研究では、主に完全に自動化されたシミュレート環境でルールベースまたは最適化ベースのアプローチを採用する大量の研究が発表されています。
この研究では、混合交通、つまり自動運転車両と人間が運転する通常の車両が共有する道路に対応できる信号のない交差点に対する 2 つの協調計画アプローチを比較します。
1 つ目のアプローチは、実際の運転データに基づいてトレーニングされたシーン予測に基づいて、複数の可能な操作から最も効率的な操作を選択する協力的なプランナーです。
2 番目の協調計画アプローチは、グラフベースの強化学習に基づいており、協調操縦のためのグラウンド トゥルース データの欠如を克服します。
私たちは、完全に自動化されたトラフィックと混合トラフィックを使用した現実的な高忠実度のシミュレーションで、両方の協力プランナーを徹底的に評価します。
シミュレーション実験では、協力的な操縦計画により、相互作用による遅延が減少し、停止回数が減少することが示されました。
さらに、公共交通の T 字路で 3 台のプロトタイプの自動運転車両を使用した実際の実験結果を紹介します。この実験では、両方の計画モジュールが効率的な協調操作を実行する能力を実証しています。

要約(オリジナル)

Connected automated driving promises a significant improvement of traffic efficiency and safety on highways and in urban areas. Cooperative maneuver planning may facilitate active guidance of connected automated vehicles at intersections. Research in automatic intersection management put forth a large body of works that mostly employ rule-based or optimization-based approaches primarily in fully automated simulated environments. In this work, we compare two cooperative planning approaches for unsignalized intersections that are capable of handling mixed traffic, i.e., the road being shared by automated vehicles and regular vehicles driven by humans. The first approach is a cooperative planner that selects the most efficient out of multiple possible maneuvers based on a scene prediction trained on real driving data. The second cooperative planning approach is based on graph-based reinforcement learning, which conquers the lack of ground truth data for cooperative maneuvers. We thoroughly evaluate both cooperative planners in a realistic high-fidelity simulation with fully automated traffic and mixed traffic. The simulative experiments show that cooperative maneuver planning leads to less delay due to interaction and a reduced number of stops. Furthermore, we present results from real-world experiments with three prototype automated vehicles at a T-junction in public traffic, in which both planning modules demonstrate their ability to perform efficient cooperative maneuvers.

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