Balancing Computation Speed and Quality: A Decentralized Motion Planning Method for Cooperative Lane Changes of Connected and Automated Vehicles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the multi-vehicle motion planning (MVMP) problem for cooperative lane changes of connected and automated vehicles (CAVs). The predominant decentralized MVMP methods can hardly explore and utilize the cooperation capability of a multi-vehicle team, thus they usually lead to low-quality solutions. This paper proposes a two-stage MVMP framework to find high-quality online solutions. Concretely, at stage 1, the CAV platoon transfers from its original formation to a sufficiently sparse formation; at stage 2, all the CAVs simultaneously change lanes with collision avoidance implicitly ensured. The CAVs only involve longitudinal rather than lateral motions at stage 1, thus the collision-avoidance constraints can be easily handled. Since stage 2 begins with a sparse formation, the implicitly ensured collision avoidance can be completely omitted then. Through this, the proposed method avoids directly handling the challenging collision avoidance conditions, thereby being able to compute fast. As the vehicles run cooperatively and simultaneously at either stage, the obtained solutions are near-optimal. The completeness, effectiveness, and quality of the proposed two-stage MVMP method are validated through theoretical analysis and comparative simulations.
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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 découle