Data-Driven Cooperative Adaptive Cruise Control for Unknown Nonlinear Vehicle Platoons

要約

この論文では、通常文献では無視されている未知の非線形車両ダイナミクスを考慮して、隊列走行のための協調型適応クルーズ コントロール (CACC) を研究します。
統合されたデータ駆動型 CACC 設計は、純粋な自動運転車両 (AV)、または AV と人間駆動車両 (HV) の混合の隊列向けに提案されています。
CACC は、オンラインで収集された車両の加速度、車間距離、相対速度の十分なデータ サンプルを活用します。
データ駆動型の制御設計は、既製のソルバーを使用して効率的に解決できる半定値プログラム (SDP) として定式化されます。
提案された CACC の有効性と利点は、代表的なアグレッシブな運転プロファイルの下での純粋な AV の隊列および混合隊列における古典的なアダプティブ クルーズ コントロール (ACC) 手法との比較を通じて実証されます。

要約(オリジナル)

This paper studies cooperative adaptive cruise control (CACC) for vehicle platoons with consideration of the unknown nonlinear vehicle dynamics that are normally ignored in the literature. A unified data-driven CACC design is proposed for platoons of pure automated vehicles (AVs) or of mixed AVs and human-driven vehicles (HVs). The CACC leverages online-collected sufficient data samples of vehicle accelerations, spacing and relative velocities. The data-driven control design is formulated as a semidefinite program (SDP) that can be solved efficiently using off-the-shelf solvers. The efficacy and advantage of the proposed CACC are demonstrated through a comparison with the classic adaptive cruise control (ACC) method on a platoon of pure AVs and a mixed platoon under a representative aggressive driving profile.

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