String Stable Integral Control of Vehicle Platoons with Actuator Dynamics and Disturbances
本文提出了一种具有执行器动力学的车辆编队积分控制器的设计方法。所提出的控制器，确保字符串的稳定性与干扰，同时通过积分作用补偿恒定的干扰。弦稳定性的充分条件是通过使用一个合适的状态变换。所提出的控制器保证干扰字符串的稳定性为一个规定的时间常数的致动器的动态，我们通过仿真表明，具有更快的动态排也扰动字符串稳定。
2020-11-25 cs.SY eess.SY
Complex dynamics in a vehicle platoon with nonlinear drag and ACC controllers
Università degli Studi di Firenze（佛罗伦萨大学）
本文提出了一种新的编队模型，考虑了非线性气动效应（如前车产生的涡流）对自适应巡航控制器（ACC）设置的影响，通过双曲面分析工具和与车辆数量无关的嵌入技术，研究了ACC配置对编队收敛到期望运动的重要性。
2018-11-08 cs.SY eess.SY nlin.AO
Scaling in bidirectional platoons with dynamic controllers and proportional asymmetry
Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学）
研究了由相同车辆组成的不对称最近邻交互车列，分析了H∞范数和稳态增益随车辆数的变化，得出车列在特定条件下具有指数级缩放特性，并证明了在存在一个积分器时可设计稳定控制器。
2016-01-19 cs.SY eess.SY
Nonlinear Adaptive Cruise Control of Vehicular Platoons
研究了车辆编队在开放道路和环形道路上运行时的非线性自适应巡航控制器设计问题。所构造的反馈控制器是相邻车辆之间的距离和它们的速度的非线性函数。结果表明，所提出的新的控制器保证安全（避免碰撞）和有界的车辆速度，明确地描述了一组允许的输入。此外，我们保证了所需的配置以及字符串稳定性的排的全局渐近稳定性。某些宏观性质也进行了研究。通过数值算例验证了非线性自适应巡航控制器的有效性。
2020-07-14 cs.SY eess.SY math.OC
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
Improving the Design of Linear Controllers for Homogeneous Platooning under Disturbances
Univ. Fed. de Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学）
本文提出了一种改进的线性控制器设计，用于在扰动下保持同质车辆编队的相对距离，通过积分误差和双向网络拓扑提升稳定性与鲁棒性。
2023-12-22 cs.SY eess.SY
A Holistic Robust Motion Controller Framework for Autonomous Platooning
安全性是自主编队的首要考虑因素。车对车（V2V）通信延迟和障碍物的突然出现将触发自主编队的预期功能安全（SOTIF）问题。本研究提出一个整体的鲁棒运动控制器框架（MCF）的智能和连接的车队系统。该控制器采用分层结构，解决了复杂驾驶环境和时变通信时延下的纵向稳定性和横向控制问题。首先，在上层协调层（UCL）中设计H ∞反馈控制器，以保证队列在时变通信时延下的鲁棒性。UCL的输出将作为参考信号传递到较低级别的运动规划层（LML）。其次，将模型预测控制（MPC）算法应用于LML中，综合考虑参考信号、人工势场和多个车辆动力学约束，实现多目标控制。此外，三个关键的情况下，共同模拟的案例研究，包括随时间变化的通信延迟下的队列，合并，避障的情况下。仿真结果表明，与单结构MPC相比，所提出的MCF能更好地抑制位置误差的传播，并分别在$19.2\%$、$59.8\%$和$15.3\%$三种情况下对最大位置误差均有改善。最后，通过半实物仿真实验验证了所提出的MCF的实用性和有效性。该方法在Speedgoat实时目标机上的平均传导时间为1.1毫秒，满足实时性要求。
2022-06-10 cs.SY eess.SY
Resilient Controller Synthesis Against DoS Attacks for Vehicular Platooning in Spatial Domain
针对车辆队列在DoS攻击下的追尾风险，提出利用闭环动力学多胞形过近似的弹性控制方案，综合鲁棒控制器保证间距与速度跟踪，并推导L2弦稳定性条件，确保扰动传播不增长。
2023-07-29 cs.SY eess.SY math.OC
Platooning of Heterogeneous Vehicles with Actuation Delays: Theoretical and Experimental Results
本文提出了一种适用于具有执行延迟的异构车队的基于预测的协作式自适应巡航控制器，通过离散时间稳定性分析指导控制器增益选择，并用全尺寸车辆实验验证了理论结果。
2024-04-24 cs.SY eess.SY
