Generalized Coordination of Partially Cooperative Urban Traffic

要約

特に自動運転車の車両間の接続性は、たとえば知覚や運転の意図を共有することにより、道路交通の乗客の快適性と安全性を高めることを約束します。
協調操作計画では、接続性を使用してトラフィック効率を向上させます。これは、これまでのところ、自動化された交差管理のために主に考慮されてきました。
この記事では、都市の交通に見られるさまざまな状況に一般化されている新しい協同操作計画アプローチを紹介します。
私たちのフレームワークは、困難な混合トラフィック、つまり、協力接続車両とあらゆる流通での他の車両の両方を含む交通を処理します。
私たちのソリューションは、高負荷シナリオのための効率的なヒューリスティックな方法を伴う最適化アプローチに基づいています。
提案されたプレーナーを明らかに現実的なシミュレーションフレームワークで広範囲に評価し、40％の協力率ですでに有意な効率の向上を示しています。
交通の安全性に影響を与えることなく、トラフィックスループットが増加しますが、平均待機時間と停止車両の数は減少します。

要約(オリジナル)

Vehicle-to-anything connectivity, especially for autonomous vehicles, promises to increase passenger comfort and safety of road traffic, for example, by sharing perception and driving intention. Cooperative maneuver planning uses connectivity to enhance traffic efficiency, which has, so far, been mainly considered for automated intersection management. In this article, we present a novel cooperative maneuver planning approach that is generalized to various situations found in urban traffic. Our framework handles challenging mixed traffic, that is, traffic comprising both cooperative connected vehicles and other vehicles at any distribution. Our solution is based on an optimization approach accompanied by an efficient heuristic method for high-load scenarios. We extensively evaluate the proposed planer in a distinctly realistic simulation framework and show significant efficiency gains already at a cooperation rate of 40%. Traffic throughput increases, while the average waiting time and the number of stopped vehicles are reduced, without impacting traffic safety.

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