Event-Triggered Adaptive Optimal Control of Vehicular Platoons via Fuzzy ADP With Prescribed Performance
Notice bibliographique
Résumé
The control problem for connected vehicular platoons requires balancing control optimality, saving computational and communication resources, and ensuring security. In this paper, a fuzzy prescribed performance adaptive optimal control strategy is developed for platoon system, and a distributed event-triggered (ET) mechanism is introduced. The main contributions include: 1) A prescribed performance adaptive dynamic programming (ADP) control architecture under distributed event-triggering is developed. The designed control method not only ensures the safety distance requirements of the platoon, but also significantly reduces the computing and communication costs, while guaranteeing the control optimality under the above objectives; 2) The stability proof of the platoon system considering the above complex control objectives is completed. Stable convergence of fuzzy logic system (FLS) is ensured by designing an experience replay-based critic update rule; 3) Considering the practicability in real working conditions, the cost function of the ADP controller robust to actuator saturation and disturbance is designed. Compared with existing methods, our approach achieves optimal control, robustness, and enhanced communication efficiency. Finally, the effectiveness and applicability of the controller are verified by simulations.
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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 ».