Kommunikation mellan fordon har stor potential att förbättra reaktionsnoggrannheten hos olika förarassistanssystem i kritiska körsituationer. Kooperativ adaptive cruise control (CACC), som är en automatiserad applikation, ger förare med extra fördelar såsom trafik genomströmning maximering och kollision undvikande. CACC-system måste vara utformade på ett sätt som är tillräckligt robust mot alla särskilda manövrar, t.ex. genom att kapa in i CACC-plutonerna genom att störa fordon eller bromsa hårt genom att leda bilar. För att ta itu med detta problem, ett neuralt nätverk-baserade bryt-in upptäckt och bana förutsägelse schema föreslås i den första delen av detta papper. Därefter utvecklas ett probabilistiskt ramverk där sannolikheten för inskärning beräknas baserat på utdata från det nämnda inskärningsprojiceringsblocket. Slutligen är en specifik stokastisk modell prediktiv regulator utformad som innehåller denna cut-in sannolikhet för att öka sin reaktion mot den upptäckta farliga cut-in manöver. Det övergripande systemet implementeras och dess prestanda utvärderas med hjälp av realistiska körscenarier från användning av säkerhetspilotmodeller. Index Terms-Cooperative adaptive cruise control (CACC), cutin manöver, modell prediktive controller (MPC), neurala nätverk, stokastiska hybridsystem (SHS).
I REF, Kazemi et al. Föreslog en neural nätverk-baserad ingång upptäckt och bana förutsägelse schema för plötslig skuren beteende i den kooperativa adaptiv kryssning kontroll (CACC) system, där vehicle-to- vehicle (V2V) kommunikation används för att förbättra svar noggrannheten hos pluton systemet.
A Learning-Based Stochastic MPC Design for Cooperative Adaptive Cruise Control to Handle Interfering Vehicles
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Vehicles', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Vehicles', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}