Multivehicle Cooperative Lane Change Control Strategy for Intelligent Connected Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
In order to improve the safety, stability, and efficiency of lane change operating, this paper proposes a multivehicle-coordinated strategy under the vehicle network environment. The feasibility of collaborative lane change operation is established by establishing a gain function based on the incentive model. By comparing lane change gain with lane keeping gain, whether it is feasible to perform the collaboration under current conditions can be judged. Based on the model predictive control (MPC), a multiobjective optimization control function for cooperative lane change is established to realize the distributed control. A novel two-stage cooperative lane change framework is proposed, which divides the lane change process into the lane change phase and the longitudinal headway adjustment phase. It is significant to solve the difficult numerical problem caused by the dimension of collision-avoidance constraints and the nonlinearity of vehicle kinematics. In the first stage, the subject vehicle completes lane change operation. Both longitudinal and lateral movements of the vehicle are considered to optimize the acceleration and the error of following distance at this stage; in the second stage, the operation of adjusting longitudinal headway between vehicles in the target lane is completed, and at this period, only the longitudinal motion of the vehicle is considered to optimize the vehicle acceleration error. The rolling optimization time domain algorithm is used to solve the optimization control problem step by step. Finally, based on the US NGSIM open-source traffic flow database, the accuracy and feasibility of the proposed strategy are verified.
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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 ».