Cyber-Physical System Architecture for Cooperative Driving

协同驾驶的信息物理系统架构

• 批准号: 21H03423
• 负责人: 塚田 学
• 金额: $ 11.07万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H03423/
• 关键词: 協調型ITS; ネットワーク; 協調計画; Multi-Agent Path Finding; ITS標準技術; サイバーフィジカルシステム

2022年の研究成果として、まず、自動運転車の軌道計画の問題点である、緊急時の障害物回避を扱うため、モデル予測型軌道計画制御器（MPPC）を新しく提案した。MPPCは、従来の潜在関数（PF）にステップ関数を埋め込んだ安全な通路を備えたもので、急な交通事故の発生時に対応できる。MATLAB/SimulinkとCarSimを用いた比較シミュレーションの結果、本手法は従来手法よりも優れた安全性を示した内容を、国際学会ICRA2022で発表した。次に、PFに加えてシグモイドカーブを組み合わせたハイブリッド軌道計画法を提案し、周辺車両との協調性によって緊急時の衝突回避を行うことができることを示した。また、この手法は従来手法に比べて計算時間が短く、衝突回避にも優れた性能を発揮することを示し、国際学会VTC2022-Springで発表した。さらに、自動運転車の協調知覚のためのデータの信頼性を保証するために、自己証明型のデータ構造を提案した。本手法は、車両のナンバープレートを秘密として扱い、複数の車両が独立にそれを知っていることを証明することで、データの信頼性を確認できることを示し、ジャーナルIEEE Transactions on Vehicular Technologyで発表した。最後に、自動運転車の周辺車両の特徴を認識し、車両間通信で共有される知覚メッセージの交換を最適化する手法を提案した。これにより、車両の周囲の状況を正確に把握し、効率的に運転することができる。シミュレーション結果により、本手法は従来手法よりも良好なトレードオフを実現することが示し、国際学会CCNC2023で発表した。

The research results of 2022 include the problem points of track planning for automatic vehicles, obstacle avoidance in emergency, and new proposals for predictive track planning controller (MPPC). MPPC is responsible for the potential relationship (PF), safety access, emergency traffic accident occurrence, etc. MATLAB/Simulink and CarSim are used to compare the results of this study. This method is presented in ICRA2022. In addition, the PF system is designed to coordinate the operation of the orbital planning method in case of emergency. This method is faster than the previous method, and the collision avoidance method is better than the previous method. In addition, the automatic transport vehicle coordination knowledge and reliability assurance, self-certification and structure proposal This method is based on IEEE Transactions on Vehicle Technology. Finally, the characteristics of automatic transportation vehicles and the optimization of inter-vehicle communication are proposed. The correct understanding of the vehicle's condition and the efficient operation of the vehicle The results of this study are presented in CCNC2023.

项目成果

Cooperative Automated Driving Using Vehicle-to-Everything (V2X)

使用车联网 (V2X) 的协同自动驾驶

• 发表时间: 2021
• 作者: Chatterjee Bijoy Chand;Ahmed Imran;Wadud Abdul;Maity Mukulika;Oki Eiji;Manabu Tsukada
• 通讯作者: Manabu Tsukada

Offline Time-Independent Multi-agent Path Planning

离线时间无关的多智能体路径规划

• DOI: 10.24963/ijcai.2022/645
• 发表时间: 2022
• 期刊: 31st International Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)
• 作者: K. Okumura;F. Bonnet;Y. Tamura;X. Defago
• 通讯作者: X. Defago

Model Predictive Path-Planning Controller With Potential Function for Emergency Collision Avoidance on Highway Driving

具有高速公路行驶紧急避碰功能的模型预测路径规划控制器

• DOI: 10.1109/lra.2022.3152693
• 发表时间: 2022
• 期刊: IEEE Robotics and Automation Letters
• 影响因子: 5.2
• 作者: Lin Pengfei;Tsukada Manabu
• 通讯作者: Tsukada Manabu

自動運転車に向けた電子機器・部品の開発と制御技術

自动驾驶汽车电子器件及零部件开发及控制技术

• 发表时间: 2022
• 作者: 執筆者：54名;技術情報協会
• 通讯作者: 技術情報協会

Adaptive Potential Field with Collision Avoidance for Connected Autonomous Vehicles

联网自动驾驶车辆具有防撞功能的自适应势场

• DOI: 10.23919/ascc56756.2022.9828160
• 发表时间: 2022
• 期刊: 13th Asian Control Conference (ASCC)
• 作者: Lin Pengfei;Tsukada Manabu
• 通讯作者: Tsukada Manabu