自动驾驶车辆速度协调的最优控制
最优化与控制
2018-04-03 v4
摘要
本文研究在若干自动驾驶车辆进入高速公路减速区之前对其速度进行控制的问题。我们构建了控制问题，并给出了一种可实时实施的解析闭式解。该解在避免追尾碰撞的硬安全约束下，给出了每辆车的最优加速/减速策略。通过微观仿真测试平台评估了该解的有效性，结果表明，所提出的方法显著降低了燃油消耗和行程时间。具体而言，在三种不同交通流量水平下，与以人类驾驶车辆为基准的场景相比，每辆车的燃油消耗降低了19-22%；与可变限速（VSL）算法相比降低了12-17%；与基于车辆的速度协调（SPD-HARM）算法相比降低了18-34%。类似地，行程时间与基准场景相比改善了26-30%，与VSL算法相比改善了3-19%，与基于车辆的SPD-HARM算法相比改善了31-39%。
引用
@article{arxiv.1611.04647,
title = {Optimal Control for Speed Harmonization of Automated Vehicles},
author = {Andreas A. Malikopoulos and Seongah Hong and Joyoung Lee and Byungkyu Brian Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.04647},
year = {2018}
}
备注
13 pages, 5 figures