自動運転車をより安全にする: NCSU の研究者がソリューションを開発

2022年8月24日

自動運転車が広く普及するには、高速道路で車線が消えて渋滞に巻き込まれるなど、複雑な交通状況を自動運転車がうまく切り抜けられるかどうかを知る必要があります。そのために、ノースカロライナ州立大学の研究者は、自動運転車のソフトウェアが関連する計算をより迅速に行える技術を開発しました。これにより、シミュレーションされた自動運転車システムの交通と安全性の両方が向上します。

「現在、自動運転車が車線変更をナビゲートするのを支援するために設計されたプログラムは、車両がリアルタイムで動作できるように、問題を計算的に簡単にしてすぐに解決できるようにすることに依存しています」とアリ・ハジババイエ、この研究に関する論文の責任著者であり、ノースカロライナ州立大学の土木・建設・環境工学助教授。「しかし、問題を単純化しすぎると、実際には新たな問題が生まれてしまう可能性があります。現実世界のシナリオはめったに単純ではないからです。

「私たちのアプローチにより、現実世界の問題の複雑さを受け入れることができます。問題を単純化することに焦点を当てるのではなく、協調分散アルゴリズムを開発しました。このアプローチは、基本的に複雑な問題を小さなサブ問題に分割し、それらを異なるプロセッサに送信して個別に解決します。並列化と呼ばれるこのプロセスにより、効率が大幅に向上します。」

現時点では、研究者たちはシミュレーションでのみこのアプローチをテストしており、その場合、サブ問題は同じコンピューティングシステム内の異なるコア間で共有されます。しかし、自律走行車がこのアプローチを路上で使用すると、車両は相互にネットワーク化され、コンピューティングサブ問題を共有することになります。

概念実証テストでは、研究者らは2つの点に注目した。1つは、この技術によって自動運転車のソフトウェアが合流問題をリアルタイムで解決できるかどうか、もう1つは、自動運転車を操縦するための既存のモデルと比較して、新しい「協調的」アプローチが交通と安全性にどのような影響を与えるかである。

計算時間に関して、研究者らは、このアプローチにより、中程度から大量の交通量がある状況で、自律走行車が高速道路の複雑な車線合流シナリオをリアルタイムでナビゲートできるようになり、交通量が特に多くなったときにはパフォーマンスが不安定になることを発見した。

しかし、交通と安全性の改善に関しては、新しい手法は極めて優れた結果を残しました。特に交通量が少ない場合など、いくつかのシナリオでは、2 つのアプローチはほぼ同じ結果を示しました。しかし、ほとんどの場合、新しいアプローチは以前のモデルを大幅に上回りました。さらに、新しい手法では、車両が停止したり、「衝突寸前」の状態になったりする事故はゼロでした。他のモデルの結果には、文字通り何千もの停止や衝突寸前状態が発生したシナリオが複数含まれていました。

「概念実証テストとしては、この技術の成果に非常に満足しています」とハジババイエ氏は言う。「改善の余地はありますが、素晴らしいスタートを切っています。」

「良いニュースは、私たちが現在これらのツールを開発し、これらの問題に取り組んでいるため、自律システムがより広く採用されるにつれて、安全な自律システムを確保できる良い立場にあるということです。」

紙、 "コネクテッド自動運転車両の分散協調軌道と車線変更の最適化：車線変更を伴う高速道路セグメント」という記事がジャーナルに掲載されている。 交通研究パートC論文の第一著者は、ノースカロライナ州立大学で最近博士号を取得した Mehrdad Tajalli 氏です。論文はノースカロライナ州立大学の博士課程の学生である Ramin Niroumand 氏と共同執筆されました。

(C)NCSU

元の記事の出典: WRAL TechWire