Adaptive Time-Delay Control for Cooperative Platooning Considering Slip
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces a slip-aware networked vehicle model and proposes an adaptive time-delay control framework for connected autonomous driving systems’ cooperative adaptive cruise control and safety of the intended functionality. In order to improve the vehicular network safety by conveying the amount of longitudinal slip ratio along with the vehicle kinematic states, the innovative slip-aware model makes use of an auxiliary state variable representation that includes wheel slips. The proposed framework enables the formation of platoons consisting of vehicles from multiple manufacturers with similar dynamics, with each vehicle requiring state measurements and longitudinal slip information only from its preceding vehicle. To ensure robustness against external disturbances and model uncertainties, an artificial time-delayed control-based technique is implemented to control the entire networked vehicle system. In order to achieve disturbance rejection along the string of vehicles, control protocols have to be designed to ensure string stability of the whole vehicle platoon. The robust law is augmented with a dual-rate adaption law in order to tackle the overestimation and underestimation problem of switching gain. Subsequently, Lyapunov stability analysis is conducted to show that the inter-vehicular states are steered within a small region in the neighborhood of the origin, under the proposed adaptive-robust control scheme. Numerical simulations are also carried out to validate the robustness of the developed distributed control framework.
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 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 ».