Joint Travel Route Optimization Framework for Platooning

要約

Platooningは、さまざまな長さの交通輸送船団のドライバーを支援するために設計された高度な駆動技術を表しています。
洗練された自動化された運転支援システムは、このイノベーションを促進しました。
Platooningの最近の進歩は、車両通信技術によって可能になった集中型および分散型アーキテクチャの両方の協同メカニズムを強調しています。
この研究では、システムレベルでの集中型小隊形成戦略を通じて小隊の採用を促進することを目的とした協同ルート計画最適化フレームワークを紹介します。
このアプローチは、個人（エゴ）運転から完全に協力的な運転までの移行段階として想定されています。
さらに、この研究は、連続した運転期間に関する規制上の制約を考慮して、燃料消費、ドライバーの疲労、および移動時間に関連する旅行コストメトリックを定式化および組み込みます。
これらのコストメトリックのパフォーマンスは、ネットワークグラフフレームワーク内のDijkstraと*最短のパスアルゴリズムを使用して評価されています。
結果は、提案されたアーキテクチャが、長い道路旅行の個々のルート計画と比較して、平均コストの改善を14％に達成していることを示しています。

要約(オリジナル)

Platooning represents an advanced driving technology designed to assist drivers in traffic convoys of varying lengths, enhancing road safety, reducing driver fatigue, and improving fuel efficiency. Sophisticated automated driving assistance systems have facilitated this innovation. Recent advancements in platooning emphasize cooperative mechanisms within both centralized and decentralized architectures enabled by vehicular communication technologies. This study introduces a cooperative route planning optimization framework aimed at promoting the adoption of platooning through a centralized platoon formation strategy at the system level. This approach is envisioned as a transitional phase from individual (ego) driving to fully collaborative driving. Additionally, this research formulates and incorporates travel cost metrics related to fuel consumption, driver fatigue, and travel time, considering regulatory constraints on consecutive driving durations. The performance of these cost metrics has been evaluated using Dijkstra’s and A* shortest path algorithms within a network graph framework. The results indicate that the proposed architecture achieves an average cost improvement of 14 % compared to individual route planning for long road trips.

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