String Stability of Connected Vehicle Platoons under Lossy V2V Communication
车辆连接的最新进展已经允许形成自主车辆排，以提高移动性和交通吞吐量。为了避免此类排中的堆积，重要的是确保排（串）的稳定性，这是这项工作的重点。按照串稳定性的常规定义，间隔误差信号的功率（2-范数）不应在队列中的下游放大。但实际上，是间隔误差信号的无穷范数决定是否发生冲突。我们解决这个矛盾，在我们的工作的第一部分，我们重新考虑字符串的稳定性从安全的角度来看，并制定了一个上限的最大间距误差在一个均匀的排作为一个功能的领先车辆的加速机动。在本文的第二部分中，我们扩展了我们以前的结果，提供了最小可实现的时间间隔排与两个前任查找方案经历突发噪声数据包丢失。最后，我们利用油门和制动地图开发一个纵向车辆模型，并验证它对林肯MKZ，然后用于数值证实所提出的时间车头时距选择算法。
2021-06-08 cs.SY eess.SY
Transient-Safe Platooning via Dynamic Headway
Université de Lorraine（洛林大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；CRAN（自动与控制研究实验室）
针对自动驾驶队列在瞬态（如高速汇入）下的安全与稳定性挑战，提出一种计算高效的控制框架，通过动态间距策略在稳态收敛至恒定车头时距，并利用归纳法保证队列安全，导出非线性饱和控制律及初始条件确保速度非负与安全。
2026-06-16 cs.SY eess.SY math.OC
A Spring-Mass-Damper-Based Platooning Logic for Automated Vehicles
本文应用经典的基于物理的模型，在商业交通仿真软件中控制自动驾驶汽车的队列行驶。在弹簧-质量-阻尼模型中，每辆车被假定为一个质量与其前车耦合的弹簧和阻尼器：弹性常数和阻尼系数控制车辆之间的间距和速度采用。该模型考虑了面向队列的通信范围和每个队列中车辆数量的限制，以反映现实情况，避免队列过长。SMD模型控制队列内和队列间的交互。对模型的初步评估表明，SMD模型在恶劣的减速情况下不会导致AV之间的负间距误差，从而保证了安全性。此外，SMD模型产生的正平均间距误差比VISSIM内置的队列模块更小，这防止了最大吞吐量下降。对一个普通路段的仿真结果表明，在响应时间为0.5秒的情况下，在10%、50%和完全市场渗透率的情况下，所提出的排队算法使最大吞吐量分别增加了10%、29%和63%。通过建立一个主路段和合流路段不同流量组合、不同自动驾驶汽车市场渗透率的合流路段模型，验证了车队间距政策在容纳合流车辆方面的有效性。在主车道和合流车道上，在低MPR的情况下，行程时间分别减少了20%和4%。同时，在较高的AV的MPR下，在主线和合流车道以及所有流量组合下观察到更明显的行程时间减少。
2022-09-16 cs.SY eess.SY physics.app-ph
Assessing the safety benefits of CACC+ based coordination of connected and autonomous vehicle platoons in emergency braking scenarios
针对网联自动驾驶车辆紧急制动场景，比较仅利用单前导车信息的CACC与利用多前导车信息的CACC+的安全效益，通过恒定时间车头时距策略和蒙特卡洛模拟评估碰撞概率等指标，为安全评估提供依据。
2024-04-30 cs.SY eess.SY
Disturbance scaling in bidirectional vehicle platoons with different asymmetry in position and velocity coupling
Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学）；Uppsala University（乌普萨拉大学）
研究了双向车列中位置和速度耦合不对称性对扰动影响的缩放特性，揭示了对称位置耦合和不对称速度耦合能提升性能。
2016-10-11 cs.SY eess.SY
A new platooning model for connected and autonomous vehicles to improve string stability
针对通信延迟下的自动驾驶队列稳定问题，提出仅与头车通信的“look-to-the-leader”动力学模型，并通过理论证明与两类道路仿真验证其优于传统跟车策略。
2024-12-06 cs.SY eess.SY math.DS
