Ин таҳқиқот дар симулятсияи CARLA 0.9.11 муқоиса мекунад, ки ҳангоми кӯтоҳ шудани масофаи дарки воситаҳои нақлиёти автономӣ аз сабаби тумани зич, алоқаи восита ба восита (Vehicle-to-Vehicle, V2V), Model Predictive Control (MPC) ва равиши predictive buffering, ки ҳаракатҳои ояндаи воситаи пешсафро нигоҳ медорад, то чӣ андоза метавонанд барои пешгирии бархӯрди аз қафо муфид бошанд. Чор сенария баррасӣ мешавад: S1 бе дарк ва бе алоқа, S2 бо дарки LiDAR-радар, ки бар асари туман коҳиш ёфтааст, S3 бо MPC-и дастгиришавандаи V2V ва S4, ки ба он predictive buffer илова шудааст. Дар натиҷаҳои Monte Carlo барои S1 сатҳи бархӯрди %92,86 ва TTC-и ҳадди ақал 0,289 ± 0,117 s гузориш шудааст, дар ҳоле ки сатҳи бархӯрди гузоришшуда барои S2, S3 ва S4 %0 мебошад; қиматҳои миёнаи TTC-и ҳадди ақал мутаносибан 1,943 ± 3,538 s, 1,439 ± 2,287 s ва 1,929 ± 2,268 s мебошанд. Тафсири умумии манбаъ ин аст, ки пешбинии бар V2V асосёфта ва махсусан predictive buffering метавонанд тормозгирии барвақттар ва нармтарро таъмин кунанд. Бо вуҷуди ин, натиҷаҳо озмоиши роҳи воқеӣ нестанд, балки натиҷаҳои симулятсияи дарозии бар CARLA асосёфтаанд ва бинобар баъзе номувофиқиҳои оморӣ/параметрӣ дар манбаъ набояд ҳамчун “дар ҳама шароит бехатар” ё “дар ҳамаи метрикаҳо бартар” тафсир шаванд.

Ғояи асосии муҳандисии таҳқиқот ин аст, ки дар шароити туман ба ҷойи танҳо зиёд кардани масофаи сенсор, иттилооти хатар аз он сӯи хатти биниш интиқол дода шавад. Воситаи пешсаф тавассути паёми V2V мавқеъ, суръат, шитоб ва, ихтиёрӣ, нақшаи кӯтоҳмуддати шитоби ояндаи худро ба воситаи ego мефиристад. Воситаи ego метавонад ин иттилоотро ба уфуқи пешгӯии MPC ворид карда, маҳдудияти масофаи бехатари пайравиро пеш аз он ки LiDAR ё радари маҳаллӣ монеаро боэътимод бубинад, фаъол созад. Predictive buffer бошад, ҳангоми қатъшавии кӯтоҳи алоқа истифодаи унсурҳои минбаъдаи пайдарпаии охирини нақшаи ояндаро идома медиҳад, то ин пешбинӣ фавран аз даст наравад.

Тумани зич дар ронандагии автономӣ кадом мушкили физикиро ба вуҷуд меорад?

Мушкили марказии таҳқиқот танҳо “хира” шудани тасвир нест. Туман паҳншавии сигнали электромагнитӣ ё оптикиро байни сенсор ва ҳадаф тағйир дода, масофаи ошкоршавандаро кам мекунад. Муҳаққиқон кӯшиш мекунанд инро на танҳо ҳамчун буриши геометрии биниш дар CARLA, балки тавассути сустшавии атмосферӣ модел кунанд.

Сустшавии умумии атмосферӣ бо муносибати Beer-Lambert ифода мешавад:

\[ I(d)=I_0e^{-\beta d} \]

Дар ин ҷо \(I_0\) шиддати ибтидоии сигнал, \(I(d)\) шиддати боқимонда пас аз масофаи d ва \(\beta\) коэффисиенти атмосферии extinction мебошад. Вақте ки ҳадди ақали ошкоркунии сенсор \(I_{\min}\) аст, масофаи самараноки дарк дар туман

\[ L_{\mathrm{fog}} = \frac{1}{\beta} \ln \left( \frac{I_0}{I_{\min}} \right) \]

муайян карда мешавад. Ҳамин тавр, бо зиёд шудани \(\beta\), яъне бо сахттар шудани туман, уфуқи дастрасии дарк кӯтоҳ мешавад.

LiDAR, радар ва камера дар туман ба як шакл модел карда намешаванд

Барои LiDAR бинобар паҳншавии дуҷонибаи атмосферӣ қабул карда мешавад, ки қувваи қабулшуда тақрибан мувофиқи

\[ P_r(d) \propto \frac{1}{d^2}e^{-2\beta d} \]

кам мешавад. Ҳам талафоти геометрии вобаста ба масофа ва ҳам сустшавии атмосферии рафту баргашт метавонанд боис шаванд, ки сигнали аз ҳадафҳои дур омада аз ҳадди сенсор поён равад.

