Abstract-I detta dokument presenterar vi en modell prediktiv kontroll (MPC) metod för att optimera fordons schemaläggning och routing i en autonom mobilitet-on-demand (AMOD) system. I AMoD-system transporterar robotdrivna, självkörande fordon kunder i stadsmiljö och samordnas för att optimera servicen i hela nätverket. Specifikt föreslår vi först en ny diskret tidsmodell av ett AMoD-system och vi visar att denna formulering gör det möjligt att enkelt integrera ett antal begränsningar i verkligheten, t.ex. begränsningar för laddning av elfordon. För det andra, att utnyttja vår modell, vi utforma en modell prediktiv kontroll algoritm för optimal samordning av ett AMoD-system och bevisa dess stabilitet i betydelsen Lyapunov. Vid varje optimering steg, fordonets schemaläggning och routing problem är löst som ett blandat heltal linjärt program (MILP) där beslutsvariabler är binära variabler som representerar om ett fordon kommer 1) vänta på en station, 2) betjäna en kund, eller 3) återbalans till en annan station. Slutligen, genom att använda verkliga data, visar vi att MPC-algoritmen kan köras i realtid för måttligt stora system och överträffar tidigare kontrollstrategier för AMoD-system.
Zhang m.fl. REF utvecklade en modell för prediktiv styrning för optimering av ett autonomt bildelningssystem med återbalansering som tar hänsyn till elektriska laddningsbegränsningar.
Model Predictive Control of Autonomous Mobility-on-Demand Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}