A Decentralized Approach for Connected and Autonomous Vehicles Traffic Negotiation and Conflict Resolution

Abstract

O crescimento populacional e a rápida expansão urbana no último século geraram uma aglomeração metropolitana que causou inúmeros impactos sociais e econômicos. A alta demanda por mobilidade resultou em um número crescente de veículos nas estradas, levando a tempos de viagem mais longos, o que tem causado congestionamentos, aumento dos índices de acidentes e aumento da poluição. Os Sistemas de Transporte Inteligente (ITS) têm o potencial de revolucionar o transporte e a mobilidade urbana ao reduzir acidentes de trânsito, mitigar congestionamentos e engarrafamentos.A comunicação entre veículos permite negociação e cooperação que podem ser usadas em vários contextos, como cruzamentos, junções de faixa e mudança de faixa. A resolução de conflitos entre veículos é uma tarefa desafiadora devido à maior densidade de veículos e espaço de manobra limitado, muitas vezes apenas mudanças de velocidade é permitido. Um número significativo de estudos focam em soluções centralizadas que possuem uma forte dependência da infraestrutura. Além disso, há poucas pesquisas sobre métodos de negociação descentralizada que levem em consideração sistemas multiobjetivos onde cada veículo tem sua própria função de custo privada e também existem poucos trabalhos focados em soluções generalizadas que abordam diferentes cenários dinâmicos com fluxo de tráfego usando a mesma abordagem.Esta tese propõe um método para resolução de conflitos entre veículos que possuem a capacidade de se comunicar de forma descentralizada e que pode ser utilizado em múltiplos cenários dinâmicos, tais como: cruzamentos, junções de faixa e mudanças de faixa. Também consideramos veículos com diferentes características, dimensões e funções de custo privadas. A abordagem proposta visa melhorar o fluxo de veículos e reduzir o tempo de viagem que pode ser traduzido na redução de emissão de poluentes.Para avaliar a proposta, utilizamos uma ferramenta de simulação para criar diversos cenários de teste e comparamos os resultados com métodos existentes utilizando métricas comumente utilizadas na literatura. Além disso, também foi necessário adaptar a ferramenta de simulação para incluir recursos como cálculo de trajetória, detecção de colisão e gerenciamento de veículos em relação ao processo de tomada de decisão.Em todos os cenários, melhorias significativas foram alcançadas em termos de fluxo de veículos, resultando em diminuição do tempo de viagem e aumento da velocidade média em relação aos benchmarks utilizados.