Барои радар манбаъ таъсири туманро на ҳамчун буриши сахти масофа, балки тавассути зиёд шудани номуайянии ченкунӣ нишон медиҳад:

\[ \sigma_r^2(d) = \sigma_0^2(1+\alpha\beta d). \]

\(\sigma_0^2\) дисперсияи номиналии ченкунӣ ва \(\alpha\) параметри танзимест, ки ҳассосияти радарро ба шароити атмосферӣ ифода мекунад. Дар ин модел радар дар ҳамон шароити туман метавонад нисбат ба LiDAR уфуқи васеътари даркро нигоҳ дорад, аммо номуайянии ченкунӣ меафзояд.

Модели ташаккули тасвири атмосферӣ барои камера бошад, чунин аст:

\[ I(x) = J(x)e^{-\beta d(x)} + A\left(1-e^{-\beta d(x)}\right) \]

Дар ин ҷо \(J(x)\) шуоъафкании воқеии саҳна, \(A\) нури атмосферӣ ва \(d(x)\) амиқии нуқтаи тасвирро ифода мекунад.

Чаро таъхири дарк хатари бархӯрдро зуд зиёд мекунад?

Дар таҳқиқот вақти аввалини ошкоркунии боэътимоди монеа бинобар туман \(t_{\mathrm{det}}\) ҳамчун лаҳзае муайян мешавад, ки масофаи байни воситаи ego ва воситаи пешсаф ба уфуқи самараноки сенсор баробар мешавад:

\[ s_{\mathrm{obs}}(t_{\mathrm{det}}) - s_{\mathrm{ego}}(t_{\mathrm{det}}) = L_{\mathrm{fog}}. \]

Вақти боқимонда то бархӯрд, яъне Time-to-Collision (TTC),

\[ TTC(t) = \frac{ s_{\mathrm{obs}}(t)-s_{\mathrm{ego}}(t) }{ \max\{ \varepsilon, v_{\mathrm{ego}}(t)-v_{\mathrm{obs}}(t) \} } \]

ҳисоб карда мешавад. Агар маҷмӯи таъхири дарк, қарор ва актуатор \(t_{\mathrm{sys}}\) бошад, равзанаи дастраси вокуниш

\[ \Delta t_{\mathrm{react}} = TTC(t_{\mathrm{det}}) - t_{\mathrm{sys}} \]

мешавад.

Вақте туман \(L_{\mathrm{fog}}\)-ро кам мекунад, монеа дертар ошкор мешавад. Дар натиҷа \(t_{\mathrm{det}}\) пеш меравад ва TTC-и боқимонда ҳангоми оғози тормозгирӣ кам мешавад. Ин механизми асосии физикӣ дар сенарияҳои S1 ва S2 мебошад.

Чӣ гуна санҷида мешавад, ки тормозгирӣ аз ҷиҳати физикӣ имконпазир аст ё не?

Агар суръати воситаи ego \(v_e\) ва бузургии шитоби ҳадди аксари иҷозашудаи тормоз \(a_{\max}\) бошад, масофаи идеалии ҳадди ақали тормоз

\[ d_{\mathrm{stop}} = \frac{v_e^2}{2a_{\max}} \]

модел карда мешавад.

Аммо ҳангоми таъхири дарк ё алоқа воситаи нақлиёт ҳаракатро идома медиҳад. Агар масофаи ибтидоии дастрас \(d_0\) ва таъхири самаранок \(t_{\mathrm{delay}}\) бошад, масофаи боқимонда ҳангоми оғози тормоз

\[ d_{\mathrm{available}} = d_0-v_et_{\mathrm{delay}} \]

мешавад. Барои бе бархӯрд истодан манбаъ шарти

\[ d_0-v_et_{\mathrm{delay}} \geq \frac{v_e^2}{2a_{\max}} \]

ро истифода мебарад.

Ин ифода даъвои асосии таҳқиқотро равшан мекунад: чандсад миллисония барвақттар расидани иттилооти хатар аз сенсор ё паёми V2V танҳо беҳбудии барномавии бароҳатӣ нест, балки масофаи аз ҷиҳати физикӣ дастрас барои тормозгириро низ тағйир медиҳад.

Фарқи воқеии байни чор сенария чист?

Иттилооти V2V чӣ гуна ба MPC ворид мешавад?