Residual Learning-Based Control of Vehicle Platoons with $\ell_2$ Stability Guarantees via Recurrent Equilibrium Networks
Concordia University（康考迪亚大学）；Université Polytechnique Hauts-de-France（上法兰西理工大学）；INSA Hauts-de-France（法国国立应用科学学院上法兰西分校）
本文提出一种残差学习控制框架，利用循环均衡网络增强标称控制器，在保证 $\ell_2$ 稳定性的同时，减少异构车辆队列的间距和速度误差。
2026-09-29 cs.RO cs.SY eess.SY
On the Constrained CAV Platoon Control Problem
本文针对CAV队列控制中控制参数缺乏系统约束及通信延迟近似不准确的问题，提出基于Pade近似的受约束控制器综合方法，有效衰减混合队列中的走走停停扰动，并通过数值仿真验证其有效性。
2024-02-21 cs.SY eess.SY math.OC
A Hybrid Vehicle Platoon for Connected and Automated Vehicles: Formulation, Stability Analysis, and Applications
车辆排队具有显著提高交通吞吐量、降低燃油消耗和排放的潜力，近年来受到广泛关注。在这项研究中，我们提出了一个混合动力车辆排队系统的连接和自动化车辆（CAV）。首先，一个混合的间距政策相结合的恒定时间间隔（CTG）和恒定间距（CS）制定拟议的队列系统，其中领导者采用CTG和追随者使用CS政策。基于h ~ 2范数弦稳定性判据，引入了外源首尾弦稳定性和混合弦稳定性的概念，并利用Laplace变换得到了混合弦在频域稳定性的充分条件.数值实验验证了混合弦的稳定性。此外，两个典型的场景和几个测量的有效性（MoE），以验证所提出的混合编队系统的有效性在各个方面。结果表明，混合式车队系统的性能优于基于CS的车队系统。研究表明，在周期性波动场景下，混合车队系统比基于CTG的车队系统具有明显的优势;在大减速和大加速场景下，混合车队系统与基于CTG的车队系统具有可比性。研究结果表明，CTG和CS策略的联合实施，在提高性能和适用性的排系统的CAV的优点。
2021-07-28 cs.SY eess.SY
Entropic Value-at-Risk for Inter-Vehicle Collision in Platoons: Network- and Delay-Induced Bounds on Risk Due to Extreme Events
Lehigh University（理海大学）
本文提出了一种量化车群中车辆碰撞风险的框架，利用熵价值风险衡量极端事件带来的风险，通过通信网络的拉普拉斯特征值分析网络和延迟对碰撞风险的影响。
2026-05-08 cs.SY eess.SY
Provably Safe Cruise Control of Vehicular Platoons
Boston University（波士顿大学）；University of Notre Dame（圣母大学）
本文提出基于集合不变性理论的车群安全巡航控制策略，通过集中与分布式控制政策确保碰撞避免和车群长度及速度的边界约束。
2017-06-05 cs.SY eess.SY
Synthesis of Output-Feedback Controllers for Mixed Traffic Systems in Presence of Disturbances and Uncertainties
在本文中，我们研究混合交通系统，沿单车道环路或开放式道路。交通流形成了一个车队，其中包括许多异构的人类驾驶车辆（HDV），以及只有一个连接和自动驾驶车辆（CAV），从几个邻居接收信息。假设HDV的动力学遵循最优速度模型（OVM），单CAV的加速度直接由动态输出反馈控制器控制。这项工作的最终目标是提出一个鲁棒控制策略，可以平滑的交通流中存在不希望的干扰（例如突然减速）和参数的不确定性。合成动态输出控制器的先决条件是底层系统的可镇定性和可检测性。因此，首先从理论上证明了混合交通流系统的稳定性和可检测性。然后，两个H ∞控制策略，考虑和不考虑系统动态的不确定性，设计。随后通过数值模拟说明了这两种控制方法的有效性，并给出了各种实验结果，以证明所提出的控制器的有效性，以减轻干扰放大和实现队列稳定。
2021-07-28 cs.SY eess.SY math.OC
The Effects of Powertrain Mechanical Response on the Dynamics and String Stability of a Platoon of Adaptive Cruise Control Vehicles
