Constraint-Following Approach for Platoon Control Strategy of Connected Autonomous Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
The current platoon control strategies of connected autonomous vehicles (CAVs) focus on controlling the fixed intervehicle distance, i.e., the string stability of the platoon system. Here, we aimed to design a CAV platoon control strategy based on a constraint-following approach to solve the problem of platoon starting. As the resistance of the vehicle during driving varies with time, this study regarded the CAV platoon system as a changing dynamic system and introduced the Udwadia–Kalaba (U–K) approach to simplify the solution. Apart from adding an equality constraint, unlike most other studies, this study imposed a bilateral inequality constraint on the intervehicle distance between successive CAVs to prevent collisions. Meanwhile, a diffeomorphism method was introduced to transform the bounded state into an unbounded state. The proposed control strategy could render each CAV compliant with both the original imposed bilateral inequality constraint and the equality constraint. The former avoids collisions, and the latter indicates the string stability of the designed CAV platoon system. The effectiveness of the proposed controller was verified by numerical experiments. The gap errors tend to converge to zero, which is not amplified by the propagation of traffic flow.
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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 ».