A Hierarchical Approach to Optimal Flow-Based Routing and Coordination of Connected and Automated Vehicles

要約

この論文は、巨視的なレベルで最適な車両の流れを生成するという課題に取り組んでいます。
車両の流れの最適化に焦点を当てた研究がいくつかありますが、それを実際に達成できるかどうかについてはほとんど注意が払われていません。
この問題を克服するために、最適な流れの生成を保証するコネクテッド自動運転車 (CAV) 向けのルート回復とエコドライブ戦略を提案します。
私たちのアプローチには、都市部での一定の移動需要を考慮して、総移動時間を最小限に抑える最適な車両の流れを特定することが含まれます。
次に、ルートを CAV に割り当てるためのヒューリスティックなルート回復アルゴリズムを開発します。
最後に、交差点を安全に横断しながら CAV のエネルギー消費を最小限に抑えるための効率的な調整フレームワークを紹介します。
提案された方法は、最適な車両の流れを効果的に生成し、都市部での移動時間とエネルギー消費を削減できる可能性があります。

要約(オリジナル)

This paper addresses the challenge of generating optimal vehicle flow at the macroscopic level. Although several studies have focused on optimizing vehicle flow, little attention has been given to ensuring it can be practically achieved. To overcome this issue, we propose a route-recovery and eco-driving strategy for connected and automated vehicles (CAVs) that guarantees optimal flow generation. Our approach involves identifying the optimal vehicle flow that minimizes total travel time, given the constant travel demands in urban areas. We then develop a heuristic route-recovery algorithm to assign routes to CAVs. Finally, we present an efficient coordination framework to minimize the energy consumption of CAVs while safely crossing intersections. The proposed method can effectively generate optimal vehicle flow and potentially reduce travel time and energy consumption in urban areas.

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