反いじめ型アダプティブ・クルーズ・コントロール：主導的な優先通行（right-of-way）保護アプローチ

要旨: 随従型クルーズコントロール（Adaptive Cruise Control: ACC）システムは、近年広く商用化されてきました。しかし、既存のACCシステムは、接近した車線への割り込み（cut-in）に対して依然として脆弱であり、この振る舞いは「道路いじめ（road bullying）」に類似しています。この問題に対処するため、本研究では「道路いじめ」に相当する割り込みに対して、通行権（right-of-way）を先回りして防御できる、反いじめ型の随従型クルーズコントロール（Anti-bullying Adaptive Cruise Control: AACC）アプローチを提案します。多様な「道路いじめ」の割り込みシナリオに円滑に対応するため、提案手法はまず、個々の運転スタイル識別のためのオンライン・逆最適制御（Inverse Optimal Control: IOC）ベースのアルゴリズムを活用します。次に、スタッケルベルグ競争に基づき、ゲーム理論に基づく運動計画フレームワークを提示します。このフレームワークでは、識別された個々の運転スタイルを用いて、割り込み車両の反応関数を定式化します。このような反応関数をエゴ車両（ego vehicle）の運動計画に統合することで、エゴ車両は、通行権防御のための最適な操縦を見出すために、割り込み車両の取り得るあらゆる反応を考慮できます。知る限り、本研究は車両間の相互作用ダイナミクスをモデル化し、割り込み車両のさまざまな運転スタイルに適応するインタラクティブな計画立案器を開発した最初の研究です。シミュレーション結果は、提案手法が「道路いじめ」型の割り込みを防止でき、さらに異なる割り込み車両の運転スタイルにも適応できることを示しています。安全性と快適性はそれぞれ最大79.8%および20.4%向上します。また、交通流における運転効率は最大19.33%の改善が見込めます。さらに、提案手法はより柔軟な運転戦略を採用することも可能です。加えて、50ミリ秒未満の計算時間を保証することで、提案手法はリアルタイムのフィールド実装を支援できます。