本文分析了动力总成机械响应下自适应巡航控制车辆队列的动力学，发现加速度反馈增益影响扰动衰减和稳定性，提出了频率相关增益以消除振荡并保持快速扰动衰减。
2013-01-09 cs.SY eess.SY nlin.AO
Data-Driven Cooperative Adaptive Cruise Control for Unknown Nonlinear Vehicle Platoons
University of Glasgow（格拉斯哥大学）
针对现有研究忽略未知非线性车辆动力学的问题，提出基于在线行驶数据、建模为半定规划的统一数据驱动协同自适应巡航控制方法，适用于纯自动驾驶及人机混合车辆队列，经典型激进工况对比验证优于经典ACC方法。
2023-07-21 cs.RO cs.SY eess.SY
Assessing Strong String Stability of Constant Spacing Policy under Speed Limit Fluctuations
Texas A&M University（德克萨斯农工大学）
本文研究了在速度限制波动下，基于自适应跟车控制的编队系统设计，探讨了在跟踪给定目标速度剖面时保持车辆间恒定间距的控制器设计问题，指出此类控制器不存在。
2018-02-01 cs.SY eess.SY
Data-driven dual-loop control for platooning mixed human-driven and automated vehicles
James Watt School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院）
针对混行编队中HV参数未知的问题，提出数据驱动双环控制策略，内环用SDP求解恒增益反馈保障稳定性，外环用内嵌数据模型的MPC控安全车距，在SFTP-US06工况下验证了其在稳定性和计算成本上优于单环MPC。
2023-07-21 cs.RO cs.SY eess.SY
Cooperative Adaptive Cruise Control with Constant Distance Gaps for Retrofitted Legacy Vehicles
Department of Energy, Systems, Territory and Constructions Engineering, University of Pisa（比萨大学能源、系统、领土与建筑工程系）；Fraunhofer Institute FOKUS, Berlin（柏林弗劳恩霍夫FOKUS研究所）；Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（帝国理工学院戴森设计工程学院）
针对过饱和信号交叉口，提出一种基于MPC的恒定间距CACC控制器，仅用单车前视通信实现3米内紧密间距，并通过间距松弛策略提升车队长度，实车实验验证了其有效性。
2026-10-06 cs.SY eess.SY
Platooning Connected, Autonomous, and Human-Driven Vehicles: A Deep Reinforcement Learning-based Approach
School of Systems Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China（北京交通大学系统科学学院）；Faculty of Science and Engineering, University of Nottingham Ningbo China（诺丁汉大学宁波分校理学院）
提出一种混合编队模式，允许非联网车辆有条件加入，并基于深度强化学习开发控制策略，动态优化编队结构以平衡交通容量与稳定性，数值仿真验证了其提升混合交通稳定性和安全性的效果。
2026-06-23 cs.AI cs.HC cs.LG
Robust Nonlinear Data-Driven Predictive Control for Mixed Vehicle Platoons via Koopman Operator and Reachability Analysis
针对混合车辆队列中非线性动力学与噪声、扰动、攻击等不利因素，提出基于Koopman算子和矩阵zonotope可达集分析的鲁棒非线性数据驱动预测控制框架，并通过滚动时域优化实现安全最优控制，仿真验证其跟踪性能显著优于基线方法。
2025-11-06 cs.SY eess.SY
Expected String Stability of Human-Led Vehicle Platoons under Stochastic Communication Delays (Full Version)
