インテリジェント運転システムの欠陥解決策の詳細な分析

従来の自動車と比較して、自動運転車は、車両が乗客を安全に目的地まで輸送できるかどうかという実用的な目標に重点を置き、これが自動運転車産業の発展の基本的な要件になるはずです。自動運転技術の広範な応用とその安全目標の実現には、モノのインターネットの普及とインテリジェントなネットワーキング、道路とインテリジェントな車両のインテリジェントな変革など、一連の技術的な前提条件が必要です。しかし、車両の部分的なインテリジェント化しか実現されておらず、モノのインターネットと道路のインテリジェント化は実現されておらず、自動運転技術の応用のための基本的なシナリオが不足しており、運転データを迅速に収集、分析、共有することができず、運転の安全性を確保する決定を下すことが困難になっています。

さらに、現在の技術状況では、車両インテリジェンスには克服できない固有のリスクがまだ多く存在します。まず、認識システムの観点から言えば、視覚認識、レーザー認識、マイクロ波認識という3種類の認識技術には、それぞれ長所と短所があります。たとえば、強い光の中や高速道路を運転しているとき、視覚は効果を発揮できず、複雑な環境で完全な要素認識タスクを実行することができません。レーザーセンサーやマイクロ波感知ミリ波レーダーでは、静止物体や低速走行車両、進路を外れた車両、道路のくぼみなどを識別することはできません。

第二に、意思決定システムに関して言えば、現在の技術状況では、人工知能にも明らかな欠陥があります。まず、その基盤となるアルゴリズムは人間ほど経験豊富ではなく、人間が認識するさまざまな種類のデータを完全に理解することはできません。第二に、人工知能におけるディープラーニング機能の開発は、開発者の知識蓄積レベルや価値観を大きく反映し、さらには現実世界における差別や偏見をも引き継いでおり、大きな限界があります。たとえば、現在の自動運転システムは主に移動する物体を識別するように設計されていますが、静止している物体やゆっくりと移動する物体を識別することはできません。

現在、ADASシステムは一部の車種で商品化されていますが、第1レベルの運転支援システムと比較すると、第2レベルの運転支援機能は、当初は手や足を使わずに一定時間「自動運転」するなど、基本的な条件下での自動運転の運転機能を備えていました。ユーザーからの基本的なフィードバックから判断すると、いくつかの単純なシナリオでの運転支援機能は比較的満足のいくものですが、複雑な条件下での対応は理想的ではありません。主な機能は次のとおりです。

注: 上記の重大度、頻度、検出可能性は、それぞれ低から高の順に 1 から 10 までランク付けされています。

以下では、レベル2運転支援機能の上記アフターセールス上の問題の原因と解決策を重点的に分析します。

現在アフターマーケットから数えられる基本的な横方向制御機能の問題には、主に次のカテゴリが含まれます。

1) 横方向制御オーバーシュート問題

横方向の制御中に制御のオーバーシュートが発生し、急激な車線逸脱につながる可能性があります。

2) ドライバーが縦方向に介入すると、横方向の制御の堅牢性が低下する

運転者がアクセルペダルを踏んで前後方向の加速度を制御すると、車両は横方向のラインをたどった後、脱出しません。

3) ドライバーが横方向に介入すると、横方向の制御の堅牢性が低下する

ドライバーがステアリングホイールをオーバーライドすると、システムは強く抵抗するか、または簡単に終了するかの 2 つの極端な状態になります。

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自動運転制御ループが主にコントローラ+アクチュエータのインタラクティブな実行結果に反映されていることは容易にわかります。横方向制御ロジック図全体は次のようになります。

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制御側が正確に制御信号を送信した場合、実行側は適切な遅延条件の下でそのパフォーマンスに応答する必要があります。アクチュエータの応答プロセス中に次の異なる状況が発生すると、異なる実行結果が発生します。

1) 自動操縦装置の指示に反応するのに時間がかかる

2) 応答アクチュエータ結果の最小値が制御端から発行された最大値より大きい

3) 応答実行結果の最大値が制御側から送信された最大値よりも小さい

4) 実行結果に応答した後、エグゼキュータがクリア（またはロールバック）するのに時間がかかる

1. 横方向制御オーバーシュート問題

横方向制御のオーバーシュートは、システムコントローラがステアリングコマンドを発行したときに、アクチュエータがステアリングプロセス中にオーバーステアまたはアンダーステア​​になることで主に現れます。このとき、システム機能はドライバーの運転ニーズをタイムリーに満たすことができず、目標車線から逸脱します。この制御欠陥は主にシステムのパフォーマンス指標に影響を及ぼし、制御実行結果にある程度影響します（たとえば、車線逸脱によりシステムが終了する場合があります）。

