Control de vehículos automatizados en rotondas de gran tamaño sin carriles

Tabla de enlaces

Resumen e introducción

Modelado de vehículos

El control de retroalimentación no lineal

Corredores OD y orientaciones deseadas

Controladores de límites y seguridad

Resultados de la simulación

Conclusión

Apéndice A: Detección de colisiones

Apéndice B: Curvas de distancia ISO transformadas

Apéndice C: Densidad local

Apéndice D: Detalles del controlador de seguridad

Apéndice E: Parámetros del controlador

Referencias

Resumen— Controlar vehículos automatizados en rotondas grandes sin carriles es un desafío debido a la complejidad geométrica y los conflictos frecuentes entre los vehículos que entran, giran y salen. Este documento propone una metodología integral para controlar los vehículos dentro de la rotonda y las ramas de la carretera conectadas. La estrategia de movimiento de vehículos en tiempo real desarrollada se basa en corredores de movimiento superpuestos anchos calculados fuera de línea, uno para cada movimiento de origen-destino (OD), que delimitan las zonas de movimiento admisibles de los vehículos OD correspondientes. Además, las orientaciones deseadas dependientes del espacio se determinan por destino, a fin de mitigar los posibles conflictos de vehículos y reducir la distancia de viaje. Se emplea una estrategia de control de movimiento distribuido (por vehículo), que utiliza dos controladores de retroalimentación no lineal (NLFC), para movimientos circulares y rectos, respectivamente, para navegar cada vehículo dentro del respectivo corredor OD hacia su destino, teniendo en cuenta la orientación deseada y evitando colisiones con otros vehículos; mientras que los controladores de límites garantizan que no se violarán los límites del corredor y no se perderá la salida. Como caso de estudio sumamente complejo, consideramos la famosa rotonda de la Place Charles de Gaulle en París, que tiene un ancho de 38 m y comprende una docena de calles radiales bidireccionales, es decir, un total de 144 OD. La pertinencia y eficacia del método presentado se verifica mediante simulación microscópica y evaluación de datos macroscópicos.

Términos del índice: vehículos automatizados, tráfico sin carriles, simulación microscópica, controlador de retroalimentación no lineal

I. INTRODUCCIÓN

Para abordar los problemas causados por la congestión del tráfico, como los retrasos en los viajes, la degradación ambiental y la disminución de la seguridad del tráfico, se han desarrollado y empleado parcialmente en las últimas décadas varios métodos de control del tráfico [1], [2]. Más recientemente, se ha desarrollado una amplia variedad de sistemas de comunicación y automatización de vehículos (VACS) que mejoran enormemente las capacidades individuales de los vehículos, lo que permite una nueva generación de posibles herramientas de gestión del tráfico [3], [4]. Esta tendencia continúa con la aparición de vehículos altamente automatizados o casi sin conductor que se prueban en entornos de tráfico reales, véase, por ejemplo, [5]. En un futuro no muy lejano, los vehículos pueden comunicarse entre sí y con la infraestructura; y conducir automáticamente, basándose en sus propios sensores, comunicaciones y estrategias de control de movimiento adecuadas.

Recientemente, se propuso el concepto TrafficFluid, un paradigma novedoso para el tráfico vehicular, que se aplica a altos niveles de automatización y comunicación de vehículos [6]. El concepto TrafficFluid se basa en dos principios combinados: (a) tráfico sin carriles, por el cual los vehículos no están limitados a carriles de tráfico fijos, como en el tráfico convencional, sino que pueden circular por cualquier lugar de la superficie 2-D de la carretera; y (b) empuje del vehículo, por el cual los vehículos comunican su presencia a otros vehículos que están delante de ellos (o son detectados por ellos), y esto puede influir en el movimiento de los vehículos que están delante. En los últimos años, se propusieron varias estrategias de movimiento para vehículos autónomos en infraestructura sin carriles bajo el paradigma TrafficFluid, utilizando diferentes metodologías, incluyendo: estrategias ad-hoc [6], [7], control óptimo [8], [9], aprendizaje de refuerzo [10], control de retroalimentación no lineal [11], [12]; y también se ha desarrollado un entorno de simulación genérico para tráfico sin carriles [13]; consulte [14] para una breve revisión.

