燃料効率と安全性を考慮した重トラックの協調型先読み制御

短い車両間距離での重トラック群の運行（プラトーンとして知られる）は、全体的な空気抵抗を減少させ、その結果、燃料消費と温室効果ガス排出を削減することを可能にします。しかし、トラックの大きな質量と限られたエンジン出力のため、傾斜は各車両が従うことができ、また従うべき最適な速度プロファイルに大きな影響を及ぼします。プラトーンで必要とされる短い車両間距離を維持することは、車両間の調整がない場合、しばしば非効率的または不可能な軌道を引き起こす可能性があります。本稿では、重トラックのプラトーンにおける安全で燃料効率的な車両調整を目指した二層制御アーキテクチャを提案します。ここで、層はそれぞれ道路の地形に関する先読み情報の取り込みと車両のリアルタイム制御を担当します。このアーキテクチャ内では、動的プログラミングを使用してプラトーン全体の燃料最適速度プロファイルを計算し、車両のリアルタイム制御のための分散型モデル予測制御フレームワークが開発されます。提案された制御器の効果は、標準的なプラトーン制御器を使用した場合と比較して、追従車両で最大12％の燃料節約が可能であることを示唆するいくつかの現実的なシナリオのシミュレーションを通じて分析されます。