オーバーシュート制御の場合、主にアクチュエータの実行結果が制御終了コマンドで発行された値を超え、車両が車線から逸脱する状況を指します。アクチュエータの実行結果が大きすぎる理由は、制御端自体の応答能力だけでなく、より重要なのは、初期応答段階でのシステムアシスト曲線の不合理なキャリブレーションです。次の図はアクチュエータEPS基本アシスト曲線の生成グラフを示しています。

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上の図から、上位層から送信される同じトルク信号に対して、そのアクチュエータ EPS によって実行されるパワー アシスト曲線は、車両速度値が継続的に増加するにつれて増加することが容易にわかります。つまり、低速 (実線で表示) ではより多くの基本パワー アシストが必要になり、高速 (点線で表示) では基本パワー アシストが低くなります。しかし、EPS の基本パワーアシストに対する反応はプロセス量です。同じ時間内に速度が大きく変化すると、基本パワーアシスト曲線の反射弧がホイールエンドからフィードバックされる速度変化に追いつけなくなり、前の瞬間のより大きな基本パワーアシスト曲線を使用して、より高速でのパワーアシストを行うことになります。その結果、パワーアシストがオーバーシュートし、実行結果もオーバーシュートします。

この種の問題は、パワーアシスト曲線のキャリブレーション結果が速度に大きく影響され、速度値は常にホイールエンドで実行後に返されて検出されるため、根本原因から解決することはできません。そのため、遅延により、パワーアシストプロセスの実行が常に遅れることになります。ここでこの問題を解決するには、より優れたアクチュエータユニットを選択するか、上部トルクに基づく基本的なパワーアシストロジックを破棄し、角度制御ロジックを介して直接実行できます。角度制御のループ制御はEPS内で実行されるため、つまり、システム全体で、目的の方向角を実行角度に変換してアクチュエータEPSに送信するだけで、実行制御はすべてEPSに任せることができます。

前述のアシスト曲線によって引き起こされる問題に加えて、アクチュエータの応答時間の遅延もオーバーシュートの原因となります。全体の閉ループ制御における監視側は上位のADASシステムであるため、システムが発行した指示が一定時間内に所定の位置に応答しないことを検出すると、制御に十分な実行トルクを送信できなかったと判断し、送信トルクを増加させます。実際の状況では、トルクが予想される真の値よりも大きく、応答オーバーシュートが発生します。

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EPS 応答遅延問題に対する特に良い解決策は現在ありません。ネットワーク伝送遅延によるシステム応答遅延に加え、ほとんどの原因は EPS 固有のパフォーマンス欠陥によるものです。この問題の解決方法は比較的簡単で、通常は入札技術要件にパラメータ制限を課してパフォーマンスを向上させます。

2ドライバー縦方向介入、システム終了

ここでのドライバーの縦方向介入とは、ドライバーがアクセルペダルを踏むと、それに応じて縦方向の速度が上昇することを意味します。このとき、車両は車線から逸脱する可能性があり、インテリジェント運転レベル2システムは終了します。このとき、隣の車線に車があれば、それと衝突する危険があります。

その理由は次のとおりです。動的制御方程式は次のとおりです。

ここで、v は車両の現在の速度、L は前車軸と後車軸の間の距離、k0 は車両安定定数を表します。この値は、車両自体の質量、車両の長さ、各タイヤの横方向の剛性などの要因に関連しています。値の範囲が異なると、ステアリング性能も異なります。

k0=0 はニュートラルステアリングを示し、ヨーレートゲインが車両速度に線形関係にあり、その傾きが 1/L であることを示します。

車両のヨーレートは、一定のステアリング角度での速度に比例します。つまり、速度が速いほど、対応するヨーレートの変化が速くなります。上記の式を車線軌道推定式に代入すると、次の式が得られます。

Y= 1/6*1/Vx * Ws'*X3+1/2*1/Vx * Ws*X2+θ*X+D、

上記の車線軌道計画方程式から、速度変化の大きさが横方向計画距離の結果に直接影響することがわかります。同じ時間内の速度変化が速いほど、計画された横方向変位の変化が大きくなります。計画プロセスでは、カルマンフィルタリングの前方予測+更新方式を使用しているため、オーバーシュートが発生する可能性が高くなります。上記のオーバーシュート制御の結果、車線を逸脱します。同時に、スーパークルーズは車両が車線中央に留まることができないことを検知し、横方向の制御を終了します。

