[论文解读] Cooperative Adaptive Cruise Control for a Platoon of Connected and Autonomous Vehicles Considering Dynamic Information Flow Topology

Siyuan Gong, Anye Zhou+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 6, 2018

Traffic control and management参考文献 13被引用 9

一句话总结

本文提出了一种用于联网和自动驾驶车辆车队的协作式自适应巡航控制（CACC）框架，该框架可适应由不可靠的V2V通信引起的动态信息流拓扑结构。在采用双前车跟随拓扑结构的自适应PD控制器下，该方法确保了车队稳定性，并在通信故障期间保持性能，其在NGSIM数据上的数值实验中表现优于固定拓扑结构的CACC。

ABSTRACT

Vehicle-to-vehicle communications can be unreliable as interference causes communication failures. Thereby, the information flow topology for a platoon of Connected Autonomous Vehicles (CAVs) can vary dynamically. This limits existing Cooperative Adaptive Cruise Control (CACC) strategies as most of them assume a fixed information flow topology (IFT). To address this problem, we introduce a CACC design that considers a dynamic information flow topology (CACC-DIFT) for CAV platoons. An adaptive Proportional-Derivative (PD) controller under a two-predecessor-following IFT is proposed to reduce the negative effects when communication failures occur. The PD controller parameters are determined to ensure the string stability of the platoon. Further, the designed controller also factors the performance of individual vehicles. Hence, when communication failure occurs, the system will switch to a certain type of CACC instead of degenerating to adaptive cruise control, which improves the control performance considerably. The effectiveness of the proposed CACC-DIFT is validated through numerical experiments based on NGSIM field data. Results indicate that the proposed CACC-DIFT design outperforms a CACC with a predetermined information flow topology.

研究动机与目标

• 解决现有CACC策略假设信息流拓扑结构固定所带来的局限性，这些假设未能反映现实世界中V2V通信的不可靠性。
• 开发一种能够动态适应因通信故障而变化的信息流拓扑结构的CACC设计。
• 确保车队稳定性，并在通信链路失效时仍保持高性能。
• 将单车辆性能整合到控制策略中，以避免在故障期间退化为基本自适应巡航控制。
• 使用真实NGSIM实地数据在现实动态通信条件下验证所提方法。

提出的方法

• 提出一种动态信息流拓扑（DIFT）模型，以反映CAV车队中实时的通信可靠性。
• 设计一种使用两辆前车信息以提高鲁棒性的自适应比例-微分（PD）控制器。
• 制定控制器参数，以确保在不同通信条件下具备车队稳定性。
• 将单车辆动力学特性整合到控制律中，以在通信中断期间仍保持性能。
• 实施一种切换机制，当发生故障时切换至弹性CACC模式，而非退回到标准自适应巡航控制。
• 基于真实NGSIM实地数据进行数值仿真，以评估在动态拓扑结构下车队稳定性和性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 动态信息流拓扑如何影响CAV车队在V2V通信故障下的稳定性和性能？
• RQ2 在通信不可靠的情况下，采用双前车跟随的自适应PD控制器是否能显著提升车队稳定性，相比固定拓扑结构的CACC？
• RQ3 与传统CACC相比，所提出的CACC-DIFT在通信中断期间能多大程度上保持控制性能？
• RQ4 如何将单车辆动力学特性整合到CACC框架中，以防止故障期间性能下降？
• RQ5 使用真实世界数据时，所提出的CACC-DIFT是否在车队稳定性和控制性能方面优于固定拓扑结构的CACC？

主要发现

• 所提出的CACC-DIFT设计即使在动态且不可靠的通信条件下也能实现车队稳定性。
• 采用双前车跟随的自适应PD控制器显著减少了通信故障期间车队的振荡。
• 系统避免退化为基本自适应巡航控制，在链路故障期间仍保持更高水平的控制性能。
• 基于NGSIM实地数据的数值实验确认，CACC-DIFT在车队稳定性和响应鲁棒性方面优于固定拓扑结构的CACC。
• 控制器参数通过解析方法推导以确保稳定性，且该方法能有效处理瞬态通信中断。