信号交叉口处情境感知的左转网联自动驾驶车辆操作
机器人学
2020-11-18 v2 人机交互
摘要
在混合交通中，网联自动驾驶车辆（CAV）操作的一个挑战性方面是为其开发情境感知模块。在公共道路上行驶时，CAV 需要评估周围环境，尤其是非 CAV 的意图。一般而言，CAV 表现出防御性驾驶行为，并期望道路上其他非自主实体遵守交通规则或常见驾驶行为。然而，周围环境中存在可能不遵守交通规则且行为突兀的攻击性人类驾驶员，会导致严重的安全后果。本文中，我们通过评估城市区域左转 CAV 操作的情境感知模块，处理了 CAV 与非 CAV 的交互问题。现有文献未考虑跟随车辆对 CAV 左转运动的意图，且现有 CAV 控制器不评估跟随的非 CAV 意图。基于我们的仿真研究，与不考虑跟随车辆意图的自动驾驶车辆基准场景相比，情境感知 CAV 控制器模块在不同对向直行运动的场景下，将跟随非 CAV 的突发制动减少了至多 27%。分析表明，对于对向直行交通量分别为 600、800 和 1000 辆/小时/车道的情况，若 CAV 在交叉口左转时考虑跟随车辆意图，则跟随 CAV 的攻击性人类驾驶员的平均行程时间减少分别为 58%、52% 和 62%。
引用
@article{arxiv.1908.00981,
title = {Situation-Aware Left-Turning Connected and Automated Vehicle Operation at Signalized Intersections},
author = {Sakib Mahmud Khan and Mashrur Chowdhury},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.00981},
year = {2020}
}