Centralized Decision-Making for Platooning By Using SPaT-Driven Reference Speeds

要約

このペーパーでは、リアルタイムの車両（V2X）通信、信号フェーズ、タイミング（SPAT）データを活用することにより、燃料効率の高い都市小隊のための集中アプローチを紹介します。
非線形モデル予測制御（MPC）アルゴリズムは、小隊リーダー車両の軌跡を最適化し、非対称コスト関数を使用して燃料集約型加速を最小限に抑えます。
次の車両は、小隊制御メッセージ（PCM）および小隊啓発メッセージ（PAM）を介して伝達される動的な小隊分割ロジックによって補完されるギャップと速度ベースの制御戦略を利用します。
Carla環境から得られたシミュレーション結果は、より滑らかなトラフィックフロー、車両停止の減少、交差点のスループットの改善に加えて、最大41.2％の大幅な燃料節約を示しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces a centralized approach for fuel-efficient urban platooning by leveraging real-time Vehicle- to-Everything (V2X) communication and Signal Phase and Timing (SPaT) data. A nonlinear Model Predictive Control (MPC) algorithm optimizes the trajectories of platoon leader vehicles, employing an asymmetric cost function to minimize fuel-intensive acceleration. Following vehicles utilize a gap- and velocity-based control strategy, complemented by dynamic platoon splitting logic communicated through Platoon Control Messages (PCM) and Platoon Awareness Messages (PAM). Simulation results obtained from the CARLA environment demonstrate substantial fuel savings of up to 41.2%, along with smoother traffic flows, fewer vehicle stops, and improved intersection throughput.

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