Pontificia Universidad Católica de Chile（智利天主教庞提菲亚大学）；Universidad Adolfo Ibáñez（阿道夫·伊巴涅斯大学）
研究随机通信延迟下，人类驾驶员引领的自主跟随车辆队列的事件触发期望弦稳定性，通过积分不等式导出依赖于完整延迟分布的稳定性条件，并建模为随机混合系统进行验证。
2026-06-04 cs.SY eess.SY
An Overview of Automated Vehicle Longitudinal Platoon Formation Strategies
本文围绕自动驾驶车辆纵向编队形成，基于五组件编队框架综述最新策略，分析各组件优劣并指出未来研究方向。
2025-05-17 cs.ET cs.SY eess.SY
Mean square stability conditions for platoons with lossy inter-vehicle communication channels
研究了在随机数据丢失影响下，车辆间通信信道的异构LTI车辆编队的均方稳定性。研究了具有前车跟随拓扑和恒定车头时距策略的离散时间排队系统。损耗信道由允许在空间上相关的伯努利过程建模。我们利用一类补偿策略来减少数据丢失的影响。导出了保证跟踪误差的均值和方差收敛的充要条件，这些条件不仅依赖于控制器的设计，而且依赖于补偿策略和成功传输的概率.通过数值模拟，我们说明了理论结果，描述不同的队列行为。我们还提供了见解的均方稳定性的必要条件，在这个随机设置字符串稳定。
2022-05-29 cs.SY eess.SY math.DS
Attack-Resilient Design for Connected and Automated Vehicles
本文针对CACC车队易受隐蔽FDI攻击的问题，提出协同设计分布式监控器与H∞控制器的方法，以最小化攻击与扰动影响并保证车队性能。
2023-06-19 cs.SY eess.SY
Nonzero bound on Fiedler eigenvalue causes exponential growth of H-infinity norm of vehicular platoon
Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学电气工程学院）
本文研究了由相同车辆组成的分布式控制编队，证明了其图拉普拉斯矩阵的第二小特征值非零下界，并指出该下界导致编队的H-infinity范数随车辆数指数增长。
2014-09-16 cs.SY eess.SY
Efficient Dynamic Programming Solution to a Platoon Coordination Merge Problem With Stochastic Travel Times
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文研究了在高速公路上两辆卡车协调合并为车队以最大化概率的问题，采用动态规划方法解决随机旅行时间下的车队协调合并问题，提出状态集的界限以降低计算复杂度。
2017-05-11 cs.SY eess.SY
Fault Detection and Human Intervention in Vehicle Platooning: A Multi-Model Framework
本文提出一种多模型框架，仅利用尾车测量数据同时识别车辆编队中的信号丢失位置与驾驶员状态，并引入基于混合的加权插值方法提升实时计算效率，在降低故障检测复杂度的同时保证了高准确率。
2025-04-28 cs.SY eess.SY
Online Adaptive Platoon Control for Connected and Automated Vehicles via Physics Enhanced Residual Learning
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
本文提出物理增强残差学习（PERL）框架，将物理控制器与神经网络在线学习相结合，用于网联自动驾驶车辆队列控制，显著降低位置和速度误差并提升动态扰动下的稳定性与收敛速度。
2024-12-30 cs.RO cs.SY eess.SY
Mobility and Safety Benefits of Connectivity in CACC Vehicle Strings
在本文中，我们重新审视字符串的稳定性的概念，因为它涉及到安全提供一个上限的最大间距误差的任何车辆在一个均匀的排在领先的车辆的输入。我们加强了我们以前的工作有损CACC排容纳突发噪声行为的V2V链路。此外，通过蒙特卡罗模拟，我们证明了连接可以提高交通的流动性和安全性，即使在队列中的车辆的减速能力是异构的CACC字符串。