Дар S3 паёми “hazard-ahead” аз воситаи пешсаф ба воситаи ego мавқеъ ва суръати монеа ва ихтиёрӣ нақшаи кӯтоҳи сустшавии ояндаро медиҳад. Маҳдудияти асосии пайравии бехатар дар манбаъ

\[ s_{\mathrm{obs},k+i} - s_{k+i} \geq d_0 + T_{\mathrm{head}}v_{k+i}, \qquad i=1,\ldots,N \]

мебошад.

\(d_0\) масофаи доимии ҳадди ақал ва \(T_{\mathrm{head}}\) фосилаи пайравии вобаста ба вақт аст. Вақте иттилооти V2V барвақт мерасад, MPC метавонад ин маҳдудиятро бе интизори дидани воситаи пешсаф аз ҷониби сенсор фаъол кунад.

Predictive buffer аз танҳо нигоҳ доштани паёми охирин чӣ фарқ дорад?

Дар S4 паёми фиристодаи воситаи пешсаф танҳо шитоби ҷориро интиқол доданаш шарт нест. Пайдарпаии шитоби оянда аз MPC-и худи пешсаф низ метавонад фиристода шавад:

\[ u^{V2V}(k) = [ u^{MPC}(k|k), u^{MPC}(k+1|k), \ldots, u^{MPC}(k+N_p-1|k) ]^T. \]

Воситаи ego ин пайдарпаиро дар buffer-и маҳаллӣ нигоҳ медорад. Агар пас аз паёми охирини эътиборнок \(j\) давраи MPC гузашта бошад

\[ \hat u_{\mathrm{lead}}(k) = \begin{cases} u^{V2V}(k+j|k-j), & j<N_p,\\ \hat a_{\mathrm{lead}}(k), & j\geq N_p. \end{cases} \]

дар қатъшавии кӯтоҳи алоқа buffer пешгӯии навбатии ояндаро, ки қаблан фиристода шудааст, истифода мекунад. Агар қатъшавӣ аз prediction horizon дарозтар шавад, система ба равиши эҳтиёткоронаи extrapolation/fallback, ки дар манбаъ муайян шудааст, мегузарад.

Ин тарҳ аз мантиқи Zero-Order Hold фарқ мекунад: ҳадаф танҳо нигоҳ доштани шитоби охирини ченшуда нест, балки истифодаи нақшаи ояндаест, ки ҳангоми расидани паём аллакай гирифта шуда буд.

MPC чиро оптимизатсия мекунад?

Дар манбаъ ҳолати дарозии воситаи нақлиёт

\[ x_k= \begin{bmatrix} s_k\\ v_k \end{bmatrix}, \qquad u_k=a_k \]

муайян карда шуда, модели дискретии шитоби доимӣ

\[ x_{k+1} = Ax_k+Bu_k \]

\[ A= \begin{bmatrix} 1&T_s\\ 0&1 \end{bmatrix}, \qquad B= \begin{bmatrix} \frac{1}{2}T_s^2\\ T_s \end{bmatrix} \]

истифода мешавад.

Функсияи ҳадафи MPC хатои суръат, саъйи идоракунӣ, jerk ва тағйирёбандаҳои slack-и бехатариро якҷо ҷарима мекунад:

\[ J= \sum_{i=1}^{N} \left[ q_v(v_{k+i}-v^*)^2 + r_u u_{k+i-1}^2 + r_j(u_{k+i-1}-u_{k+i-2})^2 \right] + w_s \sum_{i=1}^{N} \xi_i^2. \]

Ғайр аз ин, маҳдудиятҳои суръат, шитоб, jerk ва масофаи пайравӣ мавҷуданд. Ҳамин тавр MPC на танҳо ҳадафи “бархӯрд нашавад”, балки пайгирии суръат ва бароҳатии тормозгириро низ дар як оптимизатсия баррасӣ мекунад.

Танзимоти пешфарзи MPC дар манбаъ

Дар Муодила (26) манбаъ танзимоти зеринро ҳамчун пешфарз медиҳад:

