論文の概要: Distributed Platoon Control for Safe and Smooth Crossing at an Unsignalized Intersection-Part I: Stability Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.28290v1
- Date: Tue, 20 Oct 2026 14:38:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.857709
- Title: Distributed Platoon Control for Safe and Smooth Crossing at an Unsignalized Intersection-Part I: Stability Analysis
- Title(参考訳): 不特定区間における安全・平滑交差のための分散型プラトン制御 -その1:安定性解析
- Abstract要約: 分散小隊制御装置は、信号のない交差点において、安全でスムーズな多車両システムの交差を保証する。
提案手法の有効性を高忠実度CARLAシミュレータで示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.337184033031726
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a distributed platoon controller that guarantees safe and smooth crossing of multi-vehicle systems at an unsignalized intersection. To support the stability analysis, we consider a multi-vehicle platoon maneuvering along a closed path with a single unsignalized intersection. Unlike traditional bi-level decoupled designs on open paths, which primarily focus on intersection control while neglecting its coupling with platoon convergence, and thus hindering rigorous convergence analysis, the closed-path setting allows us to analyze the asymptotic behavior of the platoon. The local exponential convergence analysis of the switched closed-loop system, induced by repeated vehicle switching at the intersection, is presented. Under some mild conditions on the controller gains, we show that safe intersection crossing is ensured during the transient phase and smooth crossing is achieved in steady state, where all vehicles travel at a common constant speed while avoiding collisions at the intersection. Finally, the effectiveness of the proposed distributed controller is demonstrated in a high-fidelity CARLA simulator using multiple commercial vehicle models.
- Abstract(参考訳): 信号のない交差点で複数車両の安全かつスムーズな交差を保証できる分散型小隊制御器を提案する。
安定性解析を支援するために,単信号の交差点を持つ閉路を走行する多車小隊について検討する。
開放経路上の従来の二層分離設計とは違い、主に交叉制御に焦点を合わせ、小隊収束との結合を無視し、厳密な収束解析を妨げているため、閉路設定は小隊の漸近挙動を解析することができる。
切替閉ループ系の局所指数収束解析は,交差点での繰り返し車両切替によって引き起こされる。
制御器の利得の緩やかな条件下では、過渡期において安全な交差点交差が確保され、また、全ての車両が交差点での衝突を回避しつつ、一定の速度で走行する安定した状態で円滑な交差が達成されることを示す。
最後に,複数の商用車両モデルを用いた高忠実度CARLAシミュレータにおいて,提案手法の有効性を実証した。
関連論文リスト
- Controlled Experiments on Lane Changing by Transitional Autonomous Vehicle: Dataset and Behavioral Insights [2.249119609566989]
本稿では,ノースカロライナ・トランジショナル・オートモービル・レーン・チャンキング(NC-tALC)データセットについて述べる。
トランジショナル・オートマチック・ビークル(TAV)の強制車線変更挙動を特徴付ける。
レーン交換過程を通して鉛-ラグギャップの進化を定量化し、操作中に衝突リスクが生じる可能性を調べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-29T16:07:44Z) - End-to-end Conditional Diffusion for Realistic and Controllable Visual Traffic Scenario Generation [59.188006170485046]
E2E-CDiffは、制御可能で現実的なシナリオ生成のためのエンドツーエンドの条件拡散フレームワークである。
微分可能な誘導は速度を規制し、乾燥可能な領域のコンプライアンスを強制し、衝突回避や衝突回避行動をサポートする。
E2E-CDiffは、学習ベースのエゴプランナーとしても競争力がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-21T02:13:25Z) - Parsimonious disturbance-aware minimum-time planning with parametric uncertainty [0.0]
