面向网联自动驾驶车辆信号交叉口的超车使能型生态接近控制
系统与控制
2023-06-19 v1 系统与控制
摘要
在交通系统中，前车通常主导后车的运动，从而显著影响专注于车速优化的生态驾驶控制的效能。为潜在缓解前车对信号交叉口处生态驾驶控制的负面影响，本文提出一种超车使能型生态接近控制（OEAC）策略。该策略结合驾驶车道规划与速度优化，以放宽信号交叉口处的先到先服务排队策略，从而最小化目标车辆的能耗与行程延误。OEAC采用滚动时域两阶段控制框架推导最优驾驶轨迹，以适应动态交通条件。在第一阶段，将驾驶车道优化问题建模为马尔可夫决策过程并利用动态规划求解，其中考虑了来自前车的不确定性扰动。在第二阶段，利用庞特里亚金极小值原理快速优化具有最小驾驶成本的车速轨迹，以获得闭式解析最优解。通过大量仿真评估OEAC的有效性。结果表明，在各种交通场景下，OEAC在降低驾驶成本方面优于定速及常规生态接近与离开策略，平均分别改善20.91%和5.62%。
引用
@article{arxiv.2306.09736,
title = {Overtaking-enabled Eco-approach Control at Signalized Intersections for Connected and Automated Vehicles},
author = {Haoxuan Dong and Weichao Zhuang and Guoyuan Wu and Zhaojian Li and Guodong Yin and Ziyou Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.09736},
year = {2023}
}