缓解瓶颈拥堵影响的CAV交通控制：一种线性二次调节器方法与微观仿真研究
系统与控制
2023-07-04 v3 系统与控制
摘要
本研究利用基于线性二次调节器(LQR)理论推导的新型控制器，通过受控的网联自动驾驶车辆(CAV)进行交通控制。CAV车队被建模为移动瓶颈，以其速度作为控制输入影响周边交通。提出了一种基于LQR理论的迭代控制器算法，以及一种允许对车队速度突变进行惩罚的变体。控制器采用由扩展元胞传输模型(CTM)实现的Lighthill-Whitham-Richards(LWR)模型，该模型考虑了容量下降现象以真实表征拥堵交通。分析了所提控制器各参数对控制性能的影响。通过交通控制算例测试了所提交通控制算法的有效性，并与文献中现有的基于比例-积分(PI)和模型预测控制(MPC)的控制器进行比较。使用TransModeler交通微观仿真软件进行案例研究，以在真实环境中测试所提控制器及现有控制器的可用性并得出定性见解。观察到所提控制器在两种设置下均能良好缓解固定瓶颈所致拥堵的影响。控制器所需计算时间亦很小，使其适用于实时控制。
引用
@article{arxiv.2306.10418,
title = {CAV Traffic Control to Mitigate the Impact of Congestion from Bottlenecks: A Linear Quadratic Regulator Approach and Microsimulation Study},
author = {Suyash C. Vishnoi and Junyi Ji and MirSaleh Bahavarnia and Yuhang Zhang and Ahmad F. Taha and Christian G. Claudel and Daniel B. Work},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.10418},
year = {2023}
}