Originally, decision and control of the lane change of the vehicle was on the human driver. In previous studies, the decision-making of lane-changing of human driver was mainly used to increase the individual ’s benefit. However, the lane-changing behavior of these human drivers can sometimes have a bad influence on the overall traffic flow. As technology for autonomous vehicles develops, lane changing action as well as lane changing decision making fall within the control category of autonomous vehicles. However, since many of current lane-changing decision algorithms of autonomous vehicles are based on the human driver model, it is hard to know the potential traffic impact of such lane change. Therefore, in this study, we focused on decision making of lane change considering traffic flow, and accordingly, we study lane change control system considering whole traffic flow. In this research, the lane change control system predicts the future traffic situation through the cell transition model, one of the most popular macroscopic traffic simulation model, and determines the change probability of each lane that minimizes the total time delay through the genetic algorithm. The lane change control system then conveys the change probability to this vehicle. In the macroscopic simulation result, the proposed control system reduced the overall travel time delay. The proposed system is applied to microscopic traffic simulation, the oversaturated freeway traffic flow algorithm (OFFA), to evaluate the potential performance when it is applied to the actual traffic system. In the traffic flow - density, the maximum traffic flow has been shown to be increased, and the points in the congestion area has also been greatly reduced. Overall, the time required for individual vehicles was reduced.
기존에 차량의 차로 변경에 대한 결정과 제어는 인간 운전자에게 있었다. 기존의 연구들을 보면 인간 운전자의 차로 변경에 대한 결정은 주로 개개인의 이득을 증가시키기 위한 목적으로 사용되었다. 하지만 이런 인간 운전자들의 차로 변경 행태는 간혹 전체 교통 흐름에는 안좋은 영향을 줄 수 있다. 자율 주행 차량에 대한 기술이 개발됨에 따라 차로 변경과 그 결정 또한 자율 주행차량의 통제 범주 안에 들어올 수 있다. 기존의자율주행 차량을 위한 차로 변경 결정 모델들은 인간 운전자의 차로 변경 모델들을 기반으로 하고 있기 때문에, 교통 흐름에 어떤 영향을 미칠지는 모른다. 따라서, 본 연구에서는 교통 흐름을 고려한 차로 변경 결정에 초점을 두었고 이에 따라, 전체 교통 흐름을 고려한 차로 변경 운영 시스템에 대해서 연구하였다. 이차로변경운영 시스템은 거시 교통 시뮬레이션 모델인 셀전이모델을 통하여 미래 교통 상황에 대한 예측을 하고, 유전적 알고리즘을 통하여 전체 소요 시간 지연을 최소화 시키는 구간 별 차로변경확률을 결정하여개별 차량의 위치에 따라 이 차로변경확률을 전달한다. 가상의 차로 감소 구간에서 거시 교통 시뮬레이션을 한 결과, 전체 소요 시간 지연이 감소하였다. 이를 미시 교통 시뮬레이션인 과포화 고속도로 교통류 알고리즘을 통하여 실제 교통 시스템에 본 연구에서 제안된 차로 변경 운영 시스템을 적용하였을 때 나올 결과를 알아보았다. 교통 흐름-밀 도 그림 상에서 최대 교통흐름이 증가한 것으로 나왔고, 혼잡부에 존재하는 시간도 크게 줄었다. 전체적으로 개별 차량의 소요시간이 줄어든 것으로 나타났다.
