Distributed Robust Platooning Control for Heterogeneous Vehicle Group under Parametric Uncertainty and Hybrid Attacks
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the problem of distributed robust control resistance to vehicle parametric uncertainty and hybrid attacks in heterogeneous vehicular platoon systems. First, an invaded heterogeneous vehicular platoon system is modeled accompanied by the technique of inverse model compensation to deal with the problem of non-linearities in longitudinal dynamics, a nominal vehicle mass is introduced to tackle the problem of heterogeneity and variability of vehicle masses. Besides, we quantize the effects of false-data injection (FDI) and message-delay (MD) attacks and integrate them into the proposed heterogeneous platoon system. Additionally, to obtain the desired inner-vehicle stability of a heterogeneous platoon, an inner-vehicle${H}_\infty $distributed robust stable controller is presented based on Lyapunov-Krasovskii functional. Finally, a${\mathcal{L}}_2$-based string stability criterion is put forward to weaken the attacks' effects when they propagate along with the platoon. To explain the superiority of the derived theory more directly, simulations with two different control methods about the heterogeneous platoon under hybrid attacks are provided. The results show that, compared to regular platoon control method, the proposed robust controller performs better in achieving the desired inter-vehicle spacing tracking and can maintain string stability of the platoon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».