Distributed Model Predictive Control for Heterogeneous Platoons with Affine Spacing Policies and Arbitrary Communication Topologies

要約

この論文では、各車両が隊列内の先行車両と通信できる限り、任意の通信トポロジを使用する異種隊列用の分散モデル予測制御 (DMPC) アルゴリズムを紹介します。
提案された DMPC アルゴリズムは、一定の距離または一定時間の車間距離ポリシーを含む、車両の速度にアフィンである任意の車間距離ポリシーに対応できます。
小隊全体の総コストを分析することにより、小隊の漸近的安定性を保証するための十分条件が導き出されます。
50 台の車両からなる小隊によるシミュレーション実験と、4 台の 1/10 スケール車両からなる小隊によるハードウェア実験により、アルゴリズムを検証し、さまざまな間隔ポリシーと通信トポロジの下でのパフォーマンスを比較しました。

要約(オリジナル)

This paper presents a distributed model predictive control (DMPC) algorithm for a heterogeneous platoon using arbitrary communication topologies, as long as each vehicle is able to communicate with a preceding vehicle in the platoon. The proposed DMPC algorithm is able to accommodate any spacing policy that is affine in a vehicle’s velocity, which includes constant distance or constant time headway spacing policies. By analyzing the total cost for the entire platoon, a sufficient condition is derived to guarantee platoon asymptotic stability. Simulation experiments with a platoon of 50 vehicles and hardware experiments with a platoon of four 1/10th scale vehicles validate the algorithm and compare performance under different spacing policies and communication topologies.

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