摘要。自动驾驶汽车排是近期和长期机会,以提高运营效率并挽救生命。在过去的30年中,自主驾驶领域的发展迅速,可以减轻对人类驾驶员的压力并减少车辆排放的新技术。本文引入了一个测试床,用于评估和基准测试带有板载传感器的1/10刻度上的排量算法。为了演示测试床的效用,我们评估了三种算法,线性反馈和分布式模型预测性控制的两种变体,并在典型的排队场景中比较其结果,其中领先的车辆跟踪参考轨迹多次改变速度。我们在模拟中验证我们的算法,以分析排量大小的增加,并发现分布式模型预测性控制算法优于硬件和仿真中的线性反馈。
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