MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017163998
■00520250211152819
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798384012870
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31559110
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a385
■1001  ▼aYi,  Ran.
■24510▼aConstrained  Connected  Automated  Vehicle  Trajectory  Planning:  A  Spatial  Dynamics  Perspective
■260    ▼a[Sl]▼bThe  University  of  Wisconsin  -  Madison▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a108  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Ran,  Bin.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  University  of  Wisconsin  -  Madison,  2024.
■520    ▼aThis  dissertation  introduces  a  comprehensive  trajectory  optimization  method  for  connected  automated  vehicles  (CAVs)  operating  on  curved  roads,  augmented  by  infrastructure  support.  We  offer  detailed  strategies  for  car-following  and  lane-changing,  crafted  specifically  for  intricate  road  structures.  Specifically,  this  paper  systematically  formulates  trajectory  optimization  in  a  spatial  domain  and  on  a  curvilinear  coordinate.  This  unique  approach  allows  for  a  dynamic  formulation  that  can  adeptly  accommodate  spatially  diverse  road  geometries,  traffic  regulations,  road  obstacles,  and  the  dynamics  of  leading  vehicles.  The  acquisition  of  this  intricate  data  is  facilitated  through  both  vehicle-to-infrastructure  (V2I)  and  vehicle-to-vehicle  (V2V)  communication  channels.  Our  proposed  strategies  -  encompassing  trajectory  optimization,  car-following,  and  lane-changing  -  are  underpinned  by  three  foundational  segments:  i)  An  initial  mathematical  validation,  confirming  the  controllability  of  our  system  and  thereby  ensuring  its  operational  feasibility;  ii)  The  employment  of  a  multi-objective  model  predictive  control  (MPC)  framework,  devised  to  refine  trajectories  in  a  rolling  horizon  manner.  This  setup  guarantees  simultaneous  adherence  to  collision  avoidance,  traffic  regulations,  and  vehicular  kinematic  constraints;  iii)  To  corroborate  the  efficacy  of  our  approach,  we  undertook  numerical  simulations  across  a  spectrum  of  scenarios.  The  derived  results  indicate  that  our  method  is  adept  at  sculpting  smooth  vehicular  trajectories,  adeptly  navigating  around  obstacles,  and  consistently  complying  with  traffic  regulations  across  varying  circumstances.  Notably,  the  method  exhibits  resilience  against  variations  in  road  geometries  and  other  potential  disruptions.  In  essence,  this  paper  presents  a  holistic  solution  for  CAVs  maneuvering  on  complex  road  topographies,  ensuring  safety,  compliance,  and  efficiency  in  their  operations. 
■590    ▼aSchool  code:  0262.
■650  4▼aTransportation
■650  4▼aComputer  engineering
■650  4▼aUrban  planning
■650  4▼aAutomotive  engineering
■653    ▼aCar-following
■653    ▼aConnected  automated  vehicles
■653    ▼aMandatory  lane-changing
■653    ▼aModel  predictive  control
■653    ▼aSpatial  domain
■653    ▼aTrajectory  optimization
■690    ▼a0709
■690    ▼a0464
■690    ▼a0999
■690    ▼a0540
■71020▼aThe  University  of  Wisconsin  -  Madison▼bCivil  &  Environmental  Engr.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-02B.
■790    ▼a0262
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17163998▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books