ノイズと攻撃に対するロバストなデータ駆動型予測制御による混合隊列制御

核心概念

本稿では、ノイズや攻撃の影響下にある混合隊列におけるCAV（Connected and Automated Vehicles）のロバスト性を高めるため、データ駆動型到達可能性分析に基づくRDeeP-LCC（Robust Data-EnablEd Predictive Leading Cruise Control）という新しい制御フレームワークを提案する。

要約

混合隊列におけるロバストなデータ駆動型予測制御

Li, S., Chen, C., Zheng, H., Wang, J., Xu, Q., Wang, J., & Li, K. (2024). Robust Data-Driven Predictive Control for Mixed Platoons under Noise and Attacks. arXiv preprint arXiv:2411.13924.

コネクテッド自動運転車（CAV）と人間運転車（HDV）が混在する混合隊列において、ノイズや攻撃の影響下でもCAVの安全かつ安定した走行を保証するロバストなデータ駆動型制御手法を開発すること。

抽出されたキーインサイト

Robust Data-Driven Predictive Control for Mixed Platoons under Noise and Attacks

by Shuai Li, Ch... 場所 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13924.pdf

深掘り質問

複数のCAVが存在する場合、RDeeP-LCCはどのように拡張できるだろうか？

複数のCAVが存在する場合、RDeeP-LCCは分散制御の枠組みに拡張することができます。

各CAVをエージェントと捉え、それぞれが自身のRDeeP-LCCコントローラを持つようにします。
各エージェントは、自身の周囲車両（先行車と後続車）の状態情報のみを用いて制御を行います。
この際、通信遅延や情報欠損を考慮する必要があります。
協調性を確保するために、エージェント間で情報共有を行う機構が必要となります。例えば、各エージェントが自身の予測軌跡を共有し、他のエージェントの制御に反映させるなどが考えられます。
具体的な拡張方法としては、以下のようなものが考えられます。

分散型モデル予測制御（DMPC）： 各エージェントが自身のモデル予測制御問題を解き、その際に他のエージェントの予測状態を考慮することで協調動作を実現します。
コンセンサスベースの制御: 各エージェントが自身の目標状態を持ち、他のエージェントと情報交換しながら、全体として合意された状態に収束させるように制御します。
これらの拡張により、大規模な混合隊列システムにおいても、各CAVが自律的に動作しつつ、全体として安全かつ効率的な隊列走行を実現することが期待できます。

RDeeP-LCCの計算コストは、大規模な混合隊列システムにおいても現実的な範囲に収まるのだろうか？

RDeeP-LCCの計算コストは、主にデータ駆動型到達可能集合の計算とオンライン最適化問題の求解に依存します。

データ駆動型到達可能集合の計算: 隊列規模が大きくなると、状態空間の次元が増加するため、計算コストが増大します。これを抑制するため、zonotope集合のオーバーアプロキシメーションの精度を調整する、計算効率の高い到達可能集合計算アルゴリズムを採用するなどの対策が考えられます。
オンライン最適化問題の求解: RDeeP-LCCは、モデル予測制御に基づいており、オンラインで最適化問題を解く必要があります。隊列規模が大きくなると、最適化問題の規模も大きくなるため、計算時間が増大します。これを解決するため、高速な最適化ソルバーを用いる、最適化問題の構造を利用した効率的な解法を開発するなどの対策が必要です。
計算コスト削減のための具体的な方法としては、以下のようなものが考えられます。

階層的な制御アーキテクチャの導入: 隊列全体を複数のサブグループに分割し、各サブグループ内でRDeeP-LCCを適用することで、計算コストを抑制します。
近似動的計画法の利用: オンライン最適化問題を近似的に解くことで、計算時間を短縮します。
これらの対策を講じることで、大規模な混合隊列システムにおいても、現実的な計算コストでRDeeP-LCCを実現できる可能性があります。

自動運転技術の進化は、人間と機械の協調という観点から、交通システムの設計にどのような影響を与えるだろうか？

自動運転技術の進化は、人間と機械の協調という観点から、交通システムの設計に大きな影響を与えると考えられます。

運転タスクの分担: 自動運転技術の進化により、運転タスクの一部、あるいは全部を機械が担うことが可能になります。この際、人間と機械が安全かつスムーズに運転タスクを分担するためのインターフェースやシステム設計が重要となります。
交通ルールの再定義: 自動運転車は、人間とは異なる認知能力や判断能力を持つ可能性があります。そのため、自動運転車と人間が共存する交通環境において、安全性を確保するための交通ルールや倫理規範の再定義が必要となるでしょう。
インフラストラクチャとの連携: 自動運転車は、道路インフラストラクチャと連携することで、より安全かつ効率的な走行が可能になります。例えば、信号情報や道路状況などの情報をリアルタイムに取得することで、最適なルートを選択したり、危険を回避したりすることができます。
人間と機械の協調を重視した交通システム設計においては、以下の点が重要となります。

人間の認知能力や行動特性を考慮したシステム設計: 自動運転システムは、人間の認知能力や行動特性を考慮して設計される必要があります。例えば、自動運転車が人間の意図を理解できるように、人間の行動を予測するアルゴリズムを開発するなどの取り組みが考えられます。
信頼関係の構築: 人間が安心して自動運転車と共存するためには、自動運転システムに対する信頼関係を構築することが重要です。そのため、自動運転システムの安全性や信頼性を向上させるための技術開発だけでなく、自動運転システムの動作原理や限界を人間に分かりやすく伝えるための取り組みも必要となるでしょう。
自動運転技術の進化は、交通システムの安全性、効率性、快適性を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。人間と機械の協調という観点を重視したシステム設計を行うことで、より安全で快適な交通社会を実現できるでしょう。