En una destacada presentación [15], Luc Julia mencionó dos razones por las que los vehículos sin conductor tal vez nunca sean una realidad, una de ellas es la intrincada rotonda de la Place Charles de Gaulle en París, representada en la Fig. 1, que es demasiado compleja para que los vehículos automatizados (VA) puedan circular. Esta famosa rotonda tiene 38 m de ancho, con un radio exterior de 84 m y un radio interior de 46 m. Comprende una docena de calles radiales bidireccionales, es decir, 144 movimientos distintos de origen-destino (OD) para los vehículos. Dada esta complejidad, esta infraestructura vial funciona sin carriles; por lo tanto, una vez en la rotonda, los conductores humanos deben encontrar su camino sin adherirse a ningún carril de tráfico. La declaración de Luc Julia nos motivó a afrontar el desafío y contemplar la rotonda de la Place Charles de Gaulle, que de todos modos es una infraestructura sin carriles, como caso de estudio para el concepto TrafficFluid, es decir, desarrollar una estrategia de movimiento de vehículos para AV que puedan poblar y circular en rotondas tan complejas, como se informa en este artículo.

Las rotondas son un elemento clave del tráfico urbano, permitiendo un flujo más eficiente en caso de tráfico ligero [17]; pero pueden convertirse en un punto de cuello de botella en caso de mayor demanda. Por lo tanto, la gestión exitosa de las rotondas, que se considera difícil debido a su complejidad, puede mejorar el flujo de tráfico en el área circundante. Existen varios trabajos en la literatura que se centran en la conducción de vehículos autónomos en rotondas [18]-[33]. A continuación se presenta una clasificación de los métodos existentes, basada en algunas características importantes.

La mayoría de los trabajos publicados parecen centrarse en rotondas sencillas que no se acercan a la complejidad del caso de estudio de este artículo. En particular, la mayoría de ellos se concentran en rotondas de uno o dos carriles con un número limitado de calles radiales.

En [34] se presentó un informe preliminar de los primeros resultados sobre rotondas sin carriles que incluía un esquema de control para vehículos autónomos y su aplicación a la rotonda de la Place Charles de Gaulle (París). En él, se empleó un controlador de retroalimentación no lineal, desarrollado en [11] para vehículos que se desplazaban por carreteras rectas sin carriles, para controlar los vehículos en la rotonda. Además, en [35], desarrollamos un enfoque de control óptimo que minimiza una suma ponderada de la distancia del viaje y la desviación del movimiento circular para determinar las orientaciones deseadas en grandes rotondas, para reemplazar el método heurístico utilizado en [34].

En este artículo, ampliamos y mejoramos las estrategias presentadas en [34] en muchos aspectos importantes para proporcionar movimientos de vehículos seguros y convenientes, así como un rendimiento aceptable, especialmente en situaciones de alta densidad. En primer lugar, se emplea un nuevo controlador no lineal, diseñado para carreteras de circunvalación en [12], para controlar los vehículos mientras se mueven en la rotonda, lo que es más apropiado que modificar el controlador de carretera recta, como se hizo en [34]. En segundo lugar, se utiliza un enfoque en línea subóptimo, presentado en [35], para determinar las orientaciones deseadas del vehículo. Además, se introducen algunas consideraciones adicionales, como la velocidad deseada adaptativa basada en la densidad local, así como un controlador de seguridad longitudinal.

para garantizar: (i) un rendimiento adecuado en situaciones de gran afluencia; y (ii) una buena explotación de la infraestructura y un alto rendimiento en todos los niveles de densidad. Al diseñar la estrategia de movimiento, en algunas partes hemos intentado imaginar decisiones humanas lógicas y las hemos seguido, si resultaban eficientes. Un video de simulación microscópica para la rotonda Charles de Gaulle utilizando el enfoque presentado está disponible en https://bit.ly/36exR42. Finalmente, se utilizan datos macroscópicos para evaluar la efectividad a nivel de tráfico de la metodología presentada.

El resto del artículo es el siguiente. La Sección II explica la dinámica del vehículo y las transformaciones para movimientos circulares y oblicuos. Los controladores no lineales utilizados para trayectorias rectas y circulares se presentan en la Sección III. La Sección IV describe los corredores OD diseñados y el enfoque de orientación deseado. Los controladores de límites y seguridad se presentan en la Sección V. Los resultados de la simulación se presentan en la Sección VI. Las observaciones finales se dan en la Sección VII. Algunos detalles de cuestiones secundarias se proporcionan en cuatro Apéndices.