网联自动驾驶车辆的最优时间轨迹与协调
最优化与控制
2021-07-14 v5
摘要
在本文中，我们为网联自动驾驶车辆（CAVs）在不同交通场景下的协调提供了一个分散式理论框架。该框架包括：（1）一个上层优化，为每辆 CAV 给出其通过给定交通场景的最优时间轨迹和车道以缓解拥堵；（2）一个下层优化，为每辆 CAV 给出其最优控制输入（加速/减速）。我们给出了下层优化问题的完整解析解，其中包含追尾、速度相关的安全约束。此外，我们给出了一个无对偶间隙的上层优化问题表述。后者意味着每辆 CAV 的最优时间轨迹不会激活下层优化的任何状态、控制和安全约束，从而允许在线实施。最后，我们提出了一个带超平面的几何对偶框架，以推导上层优化最优解始终存在的条件。我们通过仿真验证了所提理论框架的有效性。
引用
@article{arxiv.2003.12183,
title = {Optimal Time Trajectory and Coordination for Connected and Automated Vehicles},
author = {Andreas A. Malikopoulos and Logan E. Beaver and Ioannis Vasileios Chremos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.12183},
year = {2021}
}
备注
19 pages, 5 figures