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交通流中的扰动传播增强车辆队列控制系统的演示

金镇秀

构成交通流一部分的大型车辆队列的扰动传播和串稳定性与交通冲击波和振荡密切相关。在这方面，应该考虑冲击波传播速度和拥塞的估计和预测的概念，以便建立一种控制策略，即使在大排的不稳定串中拥塞被放大时，也不会发生碰撞的安全条件。这意味着先进的跟车控制策略方法（包括时间延迟和非线性项）对于增强车辆队列控制（VPC）和系统鲁棒性是必要的。在这项研究中，我们证明了扰动传播现象对交通流稳定性的影响。交通流冲击波和振荡可以从宏观和微观两个角度来解释。我们还讨论了这种现象如何影响基于最佳速度模型 (OVM) 的 VPC 系统，这是一种先进的跟车模型。此外，我们还改进了OVM，称为高级OVM，加入了延迟时间项，并设置了加速的边界条件，以增强VPC系统并确保其鲁棒性。本文提出了一种鲁棒分布式状态反馈控制器在离散时域中的设计，适用于具有无向拓扑的同质车辆队列，其动力学受到外部干扰和随机单数据包丢失情况的影响。线性矩阵不等式 (LMI) 方法用于设计控制增益，以保证有界 H∞ 范数。此外，鲁棒性度量的下限（表示为γ增益）是针对两种排通信拓扑（即双向前驱跟随（BPF）和双向前驱领导跟随（BPLF））分析得出的。结果表明，γ 增益受通信拓扑的影响很大，并且当领导者的信息发送给所有跟随者时，γ 增益急剧下降。最后，数值结果证明了所提出的方法能够在随机单数据包丢失的情况下对 BPF 和 BPLF 拓扑实施队列控制目标 是针对两种排通信拓扑（即双向前驱跟随（BPF）和双向前驱跟随（BPLF））分析得出的。结果表明，γ 增益受通信拓扑的影响很大，并且当领导者的信息发送给所有跟随者时，γ 增益急剧下降。最后，数值结果证明了所提出的方法能够在随机单数据包丢失的情况下对 BPF 和 BPLF 拓扑实施队列控制目标 是针对两种排通信拓扑（即双向前驱跟随（BPF）和双向前驱跟随（BPLF））分析得出的。结果表明，γ 增益受通信拓扑的影响很大，并且当领导者的信息发送给所有跟随者时，γ 增益急剧下降。最后，数值结果证明了所提出的方法能够在随机单数据包丢失的情况下对 BPF 和 BPLF 拓扑实施队列控制目标