Аммо таҳлили ҳассосият дар Ҷадвали 2-и ҳамин таҳқиқот “selected value”-ро барои вазни суръат 3, distance safety weight 10 ва ҳадди аксари сустшавӣ −6 m/s² медиҳад. Азбаски манбаъ ба таври кофӣ равшан намекунад, ки ин қиматҳои интихобшуда ва қиматҳои пешфарзи Муодила (26) дар кадом озмоишҳо ҷудогона истифода шудаанд, ду параметризатсия дар ин ҷо бесадо якҷо карда нашудаанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Вақте дарк аз сабаби туман дер мешавад, захираи дастраси тормозгирӣ ва TTC метавонад ҷиддан кам шавад.
• Дар симулятсияҳои CARLA-и таҳқиқот S1 бе дарк ва бе V2V бо сатҳи баланди бархӯрд анҷом ёфт.
• Дар S2 бо LiDAR-радар-и бадшуда ошкоркунии дери гузоришшуда тормозгирии фаврӣ ва шадидро талаб кард.
• MPC-и дастгиришавандаи V2V дар симулятсияҳои манбаъ ба тормозгирии пешсаф назар ба сенсори маҳаллӣ барвақттар вокуниш нишон дод.
• Дар озмоишҳои Monte Carlo-и гузоришшуда барои S3 ва S4 сатҳи бархӯрд %0 аст.
• Predictive buffer ҳадаф дорад дар қатъшавии кӯтоҳи V2V бо истифода аз пешгӯиҳои шитоби оянда, ки қаблан гирифта шудаанд, пешбинӣ идома ёбад.
• Дар манбаъ нишон дода шудааст, ки дар таъхири баланди 120 ms ва қатъшавии алоқаи 0,8 s равиши V2V-MPC дар симулятсияҳои намояндагӣ рафтори бе бархӯрдро нигоҳ дошт.
• S4 дар манбаъ нисбат ба S3 бо TTC-и миёнаи ҳадди ақали баландтар ва агрессивияти камтари идоракунӣ алоқаманд шудааст.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ ё исбот намекунад

• Таҳқиқот нишон намедиҳад, ки воситаҳои автономӣ дар шароити воқеии роҳ %100 бехатар мебошанд.
• Сатҳи %0 бархӯрд танҳо барои шароити симулятсияи баррасишуда ва озмоишҳои гузоришшуда эътибор дорад; кафолати умумии бехатарии ҳаракат нест.
• Нишон дода нашудааст, ки predictive buffering дар ҳамаи сатҳҳои таъхири алоқа ва талафи пакет бехатариро нигоҳ медорад.
• Рақамҳои манбаъ нишон намедиҳанд, ки S4 дар ҳар як метрикаи бехатарӣ аз S2 ва S3 беҳтар аст; махсусан TTC-и миёнаи ҳадди ақали гузоришшудаи S2 аз S4 каме баландтар аст.
• Таҳқиқот ивазкунии ҳамзамони хат, манёври канорӣ ё оптимизатсияи якҷояи канорӣ-дарозиро намесанҷад.
• Нишебии роҳ, трафики омехта, ҳамкории мотосикл/пиёдагард, динамикаи гуногуни воситаҳо ва трафики бисёрхатта мустақим арзёбӣ нашудаанд.
• Нишон дода нашудааст, ки паёмҳои DSRC/V2V дар таҷҳизоти воқеии радио дар озмоиши саҳроии туман чен шудаанд; шароити алоқа фарзияҳои симулятсия/модел мебошанд.
• Натиҷаи CARLA маънои сертификатсияи системаҳои воқеии тормози восита ё системаҳои истеҳсолии ADAS/CAV-ро надорад.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Инфрасохтори симулятсия

Озмоишҳо бо истифода аз CARLA 0.9.11 ва CARLA API анҷом дода шудаанд. Қабати алоқа бо мантиқи Dedicated Short-Range Communications (DSRC) бар асоси IEEE 802.11p модел шудааст; воситаҳо иттилооте чун суръат, шитоб, самт, мавқеи GPS ва ҳолати тормозро мубодила кардаанд.

Дар озмоишҳои Monte Carlo кадом шароитҳо тағйир дода шуданд?

Дар арзёбии омории чор сенария манбаъ хабар медиҳад, ки шароити ибтидоии зерин тасодуфӣ тағйир дода шуданд:

• масофаи ибтидоии байни воситаҳо: 15-40 m;
• суръати ибтидоии воситаи ego: 70-100 km/h;
• масофаи биниш дар туман: 15-30 m;
• оғози таваққуфи фаврии воситаи пешсаф: тақрибан t=20 s.

Манбаъ дар бахшҳои гуногун 30 озмоиши эътиборнокро хабар медиҳад ё мегӯяд, ки бинобар бархӯрди CARLA spawn танҳо давишҳои эътиборнок нигоҳ дошта шуданд. Аммо махсусан сатҳи %92,86 бархӯрд дар S1 бо ибораи “30 valid trials” аз ҷиҳати арифметикаи оддӣ мустақим мувофиқат намекунад, бинобар ин шумораи воқеии намунаи самаранок набояд дақиқ қабул карда шавад.