上記の問題の解決策は、縦方向の速度制限を実装することです。つまり、システムが独自の横方向の制御能力を判断し、縦方向の速度/加速度が急速に変化するために正確な横方向の計画を立てられないことを検出すると、すぐに横方向の制御を終了します。例えば、運転者がアクセルを踏んだときに生じる一定のスロットル開度に対して閾値Thを較正し、実際のスロットル開度がThより大きい場合には、計画的なオーバーシュートによる車線逸脱の危険を回避するために、事前に横方向制御を終了する。

3 ステアリング制御におけるドライバーの介入

システムが制御しているステアリング プロセスにドライバーが介入すると、システムが採用しているさまざまなステアリング制御方式に応じて、認識される結果が異なります。一般的に、トルク制御を使用すると、ドライバーが引き継ぎをするのがより簡単かつスムーズになりますが、角度制御を使用すると、引き継ぎトルクをより敏感に調整しない限り、ドライバーが引き継ぎをするのが難しくなります。さらに、ドライバーの介入プロセス中に、ドライバーのトルクがシステムの出口トルク値に達しない場合、システムはヒューマンマシンコドライビングになりがちです。この場合、システムの制御は非常に受動的であるように見えることが多く、運転プロセス全体でステアリングのオーバーシュートやアンダーステア​​が発生しやすくなります。その理由は、ステアリングトルクモデルの計算時にドライバーの入力がステアリング全体に与える影響が考慮されておらず、横方向のPID制御プロセスもホイールエンドが完了して車両情報を受け取った後のフィードバック調整であるため、その制御プロセスは常に実際の出力値よりも遅れています。これが不正確な横方向の制御の直接的な原因です。

上記の問題の根本的な原因を解決するには、ドライバーの引き継ぎトルクを正確にマークすることに加えて、ドライバーの介入をタイムリーかつ正確に予測することが最も重要です。ここでは、ターゲットを絞ったドライバー行動予測モデルを構築する必要があります。より古典的なアルゴリズムの 1 つである、ゲーム理論に基づくドライバー行動モデル制御アルゴリズムを以下に説明します。

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上図に示すように、モデル入力はドライバー操作主体RDriver(k)とシステム制御主体RAFS(k)をカバーし、AFSコントローラは自動運転によって制御されるステアリングプロセストルクまたは角度を表し、ドライバーコントローラDriver Controllerはドライバーの運転モデル​​の予測子を表します。ドライバー操作の予測出力角度δdriverが検出されると、AFSコントローラにAFSアクション因子として入力され、AFSの実際の出力角度δAFSを制御します。フィードバックとして、各出力制御の実際の観測値x(k+1)がアクション因子として使用され、Driver ControllerとAFS Controllerの新しいラウンドの予測値に影響を与えます。

したがって、システムは入力端でのドライバーの過去の操作情報に基づいてドライバーの今後の操作プロセスを予測し、普遍的な影響要因をモデルに入力することで、元の PID モデル予測の遅れを回避します。

4 TJA以下の制御機能の欠陥

車とラインを頻繁に切り替える

第2レベルの運転支援機能は、走行中に実際の道路の車線や先行車の検出に基づいて、車線追従制御を行うか、車両追従制御を行うかを決定する必要があるとき、一般的に、クリアレーンラインを検出できる場合、システムはクリアレーンラインを参照して軌道を計画し、車両を中央に配置します。クリアレーンラインを検出できない場合、システムは前方に追従する車両があるかどうかも判断します。該当する車両がある場合、システムは車線の中心線の追従から前方車両の軌道の追従に切り替えて、前方車両への追従を実現する必要があります。

再び明確な車線を検出できる場合、システムは車両追従から車線追従制御に切り替えることができます。ただし、特定された車線と車両が一定時間内に頻繁に変更される場合、システムは軌道計画制御層でモードを継続的に調整する必要があります。ただし、このとき、車線追従制御と追従車両制御は2つの完全に異なるプレビュー軌道を持っているため、2つの制御車両の結果の状態がまったく異なることになります。同じ位置の隣接する瞬間に、モード1（追従車両制御）からモード2（車線追従制御）に切り替えると、大きな横方向の位置オフセットが発生する可能性があります。その結果、システムは、一定時間内に最新の位置に到達するために、より大きな角度またはトルクを送信する必要があります。上記のプロセスが頻繁に発生すると、車両が横に揺れたり、ハンドル全体が投げ上げられたりして、ドライバーは非常に不快感を覚えます。快適性の観点から、完全な解決策を見つける必要があります。

