Platooning has been exploited as a method for vehicles to minimize energy consumption. In this article, we present a constraint-driven optimal control framework that yields emergent platooning behavior for connected and automated vehicles operating in an open transportation system. Our approach combines recent insights in constraint-driven optimal control with the physical aerodynamic interactions between vehicles in a highway setting. The result is a set of equations that describes when platooning is an appropriate strategy, as well as a descriptive optimal control law that yields emergent platooning behavior. Finally, we demonstrate these properties in simulation and with a real-time experiment in a scaled testbed.


翻译:在本条中,我们提出了一个限制驱动的最佳控制框架,使在开放运输系统中运行的连接和自动车辆产生紧急排队行为。我们的方法结合了最近在限制驱动最佳控制方面的见解和车辆在高速公路环境中的物理空气动力相互作用。结果形成一套方程式,描述排队是一种适当的战略,以及描述性最佳控制法,从而产生紧急排队行为。最后,我们在模拟中展示了这些特性,并在一个缩放试验台进行了实时试验。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
36+阅读 · 2021年8月19日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年5月21日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月13日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
127+阅读 · 2020年8月2日
【CMU】深度学习模型中集成优化、约束和控制,33页ppt
专知会员服务
46+阅读 · 2020年5月23日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
113+阅读 · 2020年5月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月1日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
VIP会员
最新内容
《人工智能赋能的适应性多功能电磁战》
专知会员服务
12+阅读 · 9月29日
俄乌战场实验室:全面战争如何重塑现代作战
专知会员服务
8+阅读 · 9月29日
2026年美空军协会会议上的无人机系统趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月28日
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
16+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
11+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
9+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
15+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
18+阅读 · 9月22日
相关VIP内容
专知会员服务
36+阅读 · 2021年8月19日
专知会员服务
16+阅读 · 2021年5月21日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月13日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
127+阅读 · 2020年8月2日
【CMU】深度学习模型中集成优化、约束和控制,33页ppt
专知会员服务
46+阅读 · 2020年5月23日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
113+阅读 · 2020年5月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员