Mitigating Traffic Oscillations in Mixed Traffic Flow with Scalable Deep Koopman Predictive Control

要約

接続された自動車両（CAV）の使用は、CAVとヒト駆動車（HDV）で構成される混合交通流の交通振動を軽減することを提唱しています。
この研究では、混合トラフィックフローを調節するための適応的なディープクープマン予測制御フレームワーク（ADAPKOOPPC）を提案しています。
第一に、Koopman理論に基づいた適応軌道予測ディープネットワーク（AdapkoopNet）は、HDVSカーフォローの動作をモデル化するために設計されています。
AdapkoopNetは、高次元空間内の線形モデルによるHDVの動作を表現できます。
第二に、モデル予測制御が使用され、混合トラフィックフローを滑らかにします。ここでは、AdapKoopNetからのCavsの線形動的モデルと線形予測ブロックの組み合わせが予測モデルとしてAdapkoopPCに埋め込まれます。
最後に、ProSed AdapkoopNetの予測パフォーマンスは、HighD Naturalistic Driving Datasetを使用して検証されます。
さらに、AdapkoopPCの制御性能は、数値シミュレーションによって検証されます。
結果は、AdapkoopNetがベースラインの非線形モデルよりもHDVが予測される軌道をより精査することを示しています。
さらに、提案されているAdapkoopPCは、特に低いCavs浸透率でのトラフィック振動を緩和する際のベースラインと比較して、より効果的なコントロールパフォーマンスを示します。
提案されたadapkooppcのコードはオープンソースです。

要約(オリジナル)

The use of connected automated vehicle (CAV) is advocated to mitigate traffic oscillations in mixed traffic flow consisting of CAVs and human driven vehicles (HDVs). This study proposes an adaptive deep Koopman predictive control framework (AdapKoopPC) for regulating mixed traffic flow. Firstly, a Koopman theory-based adaptive trajectory prediction deep network (AdapKoopnet) is designed for modeling HDVs car-following behavior. AdapKoopnet enables the representation of HDVs behavior by a linear model in a high-dimensional space. Secondly, the model predictive control is employed to smooth the mixed traffic flow, where the combination of the linear dynamic model of CAVs and linear prediction blocks from AdapKoopnet is embedded as the predictive model into the AdapKoopPC. Finally, the predictive performance of the prosed AdapKoopnet is verified using the HighD naturalistic driving dataset. Furthermore, the control performance of AdapKoopPC is validated by the numerical simulations. Results demonstrate that the AdapKoopnet provides more accuracy HDVs predicted trajectories than the baseline nonlinear models. Moreover, the proposed AdapKoopPC exhibits more effective control performance with less computation cost compared with baselines in mitigating traffic oscillations, especially at the low CAVs penetration rates. The code of proposed AdapKoopPC is open source.

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