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自动驾驶 | 多无人车协同轨迹规划 无信号灯无车道自由路口公平通过

自动驾驶 | 多无人车协同轨迹规划 无信号灯无车道自由路口公平通过

客      户
湖南大学机械与运载工程学院
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自主交叉口管理 (AIM)、智能网联车辆定位、自动驾驶、数值优化控制
被捕捉物
车型机器人

  智能网联汽车(Connected Autonomous Vehicle, CAV)是智能交通发展的新形式。未来需要通过高效的消息调度机制服务于车辆协同,来达到保证行车安全、提高通行效率以及达成自动驾驶车辆群体智能协同的目标。

       当多个智能网联车辆通过无信号的交叉口时,自治交叉口管理(Autonomous Intersection Management, AIM)能够为它们规划协同轨迹。虽然自治交叉口管理提高了交叉口的整体交通吞吐量,但每辆车在其通行权上的公平性却被忽视了。现有的自治交叉口管理方法并不能为通行的智能网联车辆提供高质量的协同轨迹。这限制了它们在优先级共享的元宇宙中的应用。

公平、文明的算法价值观

       湖南大学机械与运载工程学院李柏老师团队意图在元宇宙中建立一个自治交叉口管理系统来公平交易交叉口通行优先权。为此,研究制定了一个交易规则——如果一个智能网联车辆打算获得一个较高的通行优先级,那么它需要为造成的潜在拥堵向那些让路的智能网联车辆支付某种虚拟货币。同时,文明的驾驶行为可以通过虚拟货币,进行定量奖励,用于购买将来紧急情况下的高优先级通行权。

 

6.1.jpg

 优先级共享自制交叉口管理示意图

算法可行性验证

       为了验证算法可行性,科研团队进行了室内现场试验。

6.2.jpg

每个机器人顶部的Marker点用于定位

移动机器人在交叉路口有序行驶

       NOKOV度量动作捕捉的红外传感器用于智能网联车辆定位,定位精度达到了亚毫米级。在试验中,3辆车型机器人在模拟交叉路口进行协同行驶,保持着稳定运转,这表明算法的可行性和稳定性。

      此方法的鲁棒性,即使出现通行权需求不平衡,也能稳定运行;整个系统还试图通过礼貌的驾驶偏好和良好的态度间接影响人类驾驶员。元宇宙中的其他城市交通场景也可以进行类似的处理。

参考文献:

Bai Li, Dongpu Cao*, Shiqi Tang, Tantan Zhang, Hairong Dong, Yaonan Wang, and Fei-Yue Wang, "Sharing Traffic Priorities via Cyber–Physical–Social Intelligence: A Lane-Free Autonomous Intersection Management Method in Metaverse," in IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, doi: 10.1109/TSMC.2022.3225250.

论文链接:

https://ieeexplore.ieee.org/document/9982626/



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