Optimal distributed control for platooning via sparse coprime factorizations
Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院）；University “Politehnica” Bucharest（布加勒斯特理工大学）；Brigham Young University（杨百翰大学）；University of Pennsylvannia（宾夕法尼亚大学）
本文提出一种新型分布式控制架构，用于线性时不变自主车辆异构编队。通过引入稀疏共素因子分解，实现最优控制器设计，保证编队稳定性并消除 accordion 效应。
2015-10-29 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
Distributed Adaptive Backstepping Control for Vehicular Platoons with Mismatched Disturbances Using Vector String Lyapunov Functions
本文利用分布式自适应反推方法研究了具有非匹配干扰的编队控制问题。主要挑战是：（1）保持控制器的组合性和分布式特性，以及（2）确保控制器相对于一般类型的干扰的鲁棒性。为了解决这些问题，我们首先提出了一个新的概念，我们命名为“向量弦李雅普诺夫函数“，它的存在意味着l2弱弦稳定性。这个概念是基于向量李雅普诺夫函数为基础的稳定性分析，这取决于输入状态的比较系统的稳定性。利用这一概念，我们提出了一个自适应反推控制器的队列，这样的组合性和分布式的控制器的性质可以确保，而内部稳定性和字符串稳定的闭环系统的形式保证。最后，仿真例子说明了所提出的控制算法的有效性。特别是，我们提供的仿真结果比较我们提出的控制算法与最近提出的控制算法从文献中，两种类型的信息流拓扑结构和干扰。
2022-11-29 cs.SY eess.SY
String stable integral control design for vehicle platoons with disturbances
本文提出了一种具有积分作用的车辆编队控制器设计方法，该方法能保证闭环系统的串稳定性和扰动抑制。积分作用和坐标变化的添加允许在闭环系统上开发足够的平滑条件，以确保使用所提出的控制器的闭环系统在存在时变干扰的情况下是串稳定的，并且能够拒绝恒定干扰。此外，还给出了编队构形的跟踪误差界。此外，一个案例研究被认为是一个合适的控制器结构，满足所需的平滑条件。仿真结果说明了闭环的性能。
2020-06-22 cs.SY eess.SY
Design and Analysis of Resilient Vehicular Platoon Systems over Wireless Networks
针对车辆编队时钟易受攻击产生偏移的问题，提出基于扩散协议的弹性重同步框架与时间条件均值超越量指标，推导相关条件，实验验证其在高延迟波动下的可行性与可靠性提升效果。
2024-05-14 cs.SY eess.SY
A Simple Cooperative Platooning Controller for Connected Vehicles
城市交通拥堵是许多城市面临的老大难问题。这基本上是基础设施使用效率低下，导致车辆燃料消耗和排放增加。这反过来又增加了通勤者和企业的额外成本。因此，由于所看到的双重好处，解决这一问题至关重要。许多技术已经和正在开发中。这些措施包括自适应交通信号，专用车道等，本文提出了一种简单的排队算法，保持相对较小的距离（预先指定的时间间隔）之间的连续车辆，以提高流动性，增加运输能力，并最终降低出行成本。几个动力学和运动学约束的车辆的运动也占。这些约束包括加速度、速度和距离约束。这种逻辑在穿越洛杉矶市中心的高速公路上进行了测试。根据联网自动驾驶汽车与非联网自动驾驶汽车的市场渗透率，可以观察到整个城市的旅行时间、延迟和燃料消耗的减少。预计车辆将以更少的旅行时间、延误和燃料消耗到达目的地。减少百分比分别为0 - 5%、0 - 9.4%和2.58 - 8.17%。
2020-08-10 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
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
On the utilization of Macroscopic Information for String Stability of a Vehicular Platoon
研究了利用宏观信息对由自主车辆组成的车队进行控制的问题。给出了一个介观控制律，并利用李雅普诺夫函数和输入到状态稳定性（ISS）概念证明了弦稳定性。仿真实施，以验证控制器，并显示所提出的方法，以减轻交通振荡的有效性。
2021-12-07 cs.SY eess.SY
Adaptive Estimation-Based Safety-Critical Cruise Control of Vehicular Platoons
针对异构车辆编队缺乏 V2V 通信时的安全与稳定问题，提出融合自适应状态估计、Lyapunov 函数与 CBFs 的统一 ACC 框架，并通过多场景和物理引擎仿真验证其安全、稳定与最优性能。
2024-05-18 cs.SY eess.SY