2020-10-19 cs.SY eess.SY
Selection of Time Headway in Connected and Autonomous Vehicle Platoons under Noisy V2V Communication
针对V2V通信存在信号噪声的网联自动驾驶车辆队列，研究恒定时间间隔策略下时距选择以确保鲁棒性队列稳定性，推导控制器增益约束及时距下界并通过仿真验证。
2024-04-13 cs.SY eess.SY
Provably-Correct Safety Protocol for Cooperative Platooning
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文提出一种可证明正确的安全协议，通过利用通信制动能力，在保持与前车小距离的同时防止碰撞，并在通信故障情况下仍能保证安全。
2026-05-12 cs.SY eess.SY
Impact of Acceleration/deceleration Limits on the String Stability of Adaptive Cruise Control
本文证明了ACC系统中的加减速限制可以使串稳定ACC放大自然驾驶中的速度扰动。结果表明，受约束的加/减速度的以下ACC很可能会导致速度超调，以补偿一个额外的大/小的间距。此外，我们发现，约束减速限制也可能危及安全，因为有限的制动功率产生额外的小间距，甚至崩溃。通过实车实验验证了研究结果。本文建议，ACC参数空间应扩展到包括加速度/减速度限制，考虑到其显着的作用，在这里暴露。通过对ACC队列的数值模拟，我们发现：（1）边缘串稳定的ACC队列具有较小的总队长和较短的拥塞持续时间; ii）混合ACC队列中的拥堵波很大程度上取决于提供不同加速度/减速度限制的车辆顺序，当存在串不稳定ACC时，约束减速度限制引起的安全危险在混合ACC排中更显著。
2021-08-09 cs.SY eess.SY
Vehicular Resilient Control Strategy for a Platoon of Self-Driving Vehicles under DoS Attack
针对DoS攻击导致自动驾驶队列失稳的问题，提出基于切换系统与分布式弹性控制器的领头车重构策略，使受攻击领头车转为跟随车并选出新领头车，案例验证了其有效性。
2024-09-05 cs.SY eess.SY
Event-Triggered Extended State Observer Based Distributed Control of Nonlinear Vehicle Platoons
研究了具有三阶非线性动力学的车辆在等间距策略下的队列控制问题。考虑具有参数不确定性和外部干扰的车辆模型，提出了一种基于事件触发扩张状态观测器（ESO）的分布式控制律。首先，事件触发的ESO被设计用于估计车辆模型中的未建模动态。然后基于对未建模动态的估计，采用改进的动态面控制方法设计了分布式控制律。每个跟随车辆的控制律仅使用车载传感器获得的信息，包括其自身的速度、加速度、前车的速度和车辆间的距离。最后，给出了保证车队系统稳定性的控制参数范围。结果表明，适当设计控制参数，可以使ESO的观测误差有界，并确保弦稳定和闭环稳定。我们证明了Zeno行为是避免下设计的事件触发机制。CarSim和MATLAB的联合仿真结果验证了所提控制律的有效性。
2022-09-16 cs.SY eess.SY
Assessment of Cyberattack Detection-Isolation Algorithm for CAV Platoons Using SUMO
Texas Tech University（德克萨斯理工大学）
本文基于SUMO评估CAV车群网络安全攻击检测-隔离算法，通过模拟高速公路和城市驾驶场景验证其在提升CAV网络安全方面的有效性。
2025-03-18 cs.SY eess.SY
The Cooperative Sorting Strategy for Connected and Automated Vehicle Platoons
本文提出了一种“合作车辆排序”的策略，旨在最佳排序连接和自动车辆（CAV）在多车道排，以达到一个理想的组织排。在该方法中，CAV编队首先离散成一个网格系统，CAV从一个单元移动到另一个在离散时空域。然后，合作排序问题建模为一个路径寻找问题的图形域。该问题是解决的确定性Astar算法与逐步的战略，只有一辆车可以在一个移动步骤。所得的最短路径进一步优化与整数线性规划算法，以最大限度地减少排序时间，允许在一个步骤内的多个运动。为了提高算法的运行时间和解决多个最短路径问题，提出了一种分布式随机Astar算法（DSA），通过在边代价中引入随机扰动来破坏均匀路径（路径代价相等）。数值实验证明了所提出的DSA方法的有效性。结果报告更短的排序时间和显着改善算法的运行时间，由于使用DSA。此外，我们发现，优化性能可以进一步提高，通过增加在分布式计算系统中的进程的数量。
