מושגי ליבה
자율주행차량은 인간 운전자의 행동을 전략적으로 변화시켜 원하는 행동을 유도할 수 있다. 이를 위해 제어 장벽 함수를 활용한 최적 제어 프레임워크를 제안한다.
תקציר
이 연구는 자율주행차량과 인간 운전자가 혼재된 교통 환경에서 자율주행차량이 인간 운전자의 행동을 효과적으로 영향력을 행사할 수 있는 최적 제어 프레임워크를 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
- 제어 장벽 함수를 활용하여 인간 운전자의 행동을 원하는 방향으로 유도하기 위한 최적 제어 문제를 정의한다.
- 인간 운전자의 종방향 및 횡방향 행동 모델을 활용하여 자율주행차량의 제어 입력에 대한 제약 조건을 도출한다.
- 다양한 시나리오에서 제안한 프레임워크의 실행 가능성을 검증하고, 교통 흐름 최적화와 공격적 운전 행동 완화와 같은 사례 연구를 통해 효과성을 입증한다.
이 프레임워크는 자율주행차량이 인간 운전자의 행동을 전략적으로 변화시켜 원하는 목표를 달성할 수 있도록 하며, 다양한 영향력 목표와 혼합 자율성 구성에 적용 가능하다는 점에서 의의가 있다.
סטטיסטיקה
인간 운전자의 최대 가속도는 amax
i
이다.
인간 운전자의 최대 감속도는 bmax
i
이다.
인간 운전자의 희망 속도는 v0i이다.
인간 운전자의 희망 차간 거리는 s0i이다.
인간 운전자의 현재 차간 거리는 si이다.
인간 운전자의 현재 속도와 선행 차량의 속도 차이는 ∆vi이다.
ציטוטים
"현재 자율주행차량은 사회적 인식이 부족하여 어색하거나 안전하지 않은 행동을 보인다."
"사회적 자율주행차량은 반응적이기보다는 능동적으로 행동하며, 인간 운전자의 행동을 전략적으로 변화시킬 수 있다."
"제어 장벽 함수를 활용하면 안전성과 수렴성을 보장하는 강건하고 예측 가능한 정책을 얻을 수 있다."