Cooperative Adaptive Cruise Control for a Platoon of Connected and Autonomous Vehicles Considering Dynamic Information Flow Topology
Purdue University（普渡大学）
本文提出一种考虑动态信息流拓扑的协同自适应跟车控制方法，通过自适应比例-导数控制器减少通信故障影响，提升编队稳定性与性能。
2018-08-07 cs.SY eess.SY
Stochastic String Stability of Vehicle Platoons via Cooperative Adaptive Cruise Control with Lossy Communication
University of Twente（特文特大学）；Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Inria, Grenoble INP, GIPSA-lab（格勒诺布尔阿尔卑斯大学、法国国家科学研究中心、法国国家信息与自动化研究所、格勒诺布尔理工学院、GIPSA实验室）
本文研究了在通信不可靠且存在消息丢失的情况下，如何通过协同自适应跟车控制实现车辆编队的稳定性。提出了一种新的协同控制器设计，通过切换控制器在H_infty方法下促进系统稳定性和字符串稳定性，并最小化平均误差的方差。
2019-05-12 cs.SY eess.SY math.OC
Experimentally-Driven Analysis of Stability in Connected Vehicle Platooning: Insights and Control Strategies
Department of Electrical Engineering and Automation, School of Electrical Engineering, Aalto University（艾尔沃大学电气工程与自动化系）；Department of Electrical and Computer Engineering, School of Engineering, University of Cyprus（塞浦路斯大学电气与计算机工程系）；FinEst Centre for Smart Cities, Tallinn, Estonia（爱沙尼亚塔林智能城市中心）
针对现有车辆队列研究多依赖仿真、缺乏实体验证的缺口，本文开发实体平台，结合V2X通信实现CACC系统，通过多拓扑实车测试验证其纵向队列控制的有效性，为智能交通落地提供支撑。
2025-07-30 cs.RO cs.SY eess.SY
Secure Platooning of Autonomous Vehicles Under Attacked GPS Data
本文研究了当未知车辆受到攻击且系统存在有界不确定性时，如何保证自主车辆的队列安全。对于被攻击的车辆，其GPS的位置和速度测量值可以被恶意攻击者任意操纵。首先，要找出哪辆车受到攻击，提出了两个检测器，通过使用相对测量（通过摄像机或雷达）和本地创新通过测量相邻车辆。然后，基于检测器的结果，我们设计了一个本地状态观测器的每辆车的应用饱和方法的测量新息。此外，基于观测器提供的邻居状态估计，提出了一种分布式控制器，以实现一致的车辆速度和保持固定的期望距离，相邻车辆之间。在一定条件下，观测器的估计误差和控制器的编队误差是渐近上界的。所提出的方法的有效性进行了评估，在数值模拟。
2020-03-29 cs.SY eess.SY
Distributed control under compromised measurements:Resilient estimation, attack detection, and vehicle platooning
我们研究如何设计一个安全的基于分布式控制器，使一组车辆可以实现准确的状态估计和编队控制，即使车辆传感器的一个子集的测量受到恶意攻击者。我们提出了一个架构，包括一个弹性的观察员，攻击检测器，和一个基于分布式控制器。分布式检测器能够更新三组车辆传感器：肯定受到攻击的，肯定没有攻击的，和怀疑受到攻击的。自适应观测器通过预设的静态或时变阈值使测量新息饱和，使得潜在受损的测量对估计的影响有限。所提出的结构的基本特性包括：1）检测器是无故障的，攻击和攻击的车辆传感器可以在有限的时间内识别; 2）观察器保证实时误差界和渐近误差界，当更多的攻击或攻击的车辆传感器被检测器识别时，具有更紧的界限; 3）分布式控制器确保闭环稳定性。所提出的方法的有效性进行评估，通过模拟的应用程序，车辆编队。
2020-10-19 cs.SY eess.SY
Cooperative look-ahead control for fuel-efficient and safe heavy-duty vehicle platooning
KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
本文提出双层控制架构，通过道路地形前瞻信息和实时控制协调重型车辆编队，实现安全高效的燃油优化轨迹。
2015-05-03 cs.SY eess.SY
Safe Platooning of Unmanned Aerial Vehicles via Reachability
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