2020-03-13 cs.SY eess.SY
A Comparative Study of Oscillatory Perturbations in Car-Following Models
本研究比较IDM、OVM、GMM和CACC等跟驰模型对领头车辆速度扰动的响应，通过正弦振荡和离散速度变化评估各模型的稳定性与鲁棒性，为设计弹性队列控制策略提供启示。
2025-10-16 cs.SY eess.SY
A Nonlinear CTH-Based Adaptive Cruise Controller With Safety and String Stability Guarantees
National Technical University of Athens（雅典国立技术大学）；Technical University of Crete（克里特理工大学）
研究车辆编队纵向控制问题，设计基于CTH策略的非线性自适应巡航控制器，能保证车速和加速度有界及防撞，通过引入间距误差变量分析闭环系统，保证间距误差收敛并建立非线性队列稳定性，推导\(L_p\)队列稳定性充分条件。
2026-07-28 cs.SY eess.SY math.OC
String stable platoons of all-electric aircraft with operating costs and airspace complexity trade-off
Concordia University（康考迪亚大学）
本文提出了一种最优控制框架，用于计算全电动航空器预继跟随编队的巡航空速，平衡运营成本与空域复杂度。通过开发新的成对动态工作负荷函数，推导出在纵向风扰动下的最优空速解，并分析了异构编队的亚最优解及其字符串稳定性条件。
2026-03-19 cs.SY eess.SY
Centralized Model-Predictive Control with Human-Driver Interaction for Platooning
提出首个集成人类驾驶车辆的集中式模型预测队列控制器，通过有限时域成本函数设计，在满足安全距离、速度及执行约束下实现队列稳定，并减小扰动传播。
2023-05-18 cs.MA cs.SY eess.SY
Robust Distributed Control Protocols for Large Vehicular Platoons with Prescribed Transient and Steady State Performance
Kungliga Tekniska Hogskolan（皇家理工学院）
本文研究了具有未知非线性动力学的车辆编队纵向控制问题，提出了一种完全分布式控制协议，通过车辆之间的相对位置和自身速度反馈实现，无需模型非线性或扰动知识，提高了系统鲁棒性，并通过仿真和实验验证了其有效性。
2017-01-23 cs.SY eess.SY
Neural-network-based Self-triggered Observed Platoon Control for Autonomous Vehicles
Southwest University（西南大学）；Swinburne University of Technology（斯威本科技大学）；Tsinghua University（清华大学）
本文提出基于神经网络和自触发机制的自动驾驶车辆车列控制方法，以提高系统在不确定动态和间歇通信下的鲁棒性和适应性。
2026-01-04 cs.SY eess.SY
Communication-Efficient MARL for Platoon Stability and Energy-efficiency Co-optimization in Cooperative Adaptive Cruise Control of CAVs
本文提出融合QSGD与BDC的完全去中心化通信高效MARL框架，用于CAV的CACC，以协同优化车队稳定性与能效，并在多种基准和OpenACC真实场景中验证其节能、可扩展性与实用性。
2024-06-17 cs.SY eess.SY
Predictor-Feedback CACC for Vehicular Platoons with Actuation and Communication Delays Based on a Multiple-Predecessor-Following CTH Nominal Strategy
Technical University of Crete（克里特理工大学）
