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Enregistrement W4200112441 · doi:10.1109/vtc2021-fall52928.2021.9625178

Energy-Based Analysis of String Stability in Heterogeneous Platoons

2021· article· en· W4200112441 sur OpenAlexaff
Chiedu N. Mokogwu, Keyvan Hashtrudi-Zaad

Notice bibliographique

Revue2021 IEEE 94th Vehicular Technology Conference (VTC2021-Fall) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlatoonString (physics)Control theory (sociology)PassivityStability (learning theory)Computer scienceVehicle dynamicsEngineeringAerospace engineeringPhysicsControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis of string stability in vehicle platoons has mainly been confined to strings of vehicles having similar dynamics. In this scenario, errors propagate uniformly downstream in the string, making string stability analysis convenient. In real driving and platooning scenarios, homogeneity of vehicles is highly unlikely. This means errors amplify/attenuate in a nonuniform manner downstream, as a result of differing dynamics of the current and preceding vehicles appearing in the platoon error dynamic model. This complicates string stability analysis. To remedy this issue, a dynamic proxy to decouple the error dynamics of current vehicle from its predecessor is proposed. Then, by utilizing passivity-based techniques to constrain the output strict passivity index of each vehicle subsystem in the string to unity through a two-stage control strategy, the condition for string stability is met. Validation of the proposed strategy through numerical simulations is nresented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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