将换道预测融入网联自动驾驶车辆交叉口节能速度控制
计算工程、金融与科学
2024-07-23 v1
摘要
网联自动驾驶车辆(CAV)具备感知能力,并能与其他CAV及网联交叉口进行信息广播。此外,它们还具有计算能力,可进行策略性控制,从而带来节能效益。一种潜在的控制策略是实时速度控制,即利用广播的交通信息(如信号配时)来调整车速。然而,最优控制可能会增大受控CAV前方的车距,从而诱导其他驾驶员换道。本研究提出一种改进的交通流模型,旨在预测换道事件并评估换道对未来交通状态的影响。主要目标是提高能源效率。该预测模型基于单元格划分平台,并考虑了换道过程中的额外交通流。随后,基于为前车生成的预测轨迹,开发了一种最优控制策略。换道预测根据预测的交通状态,估计车辆的未来速度和车距。所提出的框架优于不考虑换道的交通模型,当换道被提前4-6秒预测到时,可实现高达13%的节能效果。
引用
@article{arxiv.2407.15004,
title = {Incorporating lane-change prediction into energy-efficient speed control of connected autonomous vehicles at intersections},
author = {Maziar Zamanpour and Suiyi He and Michael W. Levin and Zongxuan Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.15004},
year = {2024}
}
备注
Under review for Transportation Research Part C