[论文解读] Virtual Rings on Highways: Traffic Control by Connected Automated Vehicles

Tamás G. Molnár, Michael Hopka+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 24, 2022

Traffic control and management被引用 5

一句话总结

本文提出了一种基于车联网（V2X）连接的联网自动驾驶车辆（CAVs）的新型拉格朗日交通控制框架，通过感知和响应下游交通状况，实现对交通流的稳定控制。通过利用后方车辆的反馈信息，该方法可稳定交通流、减少停车-启动波，并提升能效。该方法通过稳定性分析和仿真验证，表明在串稳定性（string stability）和平滑性方面，相较于人类驾驶和传统自动驾驶控制，性能显著提升。

ABSTRACT

This work gives introduction to traffic control by connected automated vehicles. The influence of vehicle control on vehicular traffic and traffic control strategies are discussed and compared. It is highlighted that vehicle-to-everything connectivity allows connected automated vehicles to access the state of the traffic behind them such that feedback can be utilized to mitigate evolving congestions. Numerical simulations demonstrate that such connectivity-based traffic control is beneficial for smoothness and energy efficiency of highway traffic. The dynamics and stability of traffic flow, under the proposed controllers, are analyzed in detail to construct stability charts that guide the selection of stabilizing control gains.

研究动机与目标

• 解决由人类驾驶行为引起的持续性停车-启动交通拥堵问题，此类问题降低了高速公路效率并增加了能耗。
• 克服传统车辆控制方法（如ACC、CACC）无法考虑车辆后方交通状况的局限性。
• 提出一种新型交通控制范式——基于联网自动驾驶车辆的拉格朗日控制，利用来自下游交通的实时反馈实现对交通流的稳定控制。
• 通过稳定性分析和稳定性图表，建立系统化方法以选择具有稳定性的控制增益。
• 证明具备V2X连接的自动驾驶车辆相较于传统自动驾驶或人类驾驶交通，能更有效地缓解拥堵。

提出的方法

• 提出‘虚拟环形’概念——一种控制架构，其中单个CAV作为下游交通区段的反馈控制器，模拟闭环控制系统。
• 采用带时滞的微分方程框架对交通动力学进行建模，以表示人类驾驶车辆和自动驾驶车辆的时滞响应。
• 利用特征方程和拉普拉斯变换推导稳定性条件，分析不同控制配置下的系统稳定性与串稳定性。
• 制定控制律，整合对后方车辆距离的反馈，使CAV能够根据下游交通密度和速度调整自身速度。
• 通过求解涉及频域响应（Γ(s)）的复杂数学超越方程，构建稳定性图表，以确定稳定控制增益的区域。
• 采用分析与数值方法，对比三种情景下的控制策略：人类驾驶车队（串不稳定）、无反馈的自动驾驶车辆（ACC）以及具备完整反馈的CAV（ATC）。”

实验结果

研究问题

• RQ1 V2X连接如何使联网自动驾驶车辆通过获取下游交通状态信息，实现对交通流的稳定控制？
• RQ2 在不同控制策略（包括ACC、CACC和所提出的ATC，即自动化交通控制）下，交通流的稳定性边界是什么？
• RQ3 与传统自动驾驶巡航控制相比，引入后方车辆反馈对串稳定性和能效有何影响？
• RQ4 在所提出的ATC框架下，实现稳定、平滑交通流的最优控制增益是什么？
• RQ5 与基于固定位置的欧拉控制策略相比，虚拟环形概念在哪些方面提升了交通控制性能？

主要发现

• 所提出的ATC框架结合V2X连接，显著提升了串稳定性，减少了交通中扰动的放大效应，优于人类驾驶和传统ACC系统。
• 数值仿真结果表明，采用后方车辆反馈的CAV能更有效地减少速度振荡并缓解停车-启动波，优于无此类反馈的自动驾驶车辆。
• 稳定性分析表明，引入下游反馈可使稳定性边界发生偏移，从而允许采用更大、更具鲁棒性的控制增益，优于仅使用ACC或CACC的系统。
• 基于特征方程分析导出的稳定性图表，为选择在各种交通密度和时滞条件下确保稳定交通流的控制参数提供了一套系统化方法。
• 虚拟环形概念使单个CAV能够稳定一段交通流，有效充当移动交通控制器，提升整体交通流的平滑性与能效。
• 该方法即使在人类驾驶车辆渗透率较高的情况下，也能通过利用联网车辆的反馈实现串稳定性，证明了在混合交通环境中的可扩展性与鲁棒性。