Омори гузоришшудаи чор сенария

Ин ҷадвал як нозукии муҳимро нишон медиҳад. Рейтинги умумии натиҷаҳои манбаъ S4-ро ҳамчун усули бехатартарин ва бароҳаттарин пешниҳод мекунад; аммо агар танҳо TTC-и миёнаи ҳадди ақалро бинем, қимати 1,943 s-и S2 аз 1,929 s-и S4 ба андозаи 0,014 s баландтар аст. Аз ин рӯ бартарии S4 набояд ҳамчун “доштани баландтарин TTC-и ҳадди ақал” умумӣ карда шавад. Далели таҳқиқот ба фоидаи S4 ба арзёбии якҷояи ҳолати бархӯрд, шакли тормозгирӣ, jerk, рафтор дар қатъшавии алоқа ва пайвастагии пешбинӣ асос меёбад.

S1: Агар иттилоот набошад чӣ мешавад?

Дар давиши намояндагии S1, вақте воситаи ego тақрибан бо 84 km/h ҳаракат мекунад, воситаи пешсаф тақрибан дар t≈20 s меистад. Азбаски воситаи ego пешсафро дарк намекунад, суръаташро ба таври назаррас кам намекунад ва TTC тақрибан дар t≈23 s ба сифр расида, бархӯрди аз қафоро ба вуҷуд меорад.

Дар бахши Monte Carlo TTC-и миёнаи ҳадди ақал 0,289 ± 0,117 s ва сатҳи бархӯрд %92,86 гузориш шудааст. Ин қиматҳо равшантарин намунаи нокомии бехатарӣ дар таҳқиқотро ташкил медиҳанд.

Бо вуҷуди ин, гарчанде таърифи методологии S1 “no perception and no V2V” аст, дар ҳамон параграфи Monte Carlo навишта шудааст, ки воситаи ego “onboard perception” истифода мекунад. Аз ин сабаб таърифи S1 мувофиқи таснифи чор сенария дар бахши асосии методология нигоҳ дошта шудааст.

S2: Сенсорҳо бархӯрдро пешгирӣ мекунанд, пас чаро мушкил ҳанӯз вуҷуд дорад?

Дар S2 LiDAR ва радар мавҷуданд, аммо масофаи самараноки ошкоркунӣ аз сабаби туман кам шудааст. Дар давиши намояндагӣ воситаи пешсаф танҳо вақте ошкор мешавад, ки масофаи боқимонда хеле кам шудааст ва воситаи ego бо тормозгирии фаврии наздик ба ҳадди аксар меистад.

Манбаъ дар 30 давиши тасодуфии эътиборнок %0 бархӯрд гузориш мекунад. Аз ин рӯ тавсифи S2 ҳамчун “системаи perception-only бо бархӯрди зиёд” дуруст нест. Тибқи натиҷаи муфассали худи таҳқиқот, мушкили S2 бештар ҳамчун ошкоркунии дер, захираи ками бехатарӣ, шитоби баланди тормоз ва jerk пешниҳод шудааст, на шумораи бархӯрд.

TTC-и ҳадди ақали гузоришшуда барои S2 1,943 ± 3,538 s ва фосилаи эътимоди %95 [0,152; 3,733] s аст. Инҳирофи хеле калони стандартӣ нишон медиҳад, ки иҷроиш байни шароити гуногуни тасодуфӣ ба таври васеъ тағйир ёфтааст.

S3: Агар V2V хатарро пеш аз сенсор хабар диҳад, чӣ тағйир меёбад?

Дар S3, азбаски иттилооти тормозгирии воситаи пешсаф тавассути V2V ба воситаи ego мерасад, MPC метавонад маҳдудиятҳои бехатарии ояндаро бе интизори тасдиқи монеа аз ҷониби сенсори маҳаллӣ фаъол кунад. Дар саҳнаи CARLA-и манбаъ ин ҳамчун кам кардани барвақттар ва тадриҷии суръат дида мешавад.

Дар озмоишҳои Monte Carlo %0 бархӯрд ва TTC-и ҳадди ақал 1,439 ± 2,287 s гузориш шудааст.

Муҳаққиқон V2V-MPC-ро инчунин дар ду ҳолати вайроншавии алоқа озмоиш карданд:

• таъхири баланд: 120 ms;
• қатъшавии муваққатии алоқа: 0,8 s.

Дар Расмҳои 9 ва 10 суръатҳои воситаи пешсаф ва ego ва TTC дар V2V-и муқаррарӣ, таъхири баланд ва blackout муқоиса шудаанд. Бо зиёд шудани таъхир вокуниши воситаи ego дертар оғоз мешавад ва TTC-и ҳадди ақал паст мешавад. Махсусан дар ҳолати blackout TTC ба минтақаи критикӣ бештар наздик мешавад, аммо симулятсияи намояндагӣ бе бархӯрд анҷом меёбад.