本文提出一种基于多前继跟随CTH策略的预测反馈CACC设计，解决车辆编队中执行器和通信延迟问题，实现车辆稳定性、字符串稳定性和零稳态速度/间距跟踪误差。
2026-04-07 cs.SY eess.SY
On Constant Distance Spacing Policies for Cooperative Adaptive Cruise Control
协同自适应巡航控制（CACC）系统被认为是提高驾驶安全性和交通效率的关键潜在推动因素。除了车载传感器之外，它们还允许使用无线通信进行自动车辆跟踪。为了实现CACC车队的稳定性，研究中流行恒定时间车头时距（CTH）的间距策略，即车辆间距随速度而增长。虽然恒定距离车头时距（CDH）间距政策提供了优越的潜力，以增加交通容量比CTH，一个主要的缺点是一个较小的安全裕度在高速和字符串稳定性不能实现使用一辆车前瞻通信。这项工作的假设是应用CDH只有在少数驾驶情况下，当交通吞吐量是最重要的，安全要求可以满足由于低速度。作为最相关的情况下，CDH可以应用，我们确定在信号交叉口的启动队列。在本文中，我们阐述了这一想法。具体来说，我们比较了CTH与CDH在增加交通信号灯容量方面的潜力。从单个交通信号灯的基本情况出发，将仿真范围扩大到包括数千辆车辆的整个交通网络。使用真实世界的数据来校准和验证车辆动力学仿真和交通仿真，研究讨论了CDH，CTH的最相关的工作参数，以及两者应用的交通系统。
2022-05-16 cs.SY eess.SY
Robust Platoon Control in Mixed Traffic Flow Based on Tube Model Predictive Control
协同自适应巡航控制系统的设计在混合交通流中至关重要，其中互联自动驾驶车辆（CAV）和人类驾驶车辆（HDV）共存。与纯CAV相比，主要的挑战是如何处理HDV的预测不确定性，这可能会导致CAV的状态偏离规划轨迹。在现有的研究中，模型预测控制（MPC）被用来重新规划CAV的轨迹，以减轻在每个时间步的偏差。然而，由于重规划过程通常是通过利用车辆间通信的信息来解决优化问题来进行的，因此MPC方法遭受沉重的计算和通信负担。为了解决这一问题，本文提出了一种基于管道MPC的鲁棒队列控制框架。预测的不确定性是动态缓解的反馈控制，并限制在一个集内的高概率。当不确定性超过设定值或出现额外的外部干扰时，前馈控制被触发以规划“管”（设定值的序列），其可以约束CAV的实际轨迹。由于该方法不需要重新规划过程，因此与MPC方法相比，该方法在计算和通信方面更加有效。提供了全面的模拟，以验证所提出的框架的有效性。
2020-07-20 cs.SY eess.SY
Multi-Objective $H_{\infty}$ Control for String Stability of Cooperative Adaptive Cruise Control Systems
自动车辆跟随系统通过缩短车辆间的时间间隔，在增加道路上的车辆密度方面发挥着决定性作用。然而，沿车辆队列的干扰衰减，即，在时间间隔越来越短的情况下，串稳定性是一个具有挑战性的任务。为了保证车队的稳定性，研究了自适应巡航控制的多目标$H_{\infty}$控制方法和协同自适应巡航控制结构。所提出的控制方法解决了一个优化问题，并实现了控制器，它不仅能够提供系统的稳定性，但也从传统的$H_{\infty}$控制的字符串稳定性不同。
2021-03-25 cs.SY eess.SY
A Cooperative Implementation of Mesh Stability in Vehicular Platoons
Southeast University（东南大学）；Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学）；Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院）
本研究针对车队网格稳定性问题，提出结合车车通信的协同方案，分别设计纵向与横向控制的协同非相同协议，经CarSim仿真验证其鲁棒性与性能优于现有分布式方案。
2026-08-03 cs.SY eess.SY
Lateral String Stability for Vehicle Platoons
Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）
针对自动驾驶队列中路径跟踪误差传播的安全问题，提出基于弧长视角的横向串稳定性框架，证明仅靠车载传感无法保证误差衰减，而V2V通信可实现有效衰减。
2026-06-29 cs.RO cs.SY eess.SY
Impact of Information Flow Topology on Safety of Tightly-coupled Connected and Automated Vehicle Platoons Utilizing Stochastic Control
