自動車工学の進歩
オープンアクセス

概要

都市部自動運転のための交差点での判断と動作計画

イ・クンス

自動運転車は、安全な運転、効率的な交通、エネルギー消費の削減を実現する持続可能な未来であると期待されています。交通渋滞、交通事故死亡者数、二酸化炭素排出量、駐車スペースなど、現代の道路交通に関するほぼすべての課題は、自動運転車ベースのカーシェアリングなどのスマートモビリティシステムによって解決できます。大手自動車メーカーのほとんどは、運転の安全性を高め、運転負荷を軽減するために、さまざまな先進運転支援システム（ADAS）をすでに商品化しており、2020年からはパーソナルモビリティ用のレベル3〜4の自動運転車を商品化する計画です。2018年現在、自動運転車ベースのスマートモビリティシステムはいくつかのサイトで運用されており、2025年には100都市で大規模な自動運転車フリートによるスマートモビリティサービスが利用可能になると予想されています。都市環境での完全な自動運転に関してはまだ多くの技術的課題が存在しますが、自動運転車の分野では急速な進歩が見られます。この講演では、都市環境での自動運転の技術的課題と最近の開発について紹介します。信号のない交差点での自動運転のための意思決定と動作計画のための階層構造が開発されました。実際の道路運転データ分析に基づいて、交差点優先または譲歩のためのインテリジェントなドライバー車両モデルが開発されました。交差点での目標意図推論のインデックス変数が定義され、相互作用する複数のモデル (IMM) に基づく意図推論スキームが開発されました。 

ターゲット意図推論ベースの意思決定および動作計画がコンピューターシミュレーションによって調査され、自動運転車両に実装されました。最近の出版物 1. Donghoon Shin et al. (2018) Human- centered Risk Assessment of automated Vehicle using vehicular wireless communication. PP (99):1-15. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. Doi:10.1109/TITS.2018.2823744. 2. Junyung Lee et al. (2015) automatic driving control in safe driving elements based on probabilistic prediction of surrounding automobile behaviors. SAE Int. J. Passeng. Cars?? Electron. Electr. Syst. 8(1):207-218. Doi: 10.4271/2015-01- 0314. 3. Beomjun Kim et al. (2015) 統合リスク管理システムへの応用に向けた強化されたマルチターゲット状態推定のための IMM/EKF アプローチ。IEEE Transactions on Vehicular Technology。64(3): 876-889。Doi:10.1109/TVT.2014.232947。4. Hakgu Kim 他 (2016) 時間変動パラメータ適応型車両速度制御。IEEE Transactions on Vehicular Technology。65(2):581-588。Doi:10.1109/TVT.2015.2402756。5. Jongsang Suh 他 (2016) 車両交通シミュレータを使用した自動運転用モデル予測車両制御アルゴリズムの設計と評価。Control Engineering Practice。51:92-107。Doi:10.1016/j.conengprac.2016.03.016。 死亡率が高い病気として、がんは