本文提出基于HJ可达性的安全控制器，通过混合系统模型和允许的机动集分析，确保无人机编队在单高度范围内的安全，同时在多高度范围内应对多重安全故障。
2016-03-21 cs.SY eess.SY
Secure Event-Triggered Control for Vehicle Platooning in the Presence of Modification Attacks
本文针对车辆编队中的增益修改攻击问题，提出了一种弹性事件触发控制方案及拓扑切换缓解策略，确保在攻击约束下实现安全共识，并利用Schur稳定性准则扩大控制器增益稳定范围，仿真验证了其有效性。
2023-10-20 cs.SY eess.SY
Transients of platoons with asymmetric and different Laplacians
Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学）；Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（布拉格捷克理工大学电气工程学院）；Portland State Univ.（波特兰州立大学）；Fariborz Maseeh Dept. of Math. and Stat., Portland State Univ.（波特兰州立大学法里博兹·马希数学与统计系）；University of Crete（克里特大学）；CCQCN, Dept of Physics, University of Crete（克里特大学物理系量子凝聚态理论与计算中心）
研究考虑了具有最近邻交互的相同车辆的不对称控制，探讨摩擦车辆的特性，通过加入积分部分使车辆成为三阶系统，并证明参数可使车列行为类似具有不同波速的波动方程，仿真显示性能优于其他最近邻场景。
2015-09-22 cs.MA cs.SY eess.SY
Distributed Cooperative Control and Optimization of Connected Automated Vehicles Platoon Against Cut-in Behaviors of Social Drivers
互联自动驾驶汽车（CAV）为提高交通吞吐量和降低能耗带来了新的机遇。然而，不确定的车道变换行为（LCB）的周围车辆（SV）作为一个不可控的因素，显着威胁到行驶安全和一致的运动的一组排CAV。如何在复杂的交通环境中保证安全、高效、节油的排控是研究人员面临的一个关键挑战。针对由多辆CAV和可能的人类驾驶车辆（HDV）组成的混合交通流，提出了一种动态的车队管理和协同驾驶框架。在所提出的框架中，领导者CAV的排提供了一个高层次的自动驾驶决策的追随者CAV通过开发一个最佳的轨迹估计的HDVs，而分布式的观察员和跟踪控制器是正确的实现由追随者CAV。具体而言，拟议框架包括三个阶段。在观察阶段，领队CAV将通过Cellular-Vehicle-to-X（C-V2X）基础设施收集所有SV的巡航信息，同时构建自动决策驾驶辅助系统（ADMDSS）以确定队列的驾驶状态。在预测阶段，当HDV接近编队通信范围时，利用C-V2X基础设施对作为目标车辆的HDV的轨迹进行估计，并分别启动引导CAV的参考轨迹规划和跟随CAV的协同控制器设计。仿真算例验证了所提方法的有效性。
2022-09-02 cs.SY eess.SY
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
Deep Reinforcement Learning Aided Platoon Control Relying on V2X Information
研究了车联网通信对车队控制性能的影响。车队控制本质上是一个序列随机决策问题（SSDP），可以通过深度强化学习（DRL）来解决，以处理车队领导车辆行为中的控制约束和不确定性。在这种情况下，基于DRL的队列控制器的V2X通信的价值进行了研究，重点是在系统状态中包括外生信息以减少不确定性和由于维数灾难而导致的性能侵蚀之间的权衡。我们的目标是找到一组特定的信息，这些信息应该在车辆之间共享，以构建最合适的状态空间。SSDP模型的设想为不同的信息拓扑结构（IFT）下的队列控制，考虑到“刚刚足够”的信息。此外，定理建立了比较他们的最优策略的性能。为了确定一条信息是否应该或不应该被发送，以改善基于DRL的控制策略，我们量化其价值，推导出的条件KL分歧的过渡模型。更有价值的信息在传输中被给予更高的优先级，因为将其包括在状态空间中在抵消具有更高状态维度的负面影响方面具有更高的概率。最后，仿真结果来说明理论分析。
2022-03-28 cs.AI cs.SY eess.SY
Distributed Observers-based Cooperative Platooning Tracking Control and Intermittent Optimization for Connected Automated Vehicles with Unknown Jerk Dynamics
