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An Optimal Longitudinal Control Strategy of Platoons Using Improved Particle Swarm OptimizationEstrategia de control longitudinal óptimo de pelotones mediante optimización mejorada de enjambre de partículas

Resumen

La mayoría de las estrategias de control longitudinal existentes para vehículos conectados y automatizados (CAV) tienen una adaptabilidad poco clara sin un análisis científico respecto a los parámetros clave del algoritmo de control. Este artículo presenta una estrategia de control longitudinal óptima para un pelotón homogéneo de CAVs. En primer lugar, se establecieron los modelos de pelotón CAV con estrategia de intervalo de tiempo constante y estrategia de intervalo de separación constante, respectivamente, basados en el modelo de dinámica de vehículos lineal de tercer orden. A continuación, se diseñó un controlador óptimo lineal-cuadrático teniendo en cuenta las perspectivas de seguridad de conducción, eficiencia y confort de marcha con tres indicadores de rendimiento, incluyendo el error de separación del vehículo, la velocidad relativa y la aceleración deseada. Se utilizó un algoritmo mejorado de optimización de enjambre de partículas para optimizar los coeficientes de ponderación de las variables de estado y control del controlador. Basándose en la simulación experimental Matlab/Simulink, los resultados del análisis muestran que la estrategia propuesta puede reducir significativamente el error de separación y la velocidad relativa y mejorar la flexibilidad y la iniciativa de la estrategia de control del pelotón en comparación con las estrategias no optimizadas. Se proporcionó un análisis de sensibilidad para el retardo de comunicación y el retardo del actuador con el fin de demostrar la aplicabilidad y eficacia de esta estrategia propuesta, que logrará una mejor distribución del rendimiento del sistema.

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