通过网联自动驾驶车辆进行交通控制：一项涉及 100 辆 CAV 的开放道路现场实验
系统与控制
2024-02-28 v1 系统与控制
摘要
CIRCLES 项目旨在减少交通流中的不稳定性，这是由于人类驾驶行为而自然发生的现象。这些“幽灵堵车”或“走走停停波”是能源浪费的重要来源。为实现这一目标，CIRCLES 项目设计了一个被称为 MegaController 的控制系统，可部署于实际交通中。我们的现场实验利用了一个由 100 辆纵向控制车辆组成的异构车队作为拉格朗日交通执行器，每辆车都运行了本文所述架构的控制器。MegaController 是一种分层控制架构，由两个主要层组成。上层称为速度规划器 (Speed Planner)，是一种集中式最优控制算法。它通过 LTE 蜂窝网络向车辆分配速度目标。下层是控制层，运行在每辆车上。它利用车载传感器，通过覆盖原车自适应巡航控制器来执行局部执行。速度规划器摄入第三方提供的实时数据流以及我们自己的控制车辆的数据，并利用两者进行速度分配。速度规划器的架构允许模块化地使用标准控制技术，如最优控制、模型预测控制、核方法等，包括深度强化学习 (Deep RL)、模型预测控制和显式控制器。根据车辆架构，本地控制器可以访问所有车载传感数据，或仅访问部分数据。控制输入因汽车制造商而异，输入范围从某些车辆的扭矩或加速度请求，到其他车辆的 ACC 设定点电子选择。所提出的架构允许组合上述所有可能的设置。大多数配置在 MegaVandertest 的筹备阶段进行了测试。
引用
@article{arxiv.2402.17043,
title = {Traffic Control via Connected and Automated Vehicles: An Open-Road Field Experiment with 100 CAVs},
author = {Jonathan W. Lee and Han Wang and Kathy Jang and Amaury Hayat and Matthew Bunting and Arwa Alanqary and William Barbour and Zhe Fu and Xiaoqian Gong and George Gunter and Sharon Hornstein and Abdul Rahman Kreidieh and Nathan Lichtlé and Matthew W. Nice and William A. Richardson and Adit Shah and Eugene Vinitsky and Fangyu Wu and Shengquan Xiang and Sulaiman Almatrudi and Fahd Althukair and Rahul Bhadani and Joy Carpio and Raphael Chekroun and Eric Cheng and Maria Teresa Chiri and Fang-Chieh Chou and Ryan Delorenzo and Marsalis Gibson and Derek Gloudemans and Anish Gollakota and Junyi Ji and Alexander Keimer and Nour Khoudari and Malaika Mahmood and Mikail Mahmood and Hossein Nick Zinat Matin and Sean Mcquade and Rabie Ramadan and Daniel Urieli and Xia Wang and Yanbing Wang and Rita Xu and Mengsha Yao and Yiling You and Gergely Zachár and Yibo Zhao and Mostafa Ameli and Mirza Najamuddin Baig and Sarah Bhaskaran and Kenneth Butts and Manasi Gowda and Caroline Janssen and John Lee and Liam Pedersen and Riley Wagner and Zimo Zhang and Chang Zhou and Daniel B. Work and Benjamin Seibold and Jonathan Sprinkle and Benedetto Piccoli and Maria Laura Delle Monache and Alexandre M. Bayen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.17043},
year = {2024}
}