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解決：

上記の問題は、検出された車線に対する冷却ヒステリシス制御と車両後方の制御状態モードの切り替えを実行できないことが原因で発生します。つまり、あるモードから別のモードに切り替えるときに遅延時間の確認が行われず、重要なポイントで頻繁に切り替えが発生しやすくなります。したがって、最も簡単な方法は、2つのモード間の切り替えプロセス中に冷却ヒステリシス制御時間を設定することです。次の図は、モード切り替えをより明確にグラフィカルに示しています。ルートラインモードと追従車両モードの間には、追従ラインモードと追従車両モード間のスムーズな移行を実現するのに十分なヒステリシス判断時間があり、車両の横揺れやステアリングホイール全体が投げ出される問題を軽減します。

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上図に示すように、第2レベルの運転支援システムの制御プロセス中に、明確な車線が消えそうになり、前方に車がある場合、システムは自身の能力に基づいて一定期間車線をシミュレートし続け、その後、追従する車両があるかどうかを判断し、ある場合は追従モードに切り替えます。前方に車両が存在しない場合は、この時点でセンタリング プロセスは直接終了します。また、追従処理中に、明確な車線が再識別された場合、車線が明確かつ十分に安定しているかどうか（つまり、持続時間が十分かどうか）を判断して、追従制御に戻るかどうかを判断するためのヒステリシス判定時間を設定する必要がある。

後続車と並行車との衝突

レベル 2 の運転支援システムでは、車線が消えても追従可能な前方車両がある場合、車両は前方車両を追従し続けます。前方車両の走行軌跡に大きなドラゴンが現れたり、仮想的に車線を変更して「車線」から外れたりした場合、前方車両を追従する自動運転車両は、次の 2 つの結果になる可能性があります。

まず、自車の前方車両追従走行可能領域を小さく設定すると、自車は前方車両を長い線で追従しなくなります。このとき、自車は追従すべき目標を見失ったと判断し、横方向のプレビュー軌道が利用できなくなります。このとき、縦方向のACC制御ロジックを維持すると、自車は目標速度まで急速に加速し、前方の側方車両と衝突する可能性が高くなります。

第二に、前方車両に追従する自車両の走行可能領域を大きく設定した場合、自車両は前方車両に追従して長い竜巻を描くため、実際に平行に走行する車両と衝突しやすくなります。

上記の 2 つの状況はユーザーにとって受け入れられないため、解決するには特定のソリューションを生成する必要があります。

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解決：

追従制御ロジックにおいて、並走車両や側方前方車両と衝突する主な原因は、実際の追従制御車両が追従を誤ったり、追従を失ったりした後、より良い解決策がないことです。したがって、主な解決策は主に次の側面から実行されます。

前方車両を追従するための走行可能領域を縮小します。前方車両が大きくドラゴン運動をしたり、仮想的に車線変更したりした場合、システムは車両を追従しなくなります。ただし、この領域のしきい値は、複数の実験を通じて実験的にテストする必要があり、その較正値は大きすぎても小さすぎてもいけません。大きすぎると、上記の状況で誤った追従が発生します。小さすぎると、追従能力が弱すぎます。

フュージョン側方検知センサーは側方車両を検知します。前方車両がドラゴンを作ったり、仮想的に車線変更したりすると、車両は側方センサーデータを受信し、側面に対応する潜在的な衝突リスク車両があるかどうかを総合的に判断します。リスク車両がある場合、車両は前方車両に追従せず、適時に警報を発して、全体の横方向制御から抜け出します。

ここで注目すべきは、先行車追従走行のTJA機能は、一般的に低速に適用され、並走車両や衝突車両と先行車両との相対速度は一般的に非常に低いため、使用するサイドセンサーは、パノラマカメラ、超音波レーダーなど、すでに設置されているセンサーでよい。もちろん、より高度な機能として、検出用のコーナーレーダーを導入することもできます。

また、追従目標を見失った後は自車両が不適切な加速をしがちなので、加速抑制方式を採用し、追従目標を見失ったと判定した場合には、自車両をスロットルを絞ったり、さらには減速させたりして、車両を現在速度以下の状態に制御することができる。このとき、横方向の後退や縦方向の制御の喪失を防ぐことができます。

