Improving safety in mixed traffic: A learning-based model predictive control for autonomous and human-driven vehicle platooning

更安全的 模型预测控制 计算机科学 还原(数学) 基线(sea) 控制(管理) 机器学习 人工智能 汽车工程 模拟 工程类 计算机安全 海洋学 地质学 数学 几何学
作者
J. Wang,Zhihao Jiang,Yash Vardhan Pant
出处
期刊:Knowledge Based Systems [Elsevier BV]
卷期号:293: 111673-111673 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.knosys.2024.111673
摘要

As autonomous vehicles (AVs) become more common on public roads, their interaction with human-driven vehicles (HVs) in mixed traffic is inevitable. This requires new control strategies for AVs to handle the unpredictable nature of HVs. This study focused on safe control in mixed-vehicle platoons consisting of both AVs and HVs, particularly during longitudinal car-following scenarios. We introduce a novel model that combines a conventional first-principles model with a Gaussian process (GP) machine learning-based model to better predict HV behavior. Our results showed a significant improvement in predicting HV speed, with a 35.64% reduction in the root mean square error compared with the use of the first-principles model alone. We developed a new control strategy called GP-MPC, which uses the proposed HV model for safer distance management between vehicles in the mixed platoon. The GP-MPC strategy effectively utilizes the capacity of the GP model to assess uncertainties, thereby significantly enhancing safety in challenging traffic scenarios, such as emergency braking scenarios. In simulations, the GP-MPC strategy outperformed the baseline MPC method, offering better safety and more efficient vehicle movement in mixed traffic.
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