With the continued integration of autonomous vehicles (AVs) into public roads, a mixed traffic environment with large-scale human-driven vehicles (HVs) and AVs interactions is imminent. In challenging traffic scenarios, such as emergency braking, it is crucial to account for the reactive and uncertain behavior of HVs when developing control strategies for AVs. This paper studies the safe control of a platoon of AVs interacting with a human-driven vehicle in longitudinal car-following scenarios. We first propose the use of a model that combines a first-principles model (nominal model) with a Gaussian process (GP) learning-based component for predicting behaviors of the human-driven vehicle when it interacts with AVs. The modeling accuracy of the proposed method shows a $9\%$ reduction in root mean square error (RMSE) in predicting a HV's velocity compared to the nominal model. Exploiting the properties of this model, we design a model predictive control (MPC) strategy for a platoon of AVs to ensure a safe distance between each vehicle, as well as a (probabilistic) safety of the human-driven car following the platoon. Compared to a baseline MPC that uses only a nominal model for HVs, our method achieves better velocity-tracking performance for the autonomous vehicle platoon and more robust constraint satisfaction control for a platoon of mixed vehicles system. Simulation studies demonstrate a $4.2\%$ decrease in the control cost and an approximate $1m$ increase in the minimum distance between autonomous and human-driven vehicles to better guarantee safety in challenging traffic scenarios.


翻译:随着自主车辆(AVs)继续融入公共道路,与大型人驱动车辆(HVs)和AVs互动的混合交通环境即将成熟。在具有挑战性的交通情况中,如紧急制动,在制定AVs控制战略时,必须说明HVs的被动和不确定行为。本文研究长距离汽车跟踪情景中与人驱动车辆发生互动的一排AVs的安全控制。我们首先提议使用一种模式,将一级原则模式(名义模式)与高斯驱动车辆(GP)学习基础部分结合起来,以预测人驱动车辆(GP)在与AVs进行互动时的动态行为。拟议方法的模型精确性能表明,在预测HVs(RMSE)与名义模式相比的速度方面,根正平均平方差减少9美元。利用这一模式的特性,我们为AVs排设计了一种模型预测性控制(MPC)战略,以确保每辆汽车(GP)以基于学习为基础的流程(GPG)学习为基础进行安全距离的预测。在SLsl-S-xxxxxx的运行中,要以更稳性安全度上,并进行一个硬性控制。

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