车辆加速度的未知急剧变化（也称为未知加加速度动态）可能会显著影响队列中领头车辆的行驶性能，导致队列跟踪控制中的车辆跟随运动更加剧烈，这可能会引起安全和交通容量问题。为了解决这些问题，本文研究了具有非线性车辆跟驰模型的互联自动车辆（CAVs）的协作编队跟踪控制和间歇优化问题。我们假设领导者CAV的外部输入包含未知的，但有界的加加速度参数，和领导者CAV的加速度信号是已知的，只有几个相邻的追随者CAV在一个自由设计的，但有向的通信网络。为了解决这些问题，分布式观测器的法律发展提供一个参考信号表示为一个估计的未知加加速度动态的领导者CAV和实现的每个追随者CAV。在此基础上，提出了一种新的分布式编队跟踪控制协议，在相同的车辆间约束条件下构造协同跟踪控制器，保证CAV之间的安全距离，并允许各跟随CAV仅利用局部信息交互来跟踪其领导CAV。我们还提出了一种新的间歇采样条件和鲁棒间歇优化设计，可以确保最优调度的反馈增益的合作编队跟踪控制器，以最小化控制成本下不相同的车辆间的约束和未知的加加速度动态。仿真算例验证了所提方法的有效性
2022-09-02 cs.SY eess.SY
Fuel-Optimal Centralized Coordination of Truck Platooning Based on Shortest Paths
ACCESS Linnaeus Center（ACCESS林奈中心）；School of Electrical Engineering, KTH Royal Institute of Technology（KTH皇家理工学院电气工程学院）
本文研究如何通过最短路径协调卡车编队的形成与解散，提出考虑路由、速度依赖性燃油消耗和编队决策的优化问题，并通过凸规划求解最优速度剖面。
2015-10-22 cs.SY eess.SY
Resilient Event-Triggered Control of Vehicle Platoon Under DoS Attacks and Parameter Uncertainty
本文针对DoS攻击和参数不确定性下的智能车辆队列控制，提出弹性动态事件触发机制及协同设计框架，在节省通信资源的同时保证队列鲁棒稳定，并通过仿真验证其优越性。
2025-09-19 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
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
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
Distributed Stochastic Model Predictive Control for Human-Leading Heavy-Duty Truck Platoon
人类主导的卡车排队系统已经被提出来利用人类监督和车辆自主性两者的益处。配备了人工引导和自主技术，人类主导的卡车排队系统比全自动排队系统更能应对不确定的交通状况。提出了一种新的分布式随机模型预测控制（DSMPC）设计的人主导重型卡车车队。建议DSMPC设计集成了随机驾驶员行为模型的人驱动的领导卡车的分布式编队控制设计的以下自动化卡车的排。人类驾驶的领导卡车的驾驶员行为的学习随机逆强化学习（SIRL）的方法。所提出的随机驾驶员行为模型的目的是学习代价函数的分布，其表示人类驾驶员行为的丰富性和独特性，具有给定的一组特定于驾驶员的示范。分布式编队控制包括一个串行DSMPC保证递归的可行性，闭环机会约束满足，和字符串稳定性。仿真研究进行调查的有效性，建议的设计在几个现实的交通情况下。与基线队列控制策略（确定性分布式模型预测控制）相比，所提出的DSMPC在约束违反和间距误差方面实现了优越的控制器性能。
2022-01-27 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
Resilient Control of Switched Vehicle Platoons under False Data Injection Attacks
McGill University（麦吉尔大学）
本文针对受虚假数据注入攻击的切换式车辆队列，设计含专用观测器与辅助系统的弹性控制器，经数值案例验证可实现队列一致最终有界与字符串稳定。
2026-08-03 cs.SY eess.SY
Impact of Communication Loss on MPC based Cooperative Adaptive Cruise Control and Platooning
通过自动车辆系统之间的通信实现的协同驾驶预计将大大有助于运输安全和效率。协同自适应巡航控制（CACC）和编队是目前正在研究的两个主要的协同驾驶应用。这些应用与自适应巡航控制（ACC）等当前先进的驾驶员辅助系统相比，具有显著的改进。CACC和排队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。这些应用需要有效的控制器来考虑计算成本并确保驾驶舒适性和高响应性。模型预测控制的优点是，我们可以实现高的控制性能，因为这些应用的所有约束可以显式地处理，通过解决一个优化问题。这些应用程序的安全性和稳定性对信息的更新和通信的可靠性有很大的依赖。在本文中，我们提出了一个模型预测控制（MPC）为基础的方法CACC和队列，并研究通信损耗的影响的性能和鲁棒性的控制方案。结果表明，响应时间和字符串稳定性的改善，表现出合作的潜力，以减少干扰，改善交通流量。
2021-06-16 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
Cooperative Formation of Autonomous Vehicles in Mixed Traffic Flow: Beyond Platooning
