Formation and Investigation of Cooperative Platooning at the Early Stage of Connected and Automated Vehicles Deployment

📄 arXiv: 2512.08298v2 📥 PDF

作者: Zeyu Mu, Sergei S. Avedisov, Ahmadreza Moradipari, B. Brian Park

分类: eess.SY

发布日期: 2025-12-09 (更新: 2026-01-16)

备注: Accepted by IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (T-ITS)

💡 一句话要点

提出混合协同编队控制框架，提升低渗透率环境下车队安全性与效率

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 协同编队 联网自动驾驶 混合交通流 自适应巡航控制 车道变换 交通效率 安全 车辆控制

📋 核心要点

  1. 现有协同自适应巡航控制(CACC)在低CAV渗透率下效益有限，无法充分发挥其在安全、舒适和效率方面的优势。
  2. 论文提出混合协同编队策略(CACCu)和战略性换道模型，旨在提升CAV在混合交通流中的编队效率和安全性。
  3. 仿真结果表明，即使在低CAV渗透率下，该框架也能显著提升交通效率、安全性和舒适性，并降低油耗。

📝 摘要（中文）

本文针对联网自动驾驶车辆(CAV)部署初期，由于车辆稀疏导致协同编队效益受限的问题，提出了一种创新的控制框架，以增强混合交通环境下的协同编队。该框架包含两种技术：一是将CACC与非联网车辆(CACCu)集成的混合协同编队策略；二是旨在促进安全高效编队的车道变换决策模型。此外，框架中嵌入了周围车辆识别系统，使CAV能够有效识别和选择潜在的编队领导者。仿真结果表明，即使在CV渗透率低至10%的情况下，与仅有CACC和ACC的系统相比，引入CACCu系统显著提高了安全性、舒适性和交通效率。最大编队形成率提高了24%，加速度降低了11%，油耗降低了7%。战略性换道模型也提升了CAV性能，在6%到60%的CV渗透率之间实现了显著改进，且未对整体交通流产生不利影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在联网自动驾驶车辆(CAV)部署初期，由于CAV渗透率低，导致协同编队(platooning)难以形成，CACC的优势无法充分发挥的问题。现有方法在混合交通流中，无法有效利用非联网车辆进行协同，编队规模受限，影响了整体交通效率和安全性。

核心思路：论文的核心思路是通过混合协同编队策略(CACCu)将非联网车辆纳入编队，并利用战略性换道模型促进编队的形成。通过识别周围车辆并进行智能换道，CAV能够更有效地找到合适的编队领导者，扩大编队规模，从而提高交通效率和安全性。

技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 周围车辆识别系统，用于识别潜在的编队领导者；2) 混合协同编队策略(CACCu)，将CACC扩展到非联网车辆，允许CAV与非联网车辆协同行驶；3) 战略性换道决策模型，用于评估换道风险和收益，并做出是否换道的决策，以促进编队形成。整体流程是CAV首先识别周围车辆，然后根据CACCu策略与潜在领导者进行协同，如果需要，通过换道模型进行换道，最终形成或加入编队。

关键创新：论文的关键创新在于混合协同编队策略(CACCu)和战略性换道模型的结合。CACCu打破了传统CACC只能与联网车辆协同的限制，允许与非联网车辆协同，扩大了编队规模。战略性换道模型则通过智能决策，避免了盲目换道带来的安全风险，提高了换道效率，促进了编队的形成。与现有方法相比，该方法更适应低CAV渗透率的混合交通环境。

关键设计：战略性换道决策模型是关键设计之一。该模型需要综合考虑换道的安全性（例如，与目标车道车辆的距离、速度差）和收益（例如，加入更大编队的可能性）。具体的参数设置包括安全距离阈值、速度差阈值、换道时间窗口等。损失函数的设计可能涉及到对安全风险和效率损失的加权，以平衡安全性和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，在CV渗透率低至10%的情况下，引入CACCu系统后，最大编队形成率提高了24%，加速度降低了11%，油耗降低了7%。战略性换道模型在6%到60%的CV渗透率之间实现了显著改进，且未对整体交通流产生不利影响。这些数据表明，该框架能够有效提升低渗透率环境下CAV的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统、自动驾驶车辆控制和交通仿真等领域。通过提高低渗透率环境下CAV的编队效率，可以有效缓解交通拥堵、提高道路通行能力、降低燃油消耗和减少交通事故。该技术对于推动CAV的早期部署和普及具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Cooperative platooning, enabled by cooperative adaptive cruise control (CACC), is a cornerstone technology for connected automated vehicles (CAVs), offering significant improvements in safety, comfort, and traffic efficiency over traditional adaptive cruise control (ACC). This paper addresses a key challenge in the initial deployment phase of CAVs: the limited benefits of cooperative platooning due to the sparse distribution of CAVs on the road. To overcome this limitation, we propose an innovative control framework that enhances cooperative platooning in mixed traffic environments. Two techniques are utilized: (1) a mixed cooperative platooning strategy that integrates CACC with unconnected vehicles (CACCu), and (2) a strategic lane-change decision model designed to facilitate safe and efficient lane changes for platoon formation. Additionally, a surrounding vehicle identification system is embedded in the framework to enable CAVs to effectively identify and select potential platooning leaders. Simulation studies across various CV market penetration rates (MPRs) show that incorporating CACCu systems significantly improves safety, comfort, and traffic efficiency compared to existing systems with only CACC and ACC systems, even at CV penetration as low as 10%. The maximized platoon formation increases by up to 24%, accompanied by an 11% reduction in acceleration and a 7% decrease in fuel consumption. Furthermore, the strategic lane-change model enhances CAV performance, achieving notable improvements between 6% and 60% CV penetration, without adversely affecting overall traffic flow.