基於領航車和前車資訊的自動駕駛車隊橫向穩定性控制

Core Concepts

藉由利用領航車和前車的通訊資訊，可以設計出一個橫向控制器，在緊急變換車道時，確保自動駕駛車隊的橫向穩定性。

Abstract

論文資訊：
Somisetty, N., & Darbha, S. (2024). Lateral String Stability in Autonomous & Connected Vehicle Platoons. 2024 IEEE, 979-8-3503-8727-8/24/$31.00.
研究目標：
本研究旨在為執行緊急變換車道（ELC）的自動駕駛車輛（ACV）車隊設計一個可靠的橫向控制器，該控制器僅依靠與領航車和前車的通訊資訊，不依赖於道路基礎設施。
方法：

本研究採用基於簡化車輛動態的「自行車」模型來設計控制器。
提出了一種基於圓弧樣條逼近的軌跡構建方法，利用領航車和前車的預覽數據生成目標軌跡。
該控制器採用前饋和回饋控制策略，前饋控制器根據預測軌跡計算所需的轉向輸入，回饋控制器根據車輛當前狀態和目標軌跡之間的誤差調整轉向輸入。
採用D-decomposition技術確定控制器增益，以確保系統在不同速度下的穩定性。
主要發現：

僅使用前車資訊的橫向控制方法可能導致車隊橫向不穩定，而使用領航車和前車資訊則可以確保車隊在直線行駛時的橫向穩定性。
所提出的控制器在模擬中表現良好，能夠有效地控制車輛在緊急變換車道過程中的橫向運動，並將橫向誤差保持在可接受的範圍內。
與僅使用前車資訊的方法相比，所提出的方法在較大的車隊中表現出更好的可擴展性和魯棒性，轉向指令不會隨著車隊規模的增加而單調遞增。
主要結論：
本研究證明了利用領航車和前車的通訊資訊可以設計出一個有效的橫向控制器，以確保自動駕駛車隊在緊急變換車道時的橫向穩定性。
意義：
本研究為自動駕駛車輛的橫向控制提供了一種可靠且可擴展的解決方案，特別是在緊急變換車道等安全關鍵場景中。
局限性和未來研究方向：

本研究僅考慮了理想化的車輛模型和環境條件，未來研究可以進一步探討更真實的場景，例如考慮道路坡度、風力等因素的影響。
未來研究可以進一步優化控制器設計，例如考慮乘坐舒適性和燃油經濟性等性能指標。

Stats

本研究使用了林肯MKZ中型轎車的實驗數據，關鍵參數包括車輛質量、前後軸載荷、轉動慣量以及前後軸的側偏剛度。
轉向驅動的阻尼比 (ζ) 和固有頻率 (ωn) 分別為 0.4056 和 21.4813 弧度/秒。
穩定回饋增益在 {10, 20, 30, 40, 50, 60, 67} 英里/小時的速度範圍內計算，並選擇控制器增益向量 (ke, kθ, kω) = (0.06, 0.96, 0.08) 作為所有穩定集的交集。
在模擬中，領航車輛執行雙車道變換，目標路徑為 1 公里的路段。
回饋和前饋控制器被賦予相同的權重，α = 0.5。
模擬結果顯示，橫向誤差得到良好控制，最大誤差不超過 8 厘米。

Key Insights Distilled From

Lateral String Stability in Autonomous & Connected Vehicle Platoons

by Neelkamal So... at arxiv.org 11-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.07540.pdf

Deeper Inquiries

在惡劣天氣條件下，例如雨雪天氣，該橫向控制系統的性能會如何變化？

在惡劣天氣條件下，例如雨雪天氣，該橫向控制系統的性能可能會受到以下幾個方面的影響：

感測器精度下降: 雨雪會影響車輛感測器的精度，例如 GPS 和 IMU 的定位精度會下降，導致車輛無法準確獲取自身位置、航向角和橫擺角速度等信息，進而影響橫向控制器的性能。
通訊質量下降: 惡劣天氣可能會影響車輛間的通訊質量，導致車輛無法及時獲取前車和領航車的軌跡信息，進而影響橫向控制器的決策。
輪胎抓地力下降: 雨雪會導致路面濕滑，降低輪胎的抓地力，影響車輛的操控性能，進而影響橫向控制器的控制效果。
為了應對惡劣天氣條件下的挑戰，可以採取以下措施：

採用更可靠的感測器: 例如採用高精度 GPS、毫米波雷達、激光雷達等感測器，提高系統在惡劣天氣條件下的感知能力。
採用更穩健的通訊方式: 例如採用多路徑傳輸、頻率跳變等技術，提高系統在惡劣天氣條件下的通訊可靠性。
調整控制策略: 根據路面情況和車輛狀態，動態調整控制器的參數，例如降低車速、增大安全距離、減小控制增益等，以確保車輛的安全穩定運行。

如果車隊中有一輛車輛發生故障，例如通訊中斷或感測器故障，該控制系統如何應對？

如果車隊中有一輛車輛發生故障，例如通訊中斷或感測器故障，該控制系統需要採取相應的容錯措施，以確保車隊的安全穩定運行。具體措施包括：

故障檢測與隔離: 系統需要能夠及時檢測出車輛發生的故障，並將故障車輛從車隊中隔離，避免故障擴散。
備份機制: 系統需要有備份機制，例如當前車通訊中斷時，後車可以暫時切換到僅依靠自身感測器信息的控制模式，或者依靠與更前方車輛的通訊維持車隊運行。
緊急制動: 當系統檢測到車輛發生嚴重故障，且無法通過其他措施保證安全時，需要啟動緊急制動，停車等待救援。
為了提高系統的容錯能力，可以考慮以下方案：

冗餘設計: 在系統設計中引入冗餘，例如使用多個感測器進行數據融合，採用多種通訊方式進行信息交互，以提高系統的可靠性。
分佈式控制: 採用分佈式控制架構，將控制權分散到各個車輛，即使部分車輛發生故障，其他車輛仍然可以正常運行。

自動駕駛車輛的普及將如何影響城市規劃和交通基礎設施的設計？

自動駕駛車輛的普及將對城市規劃和交通基礎設施的設計產生深遠的影響，主要體現在以下幾個方面：

道路設計: 自動駕駛車輛對道路線形的精度要求更高，需要更平順的曲線和更精確的標線。同時，自動駕駛車輛可以更好地利用道路空間，道路宽度可以適當縮減，以提高土地利用率。
交通信号控制: 自動駕駛車輛可以與交通信号灯进行实时通信，实现信号灯的智能化控制，提高道路通行效率，减少交通拥堵。
停車場設計: 自動駕駛車輛可以自動泊車，停車場的设计可以更加紧凑，减少占地面积。
公共交通系統: 自動駕駛技術可以應用於公共交通系統，例如自動駕駛公交車、出租車等，提高公共交通的效率和便利性。
城市規劃: 自動駕駛車輛的普及將促進城市空間的重新分配，例如減少停車場的數量，將更多土地用於綠化、休閒等用途，打造更加宜居的城市環境。
總之，自動駕駛車輛的普及將推動城市規劃和交通基礎設施的智能化、高效化和人性化發展，為人們創造更加便捷、舒適和安全的出行體驗。