自动驾驶汽车（AV）的协同编队和控制有望提高公共道路上的效率和安全性。在由无人驾驶汽车和人类驾驶汽车（HDV）组成的混合交通流中，多辆无人驾驶汽车的排队并不是合作编队的唯一选择。在本文中，我们研究如何不同的形式的AV影响交通性能从集合函数优化的角度。首先，我们揭示了一个稳定的不变性财产和非合作编队时，自动驾驶汽车采用典型的自适应巡航控制（ACC）策略的改善性能递减。然后，我们重点研究了协同编队的情况下，无人驾驶汽车控制器的协同设计，重新设计的控制策略，在不同的编队无人驾驶汽车和研究的最佳编队使用集函数优化。两种主要的最佳形式，即，均匀分布和队列形成，从大量的数值实验中出现。有趣的是，当HDV具有较差的字符串稳定性行为时，队列可能最不可能提高流量性能。这些结果表明，在实际的混合交通流中，除了排队之外，有更多的机会合作形成自动驾驶汽车。
2022-02-14 cs.SY eess.SY math.OC
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
An Energy-Efficient Lyapunov-Based Cooperative Adaptive Cruise Controller for Electric Vehicles
University of South Florida（南佛罗里达大学）
本文提出了一种针对电动汽车编队的新型Lyapunov基于CACC控制器，通过第三阶动态模型提升能量效率，实验证明在降低控制增益的同时保持字符串稳定性，并提升能量效率达38.5%。
2026-04-09 cs.SY eess.SY
Experimental Implementation and Validation of Predictor-Based CACC for Vehicular Platoons With Distinct Actuation Delays
针对存在各异长执行器延迟的异构车辆队列，本文实现并实验验证了基于预测器的CACC设计，推导了考虑零阶保持与采样的控制公式及稳定性条件，仿真与实验均证实其可保障车辆与队列稳定性及跟踪性能。
2025-07-29 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
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
Cooperative Extended State Observer Based Control of Vehicle Platoons With Arbitrarily Small Time Headway
研究了具有线性三阶纵向动力学的车辆在恒定车头时距策略下的队列控制问题。每个跟随车辆的控制器仅基于其自身的速度、加速度、车辆间距离和相对于其直接的前一车辆的速度差，这些都是由车载传感器获得的。我们开发分布式合作的扩展状态观测器的追随者估计相邻车辆之间的加速度差异。基于对加速度差的估计，设计了分布式协同控制律。利用受扰线性系统的稳定性理论，证明了对于任意给定的正时滞，控制参数可以被适当地设计以保证闭环系统和L2串的稳定性.我们进一步表明，所提出的控制律的基础上的理想车辆模型可以保证闭环和L2弦稳定性，即使有小的模型参数的不确定性。仿真结果表明，所提出的控制律对传感噪声、输入时滞和参数不确定性具有鲁棒性。
2021-03-30 cs.SY eess.SY
Safe platooning control of connected and autonomous vehicles on curved multi-lane roads
针对弯曲多车道道路上CAV安全编队跟踪与汇入问题，提出解耦的横向/纵向控制并加入构造性势垒反馈，实现避撞、安全不变性与稳定性保证。
2025-02-14 cs.SY eess.SY
A Comparison Benchmark for Distributed Hybrid MPC Control Methods: Distributed Vehicle Platooning
针对分布式混合 MPC 缺乏统一比较基准的问题，论文提出自主车辆编队控制案例，提供两种混合建模框架并评估五种混合 MPC 控制器。
2024-06-18 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
Cooperative Adaptive Cruise Control for Connected Autonomous Vehicles by Factoring Communication-Related Constraints
Purdue University（普渡大学）
本文提出了一种动态优化信息流拓扑（IFT）的协同自适应跟车控制（CACC-OIFT）策略，以提高连接自主车辆（CAV）编队在不可靠V2V通信环境下的字符串稳定性。
2018-08-07 cs.SY eess.SY math.OC
Observer-Based Distributed Model Predictive Control for String-Stable Multi-vehicle Systems with Markovian Switching Topology
针对有向马尔可夫切换拓扑下的车辆队列，提出基于自适应观测器的分布式模型预测控制方法，保证观测器均方稳定与队列串稳定，并减小跟踪误差。
2025-07-03 cs.SY eess.SY