Расми 11 нишон медиҳад, ки чаро MPC агрессивтар мешавад

Дар таҳқиқот ҷузъҳои хароҷоти MPC барои V2V-и муқаррарӣ, таъхири баланд ва blackout-и алоқа алоҳида нишон дода шудаанд. Вақте воситаи пешсаф тормозгириро оғоз мекунад, хароҷоти пайгирии суръат ва масофа/бехатарӣ зиёд мешаванд. Вақте алоқа дер ё қатъ-қатъ меояд, контроллер маҷбур мешавад хатарро дертар ҷуброн кунад, бинобар ин қуллаҳои хароҷот ва саъйи идоракунӣ калон мешаванд.

Ин натиҷа нишон медиҳад, ки танҳо метрикаи “бархӯрд шуд/нашуд” барои шарҳи сифати ронандагӣ кофӣ нест. Як натиҷаи бе бархӯрд метавонад бо сахтии гуногуни тормозгирӣ ва бароҳатии гуногуни мусофирон ба даст ояд.

S4: Predictive buffer чӣ медиҳад?

Дар S4 пайдарпаии кӯтоҳмуддати шитоби ояндаи пешсаф пешакӣ дар воситаи ego нигоҳ дошта мешавад. Аз ин рӯ, вақте як ё чанд паём гум мешавад, воситаи ego танҳо ба маълумоти охирини ҷорӣ вобаста намемонад; истифодаи пешгӯии навбатии нақшаро идома медиҳад.

Дар графики намояндагии суръат воситаи ego пеш аз интизори тормозгирии сахти пешсаф суръатро кам мекунад. Дар Расми 15 масофаи байни воситаҳо аз тақрибан 50 m кам мешавад, аммо ба сифр наздик намешавад ва вақте ҳар ду восита меистанд, масофаи намояндагии тақрибан 40 m нигоҳ дошта мешавад. Ин рақам аз графики як давиш дида мешавад ва набояд ҳамчун натиҷаи умумии Monte Carlo истифода шавад.

Дар арзёбии Monte Carlo-и S4 %0 бархӯрд, TTC-и миёнаи ҳадди ақал 1,929 ± 2,268 s ва фосилаи эътимоди %95 [0,782; 3,077] s гузориш шудааст.

Манбаъ мегӯяд, ки S4 нисбат ба S3 TTC-и ҳадди ақалро зиёд ва агрессивияти тормозгириро кам кардааст. Баланд шудани TTC-и миёнаи ҳадди ақал аз 1,439 s дар S3 ба 1,929 s дар S4 бо ин муқоиса мувофиқ аст. Аммо азбаски миёнаи S2 1,943 s буда, аз S4 каме баландтар аст, ибораи “S4 дар байни ҳамаи сенарияҳо баландтарин TTC-и ҳадди ақал дорад” аз ҷиҳати рақамӣ истифода намешавад.

Чаро дар ифодаҳои оморӣ бояд эҳтиёт кард?

Инҳирофҳои стандартии TTC дар S2-S4 нисбат ба миёнаҳо хеле калонанд, ки паҳншавии васеи натиҷаҳо байни озмоишҳоро нишон медиҳад. Аз ин рӯ фарқиятҳои хеле хурди миёна, монанди 1,943 s ва 1,929 s, наметавонанд далели бартарии маънодори як усул бар дигаре бошанд.

Ғайр аз ин, барои S4 манбаъ дар баъзе бахшҳо мегӯяд, ки TTC “consistently above safety thresholds” мондааст. Аммо дар ҳамон бахш TTC-и миёнаи ҳадди ақал 1,929 s ва ҳадди поёнии фосилаи эътимоди %95 0,782 s гузориш шудааст. Азбаски ҳадди критикии истифодашуда дар Расми 10 тақрибан 2 s аст, ин ибора бояд бехатартарин тарз танҳо ба траекторияи намояндагии S4 татбиқ шавад; барои ҳамаи намунаҳои Monte Carlo ҷамъбасти қатъӣ карда нашавад.

Ҳассосияти параметрҳои MPC

Манбаъ инчунин таҳлили ҳассосиятро бо тағйир додани уфуқи пешгӯӣ, вазни суръат, вазни масофаи бехатарӣ ва шитоби ҳадди аксари тормоз гузориш мекунад:

Маълум нест, ки танзимоти пешфарзи \(q_v=1\), \(w_s=2\) ва \(a_{max}=4~m/s^2\) дар Муодила (26) бо қиматҳои интихобшудаи ин ҷадвал ҳамон параметризатсияи ниҳоиро ифода мекунанд ё не. Аз ин рӯ дар мундариҷаи Verianla параметрҳои интихобшуда бесадо ба ҷойи пешфарзҳо гузошта нашудаанд.

Ҷиҳати қавии таҳқиқот чист?

