Joint Optimization of Platoon Control and Resource Scheduling in Cooperative Vehicle-Infrastructure System
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle platooning technology is essential in achieving group consensus, on-road safety, and fuel-saving. Meanwhile, Vehicle-to-Infrastructure (V2I) communication significantly facilitates the development of connected vehicles. However, the coupled effects of the longitudinal vehicle's mobility, platoon control and V2I communication may result in a low reliable communication network between the platoon vehicle and the roadside unit, there is a tradeoff between the platoon control and communication reliability. In this article, we investigate a bi-objective joint optimization problem where the first objective is to maximize the success probability of data transmission (communication reliability) and the second objective function is to minimize the traffic oscillation flow. The vehicle's mobility state of the platoon vehicle affects the channel capacity and transmission performance. In this context, we deeply explore the relationship between control signals and resource scheduling and theoretically deduce a closed-form expression of the optimal communication reliability objective. Through this closed expression, we transform the bi-objective model into a single objective MPC model by using$\epsilon$-constraint method. We design an efficient algorithm for solving the joint optimization model and prove the convergence. To verify the effectiveness of the proposed method, we finally evaluate the spacing error, speed error, and resource scheduling of platooning vehicles through simulation experiments in two experimental scenarios. The results show that the proposed control-communication co-design can improve the platoon control performance while satisfying the high reliability of V2I communications.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».