MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017164511
■00520250211153011
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798384044833
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31631459
■035    ▼a(MiAaPQ)umichrackham005783
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a621
■1001  ▼aOh,  Sanghoon.
■24510▼aOn  the  Safe  Motion  of  Connected  Automated  Vehicles:  Dynamics,  Planning  and  Controls
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Michigan▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a144  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-03,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Orosz,  Gabor.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Michigan,  2024.
■520    ▼aThe  safety  of  a  connected  automated  vehicle's  (CAV's)  motion  has  two  necessary  conditions:  stability  of  the  trajectory  and  conflict  avoidance  to  other  road  participants.  Different  challenges  arise  when  designing  a  motion  planning  and  control  system  to  achieve  the  conditions,  such  as  unstable  vehicle  states,  mismatches  between  planned  and  tracked  movements  and  planning  difficulties  in  complex  environments.  Recent  advancements  in  trajectory  planning  and  control  design  are  often  limited  to  specific  driving  scenarios  or  subsystems,  hindering  scalability.  Implementing  a  hierarchical  structure  and  feedback  design  for  decision-making,  planning,  and  control  systems,  with  a  better  understanding  of  subsystem  interactions,  can  help  address  this  issue.  Along  with  the  systematic  solution,  vehicle-to-everything  (V2X)  connectivity  offers  a  cost-effective  way  to  enhance  situational  awareness  and  provide  beyond-the-line-of-sight  information,  opening  up  endless  possibilities  for  use  cases.  Three  challenges  for  achieving  the  overarching  goal  of  generating  safe  motion  of  CAVs  are  considered:  a)  Appropriate  modeling  of  CAV  dynamics  at  diverse  operating  conditions,  b)  Smooth  motion  planning  compatible  with  V2X  connectivity,  and  c)  Verifiable  safety  of  the  CAV's  motion  in  complex  urban  scenarios.  To  tackle  the  first  challenge,  high-fidelity  single-track  models  were  developed  to  describe  automated  vehicles'  lateral  and  yaw  motion.  Bifurcation  analysis  of  the  models  can  lead  to  a  knowledgeable  selection  of  the  proper  model  used  for  both  motion  planner  and  controller.  For  smooth  motion  planning,  a  three-clothoid-based  motion  planner  is  proposed  and  has  features  including  tunability,  a  fast  feasibility  check,  encodability,  and  interpretability.  The  constant  space  complexity  of  the  abstraction  of  the  plan  while  keeping  the  smoothness  makes  it  possible  to  encode  the  plan  to  a  V2X  message  and  can  be  potentially  used  for  conflict  resolution  of  multiple  CAVs.  For  the  last  challenge  regarding  the  safety  verification  of  CAVs'  motion,  a  signalized  intersection  with  a  mixed  traffic  scenario  is  considered.  Hamilton-Jacobi  reachability  (HJ  reachability)  method  can  be  used  for  both  decision-making  and  control  and  provides  a  provable  guarantee  of  safety  under  the  uncertainty  of  connected  human  driver's  (CHV's)  motion.  A  decomposition  method  for  reachability  computation  is  applicable  for  the  extension  of  the  intersection  problem  to  multiple  lanes.  A  theoretical  extension  of  HJ  reachability  to  systems  with  input  delay  can  be  formulated  as  a  sequential  differential  game  format  and  corresponding  solvable  Hamilton-Jacobi-Bellman  equations  are  derived.
■590    ▼aSchool  code:  0127.
■650  4▼aMechanical  engineering
■650  4▼aEngineering
■650  4▼aTransportation
■653    ▼aConnected  automated  vehicle
■653    ▼aVehicle  dynamics
■653    ▼aMotion  planning
■653    ▼aUrban  scenarios
■653    ▼aDecision-making
■690    ▼a0548
■690    ▼a0537
■690    ▼a0709
■71020▼aUniversity  of  Michigan▼bMechanical  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-03A.
■790    ▼a0127
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17164511▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books