Distributed Cooperative Driving Strategy for Connected Automated Vehicles at Unsignalized Intersections Based on Monte Carlo Method
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important goals of cooperative driving is to control connected automated vehicles (CAVs) passing through conflict areas safely and efficiently without traffic signals. As a typical application scenario, allocating right‐of‐way reasonably at unsignalized intersections can effectively avoid collisions and reduce traffic delays. Proposed here is a new cooperative driving strategy for CAVs at unsignalized intersections based on distributed Monte Carlo tree search (MCTS). A task‐area partition framework is also proposed to decompose the mission of cooperative driving into three main tasks: vehicle information sharing, passing order optimization, and trajectory control. Based on the schedule tree of the vehicle passing order, the root parallelization of MCTS combined with the majority voting rule is used to explore as many feasible passing orders (leaf nodes) as possible in a distributed way and find a nearly global‐optimal passing order within the limited planning time. The aim is for CAVs to perform proper trajectory adjustments based on the obtained passing order to minimize traffic delays while making the slightest acceleration adjustments. A coupled simulation platform integrating SUMO and Python is developed to construct the unsignalized intersection scenarios and generate the proposed distributed cooperative driving strategy. Comparative analysis with conventional driving strategies demonstrates that the proposed strategy significantly enhances efficiency, safety, comfort, and emission, aligning well with innovative and environmentally friendly urban mobility aspirations.
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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 ».