5 ICAライン制御機能の欠陥

カーブでは速度制限なし

カーブでの事前速度制限とは、自動運転車が比較的高速で前方の特定のカーブエリアに進入する際、事前に減速を行わず、または車両の操舵角やヨーレートを使用してリアルタイムの速度制限を行う従来のACCシステムの機能モジュールのみを保持することを意味します。その結果、この初速では、この曲率のカーブをスムーズに通過することができず、横方向の制御によるトルクや操舵角では、車両を車線の中央に維持することができず、車線から逸脱したり、すぐに車線変更する必要が生じたりします。

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解決：

カーブで先行減速しない場合は、カメラによる前方の車線属性（曲率Ks）の検出結果を最大限に活用して先行減速を行う必要があります。速度制限ロジックは、次の式で表されます。

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上記の式で、τ はシステムが現在の速度からカーブを通過するための最大速度まで減速するために計算した最短時間を表し、Vobj はシステムがカーブの曲率の下で通過できる臨界速度値を表します。つまり、一定時間τ内に、現在の車速Vcurから目標車速Vobjまで減速する必要がある。 Ks は前方のカーブの最大曲率を表します。

高速域では、曲率と車速の関係は一般的に直線的であり、ヨーレートWsを導入することで、Ws=Ks*Vxの関係が得られます。したがって、車体情報を直接利用して高速域での速度制限を行うことができます。

注：上記のカーブ速度制限ロジックでは、通常の状況では、対応する減速度ax、コーナリング速度Vx、およびカーブ曲率Ksが事前に校正され、対応するテーブルに書き込まれます。実際の速度制限処理では、テーブルを参照するだけで速度制限制御を行うことができます。ただし、その前後加速度 ax の上限は、ACC 性能指標における ax 上限値 5m/s2 によって制限されるので注意が必要です。

速度制限のプロセスは次のとおりです。

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大型車両用のインテリジェント回避機能がない

一般的に、標準化された開発されたインテリジェント運転二次センタリング機能には、大型トラックやバスなどの特殊形状の車両に対応するインテリジェント回避機能がありません。つまり、大型トラックやバスが車両に近づいている場合、車両の走行軌道は依然として最初に設定された経路を参照します。このとき、車両は隣の車両のより大きな横方向の距離に比較的近いです。典型的な運転結果は2つあります。

① 横方向の距離が近すぎるため、車体センサーが実際の運転状況を誤検知したり、運転傾向を誤判断したりしやすくなります。このとき、側方車線の車両を前方のターゲットとみなして減速して追従したり、割り込んできそうな潜在的リスクターゲットとみなして誤って先行ブレーキをかけたりします。

② 横方向の距離が近すぎると、運転者に圧迫感が増す可能性があります。このとき、ドライバーがとる最も一般的な方法は、適切に減速して側方車線の大型車の後ろを走行するか、ドライバー自身がスピードを上げてハンドルを切って側方の車を追い越すことです。

上記の両方の状況は、運転支援が期待する結果ではありません。最初の状況では、ドライバーのシステムに対する信頼が低下し、その結果、引き継ぎの回数が増加します。2 番目の状況での誤ブレーキは、運転機能全体の快適性を低減します。

解決：

以上の分析によると、特に車線追従制御機能にインテリジェントな回避を追加する必要があり、一般的な方法は中央軌道を再計画することです。つまり、側方車線で特殊形状の車両が検出された場合、システム軌道計画アルゴリズムで車両と対応する特殊形状の車両との間の対応する横方向距離オフセット追加値Lateral Offsetを事前に設定する必要があります。このとき、重ね合わせたセンタリング軌跡は、本来の軌跡に対して車線中心線上ではなく、側方偏差中心線上になります。また、側方車線車両と車両自体の横方向距離は変動値であるため、その総合的な予測軌道は適応的に調整されます。

同時に、隣接車両の横方向オフセットには一定の変動傾向があるため、ここでは横方向加速度を使用してこの変動傾向を表します。その結果、追加の横方向オフセット値はリアルタイムで調整される可能性があります。つまり、横方向加速度の正の値が大きいほど（車両に近い加速度を正として）、隣接車両による侵入のリスクが大きいことを示しています。このとき、横方向オフセットを増やす必要があります。逆に、横方向加速度の負の値が大きい場合は、隣接車両が車線に侵入するリスクが低いことを意味します。このとき、横方向オフセットを適切に減らすか、現在の値を変更せずに維持することができます。 （下図に示すように、横方向オフセットと横方向加速度の典型的な関係を示しています）

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