混合交通中消散走走停停波的数据驱动预测控制实现与实验验证
系统与控制
2022-11-24 v3 系统与控制
摘要
在本文中，我们展示了利用数据驱动预测控制消散交通波的网联自动驾驶汽车（CAV）的首个实验结果。具体而言，我们考虑了一种近期提出的策略——数据赋能预测性领航巡航控制（DeeP-LCC），该策略无需识别周围车辆的驾驶行为，直接依赖可测量的交通数据，即可在混合交通中实现安全且最优的 CAV 控制。我们介绍了 DeeP-LCC 的实现细节，包括数据收集、平衡点估计和控制执行。基于一个微型实验平台，我们在两种典型交通场景中重现了走走停停波现象：1）存在外部干扰的开阔直道场景，以及 2）无瓶颈的闭合环形道路场景。我们的实验清楚地表明，DeeP-LCC 能够使一辆或少数几辆 CAV 在这两种交通场景中消散交通波。这些实验发现验证了 DeeP-LCC 在存在噪声数据、不确定的低层车辆动力学以及通信和计算延迟的情况下，平滑实际交通流的巨大潜力。我们实验结果的代码和视频可在 https://github.com/soc-ucsd/DeeP-LCC 获取。
引用
@article{arxiv.2204.03747,
title = {Implementation and Experimental Validation of Data-Driven Predictive Control for Dissipating Stop-and-Go Waves in Mixed Traffic},
author = {Jiawei Wang and Yang Zheng and Jianghong Dong and Chaoyi Chen and Mengchi Cai and Keqiang Li and Qing Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.03747},
year = {2022}
}
备注
14 pages, 11 figures