A Traffic Adapative Physics-informed Learning Control for Energy Savings of Connected and Automated Vehicles

📄 arXiv: 2412.15079v1 📥 PDF

作者: Yunli Shao

分类: eess.SY

发布日期: 2024-12-19

💡 一句话要点

提出交通自适应的物理信息学习控制，用于联网自动驾驶车辆的节能优化。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 学习控制 模型预测控制 物理信息学习 交通自适应 自动驾驶 节能优化 车辆跟随

📋 核心要点

  1. 现有模型预测控制方法在处理车辆和交通系统的非线性动力学时，面临精确建模和实时优化方面的挑战。
  2. 论文提出一种交通自适应的增强状态空间系统，结合物理信息学习控制框架，以适应不同的交通状况。
  3. 实验结果表明，该方法在减轻实时计算需求的同时，实现了与模型方法相当的车辆跟随行为，并实现了9%的节能。

📝 摘要（中文）

模型预测控制已成为联网自动驾驶车辆实时优化控制的有效方法。然而，车辆和交通系统的非线性动力学使得精确建模和实时优化具有挑战性。学习控制提供了一种有前景的替代方案，因为它无需显式模型即可适应环境。对于学习控制框架，需要增强的状态空间系统设计，因为最优控制取决于自我车辆的状态和其他车辆的预测状态。本文开发了一种交通自适应的增强状态空间系统，使控制策略能够智能地适应不同的交通状况。这种设计确保了不同的车辆轨迹改变初始条件，而系统动力学保持独立于特定轨迹。此外，提出了一种物理信息学习控制框架，该框架将贝尔曼方程中的值函数与庞特里亚金最大值原理中的值函数导数结合到统一的损失函数中。该方法旨在减少所需的训练数据和时间，同时提高鲁棒性和效率。所提出的控制框架应用于真实数据校准的仿真环境中的车辆跟随场景。结果表明，这种学习控制方法减轻了实时计算需求，同时实现了与基于模型的方法相当的车辆跟随行为，在训练数据集中未曾见过的场景中实现了 9% 的节能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决联网自动驾驶车辆在复杂交通环境中，如何实现节能高效的车辆跟随控制问题。现有基于模型预测控制的方法，由于车辆和交通系统的非线性特性，难以建立精确模型，导致控制性能下降。同时，实时优化计算负担大，难以满足实际应用需求。

核心思路：论文的核心思路是利用学习控制方法，避免对车辆和交通系统进行显式建模，通过学习数据中的模式来适应环境变化。同时，引入物理信息，将贝尔曼方程和庞特里亚金最大值原理融入损失函数，以提高学习效率和鲁棒性。通过交通自适应的增强状态空间系统，使控制策略能够智能地适应不同的交通状况。

技术框架：该控制框架主要包含以下几个模块：1) 交通自适应的增强状态空间系统设计，用于描述车辆和交通环境的状态；2) 物理信息学习控制器的设计，基于深度神经网络学习最优控制策略；3) 损失函数的设计，融合贝尔曼方程和庞特里亚金最大值原理的信息；4) 仿真环境的搭建，用于评估控制器的性能。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了交通自适应的增强状态空间系统，使得控制策略能够适应不同的交通状况；2) 提出了物理信息学习控制框架，将贝尔曼方程和庞特里亚金最大值原理融入损失函数，提高了学习效率和鲁棒性。

关键设计：在交通自适应的增强状态空间系统中，状态空间包含了自我车辆的状态和其他车辆的预测状态。物理信息学习控制器的损失函数由两部分组成：一部分是贝尔曼方程的值函数，另一部分是庞特里亚金最大值原理的值函数导数。通过调整两部分的权重，可以平衡学习效率和鲁棒性。网络结构采用多层感知机，输入为增强状态空间的状态，输出为控制量。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的学习控制方法在真实数据校准的仿真环境中，实现了与基于模型的方法相当的车辆跟随行为，同时减轻了实时计算需求。在训练数据集中未曾见过的场景中，该方法实现了 9% 的节能。这表明该方法具有良好的泛化能力和节能效果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于联网自动驾驶车辆的节能控制、交通拥堵缓解、以及提高道路通行效率等方面。通过学习交通模式和车辆行为，可以实现更加智能和高效的车辆控制，从而降低能源消耗，减少交通拥堵，并提高道路安全性。未来，该方法有望推广到更复杂的交通场景，例如城市道路和高速公路等。

📄 摘要（原文）

Model predictive control has emerged as an effective approach for real-time optimal control of connected and automated vehicles. However, nonlinear dynamics of vehicle and traffic systems make accurate modeling and real-time optimization challenging. Learning-based control offer a promising alternative, as they adapt to environment without requiring an explicit model. For learning control framework, an augmented state space system design is necessary since optimal control depends on both the ego vehicle's state and predicted states of other vehicles. This work develops a traffic adaptive augmented state space system that allows the control strategy to intelligently adapt to varying traffic conditions. This design ensures that while different vehicle trajectories alter initial conditions, the system dynamics remain independent of specific trajectories. Additionally, a physics-informed learning control framework is presented that combines value function from Bellman's equation with derivative of value functions from Pontryagin's Maximum Principle into a unified loss function. This method aims to reduce required training data and time while enhancing robustness and efficiency. The proposed control framework is applied to car-following scenarios in real-world data calibrated simulation environments. The results show that this learning control approach alleviates real-time computational requirements while achieving car-following behaviors comparable to model-based methods, resulting in 9% energy savings in scenarios not previously seen in training dataset.