Ҷиҳати муҳими таҳқиқот ин аст, ки таъсири туманро танҳо ҳамчун эффекти визуалии CARLA намегузорад; уфуқи дарк, сустшавии LiDAR, номуайянии радар, равзанаи вокуниш, масофаи физикии таваққуф, вақти V2V ва маҳдудиятҳои бехатарии MPC-ро дар як чаҳорчӯбаи муқоисавӣ муттаҳид мекунад.

Ғайр аз ин, муқоисаи чор сенария дар як мантиқи умумии симулятсия фарқи байни “сенсори беҳтар” ва “иттилооти барвақт аз он сӯи хатти биниш”-ро равшан мекунад. Равиши predictive buffer низ нишон медиҳад, ки V2V метавонад на танҳо барои паёмрасонии ҷорӣ, балки барои мубодилаи нияти кӯтоҳмуддати ҳаракат истифода шавад.

Маҳдудиятҳои асосӣ

• Таҳқиқот танҳо ба пайравии дарозии восита ва мушкили бархӯрди аз қафо тамаркуз мекунад.
• Озмоиши роҳи воқеӣ ва воситаи истеҳсолии воқеӣ вуҷуд надорад.
• То чӣ андоза мувофиқати туман-сенсор дар CARLA гуногунии сенсорҳои воқеиро ифода мекунад, бо маълумоти саҳроӣ алоҳида тасдиқ нашудааст.
• Сенарияҳои бисёрхатта, манёври канорӣ ва трафики омехтаи зич таҳқиқ нашудаанд.
• Road grade ва рафтори гетерогении воситаҳо дохил нашудаанд.
• Шароити алоқа бо таъхири миёна ва талафи пакет маҳдуд шудааст; вайроншавии шадидтари шабака метавонад натиҷаҳои дигар диҳад.
• Дар баъзе фоизҳои Monte Carlo, фосилаҳои эътимод ва таърифҳои сенарияҳои гузоришшудаи манбаъ мушкилоти мутобиқати дохилӣ вуҷуд доранд.
• Паҳншавии васеи TTC дар S2-S4 рейтинги усулҳоро танҳо бо қиматҳои миёна заиф мекунад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Таҳқиқоти аслӣ: Fog & V2V: A CARLA-Based Comparative Study of No Perception, Degraded Sensors, and Cooperative Alerts with MPC-Based Collision Avoidance

Муаллифон: Hamza El Yanboiy; Mohammed Chaman; Mohammed Bouabdellaoui; Adam Khechchab; Youssef El Merabet.

Муаллифи масъул: Hamza El Yanboiy.

Саҳми баробар/ҳаммуаллифи аввал: Дар манбаъ чунин изҳорот вуҷуд надорад.

Аффилиатсияҳо: Laboratory of Electronic Systems, Information Processing, Mechanics and Energetics, Ibn Tofail University, Kenitra, Morocco; Doctoral Studies Center (CEDoc), Sciences, Engineering and Sustainable Development (SIDD), Private University of Fes, Fes, Morocco.

Муҳаррири академӣ: Xiaohua Ge.

Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии аз баррасии ҳамтоён гузашта; таҳқиқоти симулятсияи муҳандисӣ ва идоракунӣ/моделсозӣ.

Маҷалла: Vehicles.

Ҷилд / шумора / рақами мақола: 8 / 5 / 97.

DOI: 10.3390/vehicles8050097

Ношир: MDPI, Basel, Switzerland.

Раванди нашр: Қабул 5 феврали 2026; бозбинӣ 6 апрели 2026; пазируфта 9 апрели 2026; нашр 1 майи 2026.

Пайванди расмӣ: Саҳифаи мақолаи MDPI Vehicles бо DOI.

Дастрасии кушода/литсензия: Дастрасии кушода таҳти Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Муаллифон хабар медиҳанд, ки таҳқиқот маблағгузории беруна нагирифтааст.

Дастрасии маълумот: Муаллифон мегӯянд, ки саҳмҳои аслии таҳқиқот дар дохили мақола ҳастанд ва саволҳои иловагӣ метавонанд ба муаллифи масъул равона шаванд. Дар манбаъ анбори алоҳидаи кушодаи маълумоти хоми симулятсия дода нашудааст.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон изҳор мекунанд, ки бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Саҳмҳои муаллифон: Conceptualization: Mohammed Bouabdellaoui ва Youssef El Merabet; Methodology: Hamza El Yanboiy ва Mohammed Chaman; Software: Hamza El Yanboiy ва Adam Khechchab; Validation: Hamza El Yanboiy ва Mohammed Bouabdellaoui; Formal analysis: Hamza El Yanboiy; Resources: Mohammed Bouabdellaoui; Data curation: Mohammed Chaman; Writing—original draft: Hamza El Yanboiy; Writing—review & editing: Hamza El Yanboiy, Mohammed Chaman, Mohammed Bouabdellaoui ва Youssef El Merabet; Supervision: Mohammed Chaman ва Youssef El Merabet.

