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Avances en la fusión de vehículos automáticos conectados

La investigación se centra en estrategias de fusión seguras para vehículos automatizados conectados.

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Tabla de contenidos

El desarrollo de Vehículos Automatizados Conectados (CAVs) busca mejorar la seguridad en las carreteras, reducir la congestión del tráfico y disminuir el consumo de energía. Estos vehículos pueden comunicarse entre sí y con la infraestructura, como semáforos o señales de tráfico, para mejorar su funcionamiento en la carretera.

El Desafío de Incorporarse

Uno de los mayores desafíos para los CAVs es incorporarse al tráfico de manera segura. La incorporación ocurre en lugares como intersecciones y carriles de incorporación, donde los vehículos vienen de diferentes direcciones. Es crucial que los vehículos puedan hacerlo de manera segura y efectiva para prevenir accidentes y asegurar un flujo de tráfico suave.

Sistemas de Control para CAVs

Para resolver el problema de la incorporación, los investigadores han desarrollado sistemas de control que dirigen a los CAVs sobre cómo moverse basado en la información que recogen de su entorno. Estos sistemas de control ayudan a los vehículos a tomar decisiones sobre cuándo desacelerar, acelerar o cambiar de carril, asegurando que permanezcan seguros al incorporarse.

Consideraciones de Seguridad

La seguridad es una prioridad en el diseño de vehículos automatizados. Los sistemas de control deben incluir verificaciones para asegurar que los vehículos no se acerquen demasiado entre sí. Existen métodos para definir Zonas de Seguridad alrededor de los vehículos que deben ser respetadas. Si un vehículo se aproxima demasiado a otro, el sistema de control puede ajustar su velocidad o trayectoria para evitar una colisión.

El Rol de las Funciones de barrera de control

Una de las formas de gestionar la seguridad dentro de los CAVs es mediante el uso de funciones de barrera de control (CBFs). Las CBFs ayudan a garantizar que los vehículos se mantengan dentro de sus zonas de seguridad, incluso mientras navegan en situaciones de tráfico complejas. Si un vehículo detecta que está a punto de entrar en una zona insegura, el sistema de control hará cambios a su velocidad o dirección para mantener la seguridad.

Programación Cuadrática para Optimización

Los sistemas de control a menudo dependen de técnicas de optimización matemática, como la programación cuadrática (QP), para determinar las mejores acciones para los vehículos. Las QPs permiten al sistema encontrar soluciones para los mejores caminos y velocidades que puede tomar un vehículo, considerando la seguridad y la eficiencia.

El Enfoque Activado por Eventos

Para aumentar la eficiencia de los sistemas de control, los investigadores han propuesto un enfoque activado por eventos. En lugar de actualizar constantemente sus acciones basadas en intervalos de tiempo, los vehículos solo ajustan su comportamiento en respuesta a eventos específicos. Estos eventos podrían incluir un vehículo alcanzando un límite de zona de seguridad o a punto de incorporarse. Este método reduce cálculos innecesarios y permite un uso más eficiente de los recursos.

Implementando el Esquema Activado por Eventos

El método activado por eventos requiere un sistema de comunicación robusto entre vehículos e infraestructura. Cuando ocurre un evento, un vehículo puede intercambiar información rápidamente con vehículos cercanos para ajustar su trayectoria. Esta interacción en tiempo real es crucial para mantener la seguridad durante la incorporación y otras operaciones donde los vehículos operan cerca unos de otros.

Creando un Banco de Pruebas en Laboratorio

Para validar la efectividad de las estrategias de control y su seguridad en situaciones reales, los investigadores desarrollaron un banco de pruebas. Este banco utiliza robots móviles para imitar el comportamiento de los CAVs en un entorno controlado. Al usar robots físicos reales, los investigadores pueden observar qué tan bien funcionan los algoritmos en la práctica, evaluando su rendimiento en términos de seguridad y eficiencia.

Resultados de los Experimentos

A través de varios experimentos en el entorno de laboratorio, los investigadores pueden analizar qué tan bien funciona el control activado por eventos comparado con métodos tradicionales basados en tiempo. Los resultados ayudan a demostrar que los vehículos que usan el esquema activado por eventos pueden evitar situaciones inseguras más efectivamente que aquellos que siguen un enfoque basado en el tiempo.

Conclusión y Futuro

Los hallazgos de estos experimentos ofrecen una visión de cómo se pueden gestionar los CAVs de manera más segura y eficiente en las carreteras. Al refinar aún más las estrategias de control y probarlas en diversas condiciones, los investigadores buscan mejorar la seguridad de los vehículos en varios entornos. El trabajo futuro se centrará en ampliar las pruebas para incluir múltiples escenarios de tráfico y interacciones más complejas entre vehículos para asegurar que los sistemas sigan siendo confiables bajo diferentes condiciones.

Resumen de Conceptos Clave:

  • Vehículos Automatizados Conectados (CAVs): Vehículos que pueden comunicarse entre sí y con los sistemas de tráfico.
  • Incorporación: El proceso de entrar al tráfico de manera segura desde otro carril o carretera.
  • Sistemas de Control: Herramientas que guían cómo operan los CAVs basado en su entorno.
  • Zonas de Seguridad: Áreas alrededor de los vehículos que deben mantenerse claras para prevenir colisiones.
  • Funciones de Barrera de Control (CBFs): Mecanismos para asegurar que los vehículos se mantengan dentro de límites seguros.
  • Programación Cuadrática (QP): Un método matemático para optimizar las acciones del vehículo.
  • Enfoque Activado por Eventos: Una estrategia donde los vehículos reaccionan solo a eventos específicos en lugar de un cronograma fijo.
  • Banco de Pruebas en Laboratorio: Un campo de prueba usando robots para simular el comportamiento de los CAV para investigaciones.

Cada uno de estos aspectos contribuye a crear un entorno más seguro para los vehículos automatizados conectados en nuestras carreteras. Con la investigación en curso, el objetivo es hacer que estos sistemas sean aún más confiables y eficientes a medida que se convierten en una parte estándar de nuestra red de transporte.

Fuente original

Título: Optimal Control of Connected Automated Vehicles with Event-Triggered Control Barrier Functions: a Test Bed for Safe Optimal Merging

Resumen: We address the problem of controlling Connected and Automated Vehicles (CAVs) in conflict areas of a traffic network subject to hard safety constraints. It has been shown that such problems can be solved through a combination of tractable optimal control problems and Control Barrier Functions (CBFs) that guarantee the satisfaction of all constraints. These solutions can be reduced to a sequence of Quadratic Programs (QPs) which are efficiently solved on line over discrete time steps. However, guaranteeing the feasibility of the CBF-based QP method within each discretized time interval requires the careful selection of time steps which need to be sufficiently small. This creates computational requirements and communication rates between agents which may hinder the controller's application to real CAVs. In this paper, we overcome this limitation by adopting an event-triggered approach for CAVs in a conflict area such that the next QP is triggered by properly defined events with a safety guarantee. We present a laboratory-scale test bed we have developed to emulate merging roadways using mobile robots as CAVs which can be used to demonstrate how the event-triggered scheme is computationally efficient and can handle measurement uncertainties and noise compared to time-driven control while guaranteeing safety.

Autores: Ehsan Sabouni, H. M. Sabbir Ahmad, Wei Xiao, Christos G. Cassandras, Wenchao Li

Última actualización: 2023-06-02 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2306.01871

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.01871

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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