Enabling Mixed Autonomy Traffic Control

要約

私たちは、自動運転車両の新しい機能である混合自律交通制御を実証します。
この新しい機能により、自動運転車両は他の非自動運転車両で構成される交通の流れを形成することができ、社会規模で交通システムの安全性、効率性、エネルギー成果を向上させることが期待されます。
他のドライバーの複雑なダイナミクスや自動運転車両のチームに対するドライバーの反応を効果的にモデル化できないことを考慮すると、混合自律走行モバイル交通制御の調査は現場で行う必要があります。
実験制御用のスケーラブルで手頃なプラットフォームが存在しないため、この機能はブロックされています。
この文書では、拡張可能なオープンソースのハードウェアおよびソフトウェア プラットフォームを紹介します。これにより、100 台の車両からなるチームが、3 つの異なるメーカーとモデルで構成された共同フリートとして複数の異なる車両制御アルゴリズムを実行できるようになり、合計 1,022 時間で 22,752 マイルを走行しました。
2022年11月にテネシー州ナッシュビルで5日間。

要約(オリジナル)

We demonstrate a new capability of automated vehicles: mixed autonomy traffic control. With this new capability, automated vehicles can shape the traffic flows composed of other non-automated vehicles, which has the promise to improve safety, efficiency, and energy outcomes in transportation systems at a societal scale. Investigating mixed autonomy mobile traffic control must be done in situ given that the complex dynamics of other drivers and their response to a team of automated vehicles cannot be effectively modeled. This capability has been blocked because there is no existing scalable and affordable platform for experimental control. This paper introduces an extensible open-source hardware and software platform, enabling a team of 100 vehicles to execute several different vehicular control algorithms as a collaborative fleet, composed of three different makes and models, which drove 22752 miles in a combined 1022 hours, over 5 days in Nashville, TN in November 2022.

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