Univ. of Georgia（佐治亚大学）；Univ. of Central Florida（中佛罗里达大学）
通过车联网（V2X）通信实现的协同驾驶有望为交通系统的安全和效率做出重大贡献。协同自适应巡航控制（CACC）是一种重要的协同驾驶应用，近年来已成为许多研究的主题。使用CACC的主要动机是减少交通拥堵，提高交通流量、交通吞吐量和公路通行能力。由于协同车辆之间的信息流可以显着影响一个队列的动态，控制组件的设计和性能是紧密依赖于通信组件的性能。此外，信息流拓扑（IFT）的选择可以影响某些排属性，如稳定性和可扩展性。虽然通过使用V2X通信可以将协作车辆感知扩展到多个前驱信息，但是通信技术仍然存在可扩展性问题。因此，合作的车辆需要预测对方的行为，以补偿非理想的通信的影响。提出了基于模型的通信（MBC）的概念，通过引入一种新的灵活的内容结构来广播联合车辆动态/驾驶员行为模型，以增强非理想通信下的协作车辆感知。通过利用非参数（贝叶斯）建模方案，即，高斯过程回归（GPR），和MBC的概念，本文开发了一种离散的混合随机模型预测控制的方法，并检查通信损耗和不同的信息流拓扑结构的性能和安全的排的影响。结果表明，使用更多的车辆信息，在响应时间和安全性方面有所改善，验证了合作的潜力，以减少干扰，提高交通流量和安全性。
2022-03-29 cs.RO cs.SY eess.SY
Energy-based Assessment and Driving Behavior of ACC Systems and Humans Inside Platoons
本研究通过实证观测对比商用ACC系统与人类驾驶员在车队跟驰中的能耗特性与行为差异，发现ACC存在能耗向上游传播等特点，需优化以平衡功能与生态驾驶需求。
2023-06-12 cs.SY eess.SY
Safe Delay-Adaptive Control of Strict-Feedback Nonlinear Systems with Application in Vehicle Platooning
本文针对执行器时滞未知的严格反馈非线性系统，提出基于预测器反步变换与时滞自适应技术的安全自适应控制方法，保证有限时间时滞辨识、输出始终处于安全区域及状态有界收敛，并在车辆编队中验证了安全间距控制效果。
2024-09-28 cs.SY eess.SY
Impact of Different Desired Velocity Profiles and Controller Gains on Convoy Driveability of Cooperative Adaptive Cruise Control Operated Platoons
本文针对CACC车队，采用纵向模型、PD巡航控制器和通用间距策略，仿真比较两种期望速度曲线及鲁棒PID重整定增益对720米路段与US06 SFTP工况下行驶平顺性的影响。
2023-06-03 cs.SY eess.SY
Benefits of V2V communication in connected and autonomous vehicles in the presence of delays in communicated signals
本文研究车联网自动驾驶车辆中信号传输延迟对恒定时间车头时距策略（CTHP）车辆队列的影响，对比单/多前车信息的协同自适应巡航控制策略，推导车头时距下界并选择控制器增益以保证鲁棒弦稳定性，通过仿真验证结果。
2024-12-12 cs.SY eess.SY
Improving Freeway Merging Efficiency via Flow-Level Coordination of Connected and Autonomous Vehicles
高速公路入口匝道是高速公路网中典型的瓶颈路段，其合流、交织、换道等行为频繁发生。通过实时通信和精确的运动控制，互联和自动驾驶车辆（CAV）为大幅提高入口匝道瓶颈的交通运行性能提供了机会。在本文中，我们提出了一个上层控制策略，以协调两个交通流在入口匝道合并，通过积极的间隙创建和队列形成。协调包括三个组成部分：（1）主线车辆主动减速，以创造大的合并间隙;（2）匝道车辆形成队列进入主干道;（3）主干道上创造的间隙和匝道上形成的队列在大小，速度和到达时间方面相互协调。协调制定为一个约束优化问题，结合宏观和微观交通流模型，流量水平的效率收益。该模型以交通状态参数为输入，确定适应实时交通状况的最优协调方案。拟议的协调的好处是通过一个说明性的案例研究证明。结果表明，协调是兼容的，与现实世界的实施，可以大大提高入口匝道合并的整体效率，特别是在高交通量的条件下，其中经常性的交通拥堵是防止，合并吞吐量增加。
2021-08-04 cs.SY eess.SY
