Улучшение маневренности беспилотных транспортных средств при различных конфигурациях дорожной сети
Улучшение маневренности беспилотных транспортных средств при различных конфигурациях дорожной сети
Аннотация

В статье представлен подход к улучшению маневренности наземных беспилотных транспортных средств (БТС) взаимодействующих с обычными транспортными средствами (ОТС) в рамках предложенной многоагентной интеллектуальной транспортной системы (МИТС) при различных конфигурациях цифровой дорожной сети. На основе разработанных моделей движения БТС и ОТС исследованы возможности по улучшению маневренности агентов в МИТС при различных сценариях управления наиболее важными характеристиками системы: интенсивностями прибытия агентов, скоростями БТС и ОТС, применяемыми методами кластеризации для оценки плотности движения и интеллектуального маневрирования и др. Представленная  МИТС реализуется на основе реконфигурируемой цифровой дорожной сети (ЦДС). Предложен подход к совершенствованию маневренности БТС, нацеленный на эффектную смену полос движения и выбор наилучших маршрутов с целью объезда дорожных заторов и других проблемных участков при сохранении необходимого уровня трафика выходного потока и минимизацию количества потенциальных аварий в МИТС. Исследуются возможности улучшения маневренности БТС при различных конфигурациях ЦДС (например, кольцевые развязки, «Манхэттенская решетка» и др.).

Об авторах
Акопов Андраник Сумбатович
главный научный сотрудник
ЦЭМИ РАН
Библиография

1. Акопов А.С., Бекларян А.Л. Сценарное моделирование движения беспилотных транспортных средств в искусственной дорожной сети с использованием FLAME GPU // Искусственные общества. 2021, T. 16, № 1 URL: https://artsoc.jes.su/s207751800014028-9-1/ DOI: 10.18254/S207751800014028-9

2. Акопов А.С., Бекларян Л.А., Бекларян А. Л., Белоусов Ф.А. Моделирование движения ансамбля наземных беспилотных транспортных средств с использованием FLAME GPU // Информационные технологии. 2021, Т. 27, № 7.

3. Акопов А.С., Бекларян Л.А., Хачатрян Н.К., Бекларян А.Л., Кузнецова Е.В. Многоагентная система управления наземными беспилотными транспортными средствами // Информационные технологии. 2020, Т. 26, № 6.

4. Акопов А.С., Хачатрян Н.К., Бекларян Л.А., Бекларян А.Л. Система управления беспилотными транспортными средствами на основе нечеткой кластеризации. Часть 1. Модель движения транспортных средств // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2020, Т. 17, № 9.

5. Акопов А.С., Хачатрян Н.К., Бекларян Л.А., Бекларян А.Л. Система управления беспилотными транспортными средствами на основе нечеткой кластеризации. Часть 2. Нечеткая кластеризация и программная реализация // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2020, Т. 17, № 10.

6. Akopov A.S., Beklaryan L.A. An Agent Model of Crowd Behavior in Emergencies // Automation and Remote Control, vol. 76, no. 10, 2015, pp. 1817–1827.

7. Beklaryan A.L., Akopov A.S. Simulation of Agent-rescuer Behaviour in Emergency Based on Modified Fuzzy Clustering / in Proc. of the 15th Int. Conf. on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2016), May, 9–13, 2016, Singapore, 2016, pp. 1275–1276.

8. Burger C., Schneider T., Lauer M. Interaction aware cooperative trajectory planning for lane change maneuvers in dense traffic / in 2020 IEEE 23rd International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). IEEE, 2020, pp. 1–8.

9. Deo N., Rangesh A., Trivedi M.M. How would surround vehicles move? A unified framework for maneuver classification and motion prediction // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 3, no. 2, 2018, pp. 129–140.

10. Guo Y., Kalidindi V.V., Arief M., Wang W., Zhu J., Peng H., Zhao D. Modeling Multi-Vehicle Interaction Scenarios Using Gaussian Random Field / in IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC2019). IEEE, 2019, pp. 3974–3980.

11. Helbing D., Johansson A., Al-Abideen H.Z. Crowd turbulence: The physics of crowd disasters / in the Fifth International Conference on Nonlinear Mechanics (ICNM-V), Shanghai, 2007, pp. 967–969.

12. Heywood P., Richmond P., Maddock S. Road Network Simulation Using FLAME GPU / in: Hunold S. et al. (eds) Euro-Par 2015: Parallel Processing Workshops. Euro-Par 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol. 9523, Springer, Cham, 2015, pp. 430–441.

13. Iberraken D., Adouanc L., Denis D. Multi-Controller Architecture for Reliable Autonomous Vehicle Navigation: Combination of Model-Driven and Data-Driven Formalization / in 2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). IEEE, 2019, pp. 245–251.

14. Kiran M., Richmond P., Holcombe M., Shawn C.L., Worth D., Greenough C. FLAME simulating Large Populations of Agents on Parallel Platforms / in Proc. of 9th Int. Conf. on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2010), May, 10-14, 2010, Toronto, Canada, 2010, pp. 1633–1636.

15. Lakhal N.M.B., Adouane L., Nasri O., Slama J.B.H. Interval-based/Data-driven Risk Management for Intelligent Vehicles: Application to an Adaptive Cruise Control System / in 2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). IEEE, 2019, pp. 239–244.

16. Mullner D., Fastcluster: Fast Hierarchical, Agglomerative Clustering Routines for R and Python // Journal of Statistical Software, 2013, vol. 53, no. 9, pp. 1–18.

17. Richmond P., Coakley S., Romano D. Cellular Level Agent Based Modelling on the Graphics Processing Unit / in 2009 International Workshop on High Performance Computational Systems Biology, Trento, 2009, pp. 43–50.

18. Richmond P., Romano D. Template driven agent based modelling and simulation with CUDA / in Applications of GPU Computing Series, GPU Computing Gems Emerald Edition, Morgan Kaufmann, 2011, pp. 313–324.

19. Ries L., Langner J., Otten S., Bach J., Sax E. A Driving Scenario Representation for Scalable Real-Data Analytics with Neural Networks / in 2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). IEEE, 2019, pp. 2215–2222.

20. Treiber M., Hennecke A., Helbing D. Congested traffic states in empirical observations and microscopic simulations // Physical review E, vol. 62, no. 2, p. 1805, 2000.

21. Wang P., Shi T., Zou C., Xin L., Chan C. A Data Driven Method of Feedforward Compensator Optimization for Autonomous Vehicle Control / in 2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). IEEE, 2019, pp. 2012–2017.

22. Zhao D., Lam H., Peng H., Bao S., LeBlanc D.J., Nobukawa K., Pan C.S. Accelerated Evaluation of Automated Vehicles Safety in Lane-Change Scenarios Based on Importance Sampling Techniques // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 18, no. 3, 2017, pp. 595–607.

Полная версия доступна только подписчикам
Подпишитесь прямо сейчас