Муҳити таҷрибавӣ: CARLA 0.9.11, Python 3.10, Intel Core i7-12700H, 32 GB RAM, NVIDIA GeForce RTX 3060 ва Windows 11 Pro истифода шудаанд. Алоқа бо мантиқи DSRC/IEEE 802.11p модел шудааст.

Ҳудуди тафсири илмӣ: Натиҷаҳо ба симулятсия асос ёфтаанд. Ин сертификати бехатарии саҳроӣ нест, ки бо воситаи воқеӣ, камераи воқеии туман ё озмоиши роҳи ҷамъиятӣ тасдиқ шуда бошад. Махсусан натиҷаи %0 бархӯрд танҳо ба сенарияҳои тасодуфии CARLA, ки дар манбаъ таҳқиқ шудаанд, дахл дорад.

Номувофиқии S1 дар манбаъ: S1 дар методологияи асосӣ ҳамчун “no perception and no V2V” таъриф шудааст, аммо дар бахши оморӣ ибораи дигаре мавҷуд аст, ки воситаи ego onboard perception истифода мекунад. Ҳамчунин даъвои 30 озмоиши эътиборнок бо сатҳи %92,86 бархӯрд дар ҳисоби оддии нисбат пурра мувофиқат намекунад.

Фарқи хулоса/S2 дар манбаъ: Натиҷаи тақрибан 0,29 s TTC ва бархӯрди зиёд, ки хулоса онро ба “perception-only strategies” нисбат медиҳад, дар матни муфассал ба S1 бе дарк мувофиқ меояд. Барои S2 бо LiDAR-радар-и бадшуда натиҷаи муфассали Monte Carlo-и таҳқиқот %0 бархӯрд аст.

Ҳудуди TTC-и S4 дар манбаъ: Дар баъзе шарҳҳои S4 гуфта мешавад, ки TTC ҳамеша аз ҳадҳои бехатарӣ боло мондааст; аммо TTC-и миёнаи ҳадди ақали Monte Carlo барои S4 1,929 ± 2,268 s ва фосилаи эътимоди %95 [0,782; 3,077] s гузориш шудааст. Аз ин рӯ натиҷаи “дар ҳар шароити тасодуфӣ аз ҳад боло” бароварда нашудааст.

Рейтинги сенарияҳо дар манбаъ: Гарчанде S4 дар манбаъ бо сатҳи баландтарини умумии бехатарӣ/бароҳатӣ алоқаманд шудааст, TTC-и миёнаи ҳадди ақал дар S2 1,943 s ва дар S4 1,929 s мебошад. Бинобар ин бартарии умумӣ танҳо ба миёнаи TTC асос наёфтааст.

Танзими MPC дар манбаъ: Параметрҳои пешфарзи вазн ва тормоз дар Муодила (26) бо қиматҳои интихобшудаи таҳлили ҳассосият дар Ҷадвали 2 яксон нестанд ва манбаъ ин ду маҷмӯи танзимотро равшан мувофиқ намекунад.

Ёддошти истилоҳот: Дар як бахши манбаъ MPC иштибоҳан ҳамчун “Motion Planning Control” кушода шудааст; дар унвон, бахши усул ва контексти муодилаҳо истилоҳи истифодашуда Model Predictive Control мебошад. Хатои манбаъ бе тағйир додани модели воқеии илмӣ дар ин ҷо ошкоро зикр шудааст.

Садоқат ба манбаъ: Модели илмӣ, формулаҳо, шароити сенария, натиҷаҳои рақамӣ, танзимоти CARLA, маҳдудиятҳо ва ҳамаи номувофиқиҳои дохилии манбаъ дар ин мундариҷаи Verianla аз таҳқиқоти 32-саҳифагии боршуда гирифта шудаанд. Манбаъҳои беруна танҳо барои тасдиқи шахсияти библиографӣ, DOI, сана ва литсензия истифода шудаанд.

Контексти Türkiye: Таҳқиқот симулятсияи бар CARLA асосёфтаест, ки аз ҷониби муассисаҳои таҳқиқотии Марокаш анҷом шудааст ва дар инфрасохтори роҳҳои Türkiye санҷида нашудааст. Барои арзёбии татбиқпазирӣ дар Türkiye санҷиши алоҳида бо геометрияи маҳаллии роҳ, парки воситаҳо, рафтори трафик, инфрасохтори алоқа, татбиқи спектр/стандартҳои V2X, тақсимоти зичии туман ва шароити меъёрӣ лозим аст; натиҷаҳои манбаъ набояд мустақим ҳамчун иҷрои бехатарӣ дар Türkiye интиқол дода шаванд.