Smoothing traffic flow through automated vehicle control with optimal parameter selection
作者: Shian Wang, Jose Acedo Aguilar, Miguel Velez-Reyes
分类: eess.SY
发布日期: 2025-01-02
💡 一句话要点
提出基于局部信息的自动驾驶车辆反馈控制器，平滑混合交通流。
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 自动驾驶车辆控制 交通流平滑 反馈控制 局部信息 混合交通流
📋 核心要点
- 现有自动驾驶车辆控制器依赖严格假设，如时变平衡交通速度，限制了实际应用。
- 提出一种基于局部交通信息的加性反馈控制器，使自动驾驶车辆能够平滑交通流。
- 仿真结果表明，该控制器能有效减少交通振荡，降低燃油消耗，尤其在高渗透率下效果显著。
📝 摘要（中文）
本研究旨在解决走走停停的交通波降低交通系统效率的问题，通过增加交通振荡和能量消耗。我们开发了一种方法，为自动驾驶车辆（AV）合成一类加性反馈控制器，以平滑非线性混合交通流，包括AV和人类驾驶车辆（HV）。与最近依赖于严格假设（如时变平衡交通速度）的显式AV控制器不同，我们提出的AV控制器仅需要局部交通信息，如车辆间距和相对速度，这些信息可以通过AV车载传感器轻松获得。本质上，它允许受控AV跟踪由其前方车辆引起的扰动速度剖面的更微妙版本，从而实现更平滑的交通流。此外，我们提供了一种选择最佳控制参数以有效实现交通平滑效果的方法。所开发的AV控制器的这些独特功能确保了更高的可实施性。我们通过模拟具有不同振荡水平的两种不同交通场景，证明了该方法的有效性。结果表明，使用所提出的控制器的AV能够有效地减少交通振荡，并降低车辆燃油消耗，对于由10辆车组成的车队，分别降低高达46.78％和2.74％。控制器的交通平滑效果在较高的AV渗透率下更为明显。虽然所提出的方法的性能略逊于最新的加性AV控制器，但它提供了更高的可实施性，并提供了一种选择最佳控制参数的有效方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有交通系统中，走走停停的交通波会降低交通效率，增加能量消耗。现有的自动驾驶车辆控制器通常依赖于严格的假设，例如时变平衡交通速度，这限制了它们在实际交通场景中的应用。因此，需要设计一种更具鲁棒性和可实施性的自动驾驶车辆控制器，以平滑交通流。
核心思路：本论文的核心思路是设计一种基于局部交通信息的加性反馈控制器。该控制器允许自动驾驶车辆跟踪其前方车辆的速度剖面的平滑版本，从而减少交通振荡。这种方法不需要全局交通信息或严格的假设，只需要车辆间距和相对速度等局部信息，这些信息可以通过车载传感器轻松获得。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 建立混合交通流的非线性模型，包括自动驾驶车辆和人类驾驶车辆。2) 设计加性反馈控制器，该控制器基于局部交通信息调整自动驾驶车辆的速度。3) 提出一种选择最佳控制参数的方法，以实现有效的交通平滑效果。4) 通过仿真实验验证所提出的控制器的有效性。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于局部信息的加性反馈控制器，该控制器不需要严格的假设，并且易于实施。此外，该论文还提供了一种选择最佳控制参数的方法，这使得该控制器能够有效地平滑交通流。与现有的显式AV控制器相比，该方法更具鲁棒性和可实施性。
关键设计：该控制器使用车辆间距和相对速度作为输入，并输出一个加性速度调整量。控制器的参数包括反馈增益和时间常数，这些参数可以通过优化算法进行选择，以最小化交通振荡和燃油消耗。具体而言，论文可能采用线性二次调节器（LQR）或模型预测控制（MPC）等方法来设计和优化控制器参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真结果表明，所提出的控制器能够有效地减少交通振荡，并降低车辆燃油消耗。对于由10辆车组成的车队，燃油消耗降低高达2.74％，交通振荡降低高达46.78%。在高自动驾驶车辆渗透率下，交通平滑效果更为明显。虽然性能略逊于最新的加性AV控制器，但该方法具有更高的可实施性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能交通系统，通过控制自动驾驶车辆来平滑交通流，减少交通拥堵和燃油消耗。该控制器易于实施，只需要局部交通信息，因此具有广泛的应用前景。未来，该技术可以集成到自动驾驶车辆的控制系统中，提高交通效率和安全性。
📄 摘要（原文）
Stop-and-go traffic waves are known for reducing the efficiency of transportation systems by increasing traffic oscillations and energy consumption. In this study, we develop an approach to synthesize a class of additive feedback controllers for automated vehicles (AVs) to smooth nonlinear mixed traffic flow, including both AVs and human-driven vehicles (HVs). Unlike recent explicit AV controllers that rely on strict assumptions such as time-varying equilibrium traffic speed, our proposed AV controller requires only local traffic information, such as inter-vehicle spacing and relative speed, which are readily available through AV onboard sensors. Essentially, it allows a controlled AV to track a subtler version of the perturbed speed profile resulting from its preceding vehicle, thereby enabling smoother traffic flow. Additionally, we provide a method for selecting the optimal control parameters to achieve traffic-smoothing effects efficiently. These unique features of the developed AV controller ensure much higher implementability. We demonstrate the effectiveness of the proposed approach through simulations of two distinct traffic scenarios with varying levels of oscillation. The results show that AVs using the proposed controller are capable of effectively reducing traffic oscillations and lowering vehicle fuel consumption by up to 46.78\% and 2.74\%, respectively, for a platoon of 10 vehicles. The traffic-smoothing effect of the controller is more pronounced at higher penetration rates of AVs. While the performance of the proposed approach is slightly less superior to that of the most recent additive AV controller, it offers greater implementability and provides an efficient method for selecting optimal control parameters.