Paving green passage for emergency vehicle in heavy traffic: Real-time motion planning under the connected and automated vehicles environment
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a real-time multi-vehicle motion planning (MVMP) algorithm for the emergency vehicle clearance task. To address the inherent limitations of human drivers in perception, communication, and cooperation, we require that the emergency vehicle and the surrounding normal vehicles are connected and automated vehicles (CAVs). The concerned MVMP task is to find cooperative trajectories such that the emergency vehicle can efficiently pass through the normal vehicles ahead. We use an optimal-control based formulation to describe the MVMP problem, which is centralized, straightforward, and complete. For the online solutions, the centralized MVMP formulation is converted into a multi-period and multi-stage version. Concretely, each period consists of two stages: the emergency vehicle and several normal CAVs ahead try to form a regularized platoon via acceleration or deceleration (stage 1); when a regularized platoon is formed, these vehicles act cooperatively to make way for the emergency vehicle until the emergency vehicle becomes the leader in this local platoon (stage 2). When one period finishes, the subsequent period begins immediately. This sequential process continues until the emergency vehicle finally passes through all the normal CAVs. The subproblem at stage 1 is extremely easy because nearly all the challenging nonlinearity gathers only in stage 2; typical solutions to the subproblem at stage 2 can be prepared offline, and then implemented online directly. Through this, our proposed MVMP algorithm avoids heavy online computations and thus runs in real time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».