本研究は、モータースポーツ応用のための最小ラップタイム計画フレームワークを提示し、検証する。
この手法は、車両のダイナミクスを短い地平線上で伝播させる、事前の障害対応フレームワークの上に構築されている。
我々は、キーカーパラメータの不確実性を考慮した定式化を拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-14T22:32:35Z) - AutoPath: Learning Transferable Goal-Conditioned Stochastic Path Prior for Safe Navigation Without Human Demonstrations [103.61864552260316]
動的環境におけるリアルタイムナビゲーションは、限られた知覚下での衝突のない、動的に実現可能な動きを必要とする。
我々は,移動可能な目標整合経路の学習としてナビゲーションを定式化し,局所的な観測に基づいて,目標整合な局所経路上の再利用可能な分布をモデル化する。
我々は、幾何対応の極性行動多様体を用いて局所経路をパラメータ化し、安定かつ安全対応の計画のためのマルチゴール分散ロールアウトによるリスク感応性ユーティリティシェーピングを含む構造化された事前学習フレームワークを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-13T16:00:41Z) - Lateral String Stability for Vehicle Platoons [11.606077532835359]
コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)小隊はエネルギー効率と交通量の増大を約束する。
これらの安全性は、小隊に沿って乱れがどのように伝播するかを決定する弦安定性のヒンジに恩恵を与える。
本稿では,安全クリティカルな経路関連追従誤差に直接対処する横列安定性のための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-29T00:52:32Z) - Decentralized Opinion-Integrated Decision making at Unsignalized Intersections via Signed Networks [1.9459279387544572]
交差調整のための閉ループ意見力学決定モデルを提案する。
車両は、競合トポロジに基づく通信ネットワークとコミットメント駆動の信条ネットワークという、二重署名ネットワークを介して意図を交換する。
その結果、衝突のない調整と、最初に提供されたものに比べて最終走行時間の短縮が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-10T14:23:45Z) - Path-Following Guidance for Unmanned Aerial Vehicle with Bounded Lateral Acceleration [1.4477778415264126]
本稿では, 無人航空機の3次元経路追従誘導問題について, 明示的アクチュエータ制約下での考察を行う。
ネストした飽和度に基づく制御技術を用いて非線形誘導フレームワークを開発した。
提案手法は,クロストラック誤差の指数収束を0に保ちながら,有界制御入力を保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-28T07:28:18Z) - Verifying Closed-Loop Contractivity of Learning-Based Controllers via Partitioning [52.23804865017831]
本稿では,ニューラルネットワークによるパラメータ化を行う非線形制御系における閉ループ収縮の検証問題に対処する。
我々は、対称メッツラー行列の優越的固有値が非正であることを確かめるために、閉ループの縮約性に対するトラクタブルでスケーラブルな十分条件を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-01T23:06:56Z) - Homography Guided Temporal Fusion for Road Line and Marking Segmentation [73.47092021519245]
道路線やマーキングは、移動車両、影、グレアの存在下でしばしば閉鎖される。
本稿では,映像フレームを補足的に利用するHomography Guided Fusion (HomoFusion) モジュールを提案する。
カメラ固有のデータと地上平面の仮定をクロスフレーム対応に利用することにより,高速・高精度性能が向上した軽量ネットワークの実現が期待できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T10:26:40Z) - A Tricycle Model to Accurately Control an Autonomous Racecar with Locked
Differential [71.53284767149685]
自動オープンホイールレースカーの側面力学に対するロックディファレンシャルの影響をモデル化するための新しい定式化を提案する。
本稿では,マイクロステップの離散化手法を用いて,動的に線形化し,実時間実装に適した予測を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T16:29:55Z) - End-to-End Intersection Handling using Multi-Agent Deep Reinforcement
Learning [63.56464608571663]
交差点をナビゲートすることは、自動運転車にとって大きな課題の1つです。
本研究では,交通標識のみが提供された交差点をナビゲート可能なシステムの実装に着目する。
本研究では,時間ステップ毎に加速度と操舵角を予測するためのニューラルネットワークの訓練に用いる,モデルフリーの連続学習アルゴリズムを用いたマルチエージェントシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-28T07:54:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。