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分布式观察者设计用于跟踪连接和自动驾驶汽车的排
摘要 - 智能运输系统（ITS）旨在推进与不同运输，交通管理和自动驾驶汽车不同的创新策略。本文研究了连接和自动驾驶汽车（CAV）的排，并提出了一个分布式观察者以跟踪CAV动力学状态。首先，我们通过LTI互连系统对CAV动力学进行建模。然后，提出了一种基于共识的策略，以通过车辆通信网络来推断基于本地信息交换的CAV动态状态。对块 - 二角观察者增益设计采用了线性 - 矩阵 - 质量（LMI）技术，使得该增益以分布式方式并在本地与每辆车相关联。然后显示分布式观察者误差动力学遵循系统动力学的Kronecker矩阵乘积和CAV网络的邻接矩阵的结构。在本文中进一步讨论了可生存的网络设计和冗余观察者方案的概念，以解决链接和节点故障的弹性。最后，我们通过数值模拟来验证我们的理论贡献。索引条款 - 分布的估计，排，观察者设计，连接和自动驾驶汽车
在有限时间
摘要 - 该纸张介绍了在主要道路上合并到排中的坡道车辆的纵向控制概率。为了应对这一挑战，提出了具有专门反馈控制定律的有限时间模型预测控制（MPC）算法。设计了状态错误的约束集，并基于此建立了决策方案，以允许坡道车辆在设计的MPC策略下开始评估一开始合并操作的可行性。如果合并是可行的，则提议的MPC策略将用于将坡道车辆驱动到所需状态周围的小邻居，并根据排的速度和在有限的时间步骤中的位置，然后再加入排队。此外，通过共同设计的反馈控制法实现了渐近趋同倾向到所需状态。否则，将不会触发MPC策略，而是一种替代方法，例如放慢坡道车辆以创造空间并允许主道上的车辆前进。在提出的方法下，在所有时间步骤中都实现了MPC优化问题的递归可行性，并且可以在MPC算法下证明与所需状态小社区的有限时间收敛。也得出了收敛时间步骤的上限，该界限用于证明决策机制的有效性。另外，还保证了坡道车辆的闭环约束满意度和渐近稳定性。通过模拟示例证明了所提出的MPC方法的有效性。
通过介质方法采样了异质车辆排的DATA字符串稳定性
由于对提高的转移效率的需求不断提高和安全性提高，因此需要用于智能运输系统（ITS）的高级控制方法来解决其复杂而动态的性质，其中多个代理商相互互动和环境相互作用。在此框架中，当前的研究文献着重于如何确保字符串稳定性（SS）[1]，[2]。此属性对于开发高效，安全的自适应巡航控制器（CACC）[3]至关重要。从历史上看，已经考虑了每辆领导者车辆与始终在整个排之间共享某些显微镜变量的共同特征的相互作用的信息交换案例；例如，排领先的车辆的加速度（请参见[1]）或其所需的速度轮廓（请参阅[4]）。最近，很少有人考虑通过使用宏观信息来保证所需属性的可能性，目的是避免共享领先的车辆的显微镜信息，因此减少了交换的信息量[5] - [7]。详细介绍[5]中，作者证明了在仅使用骨料（宏观）信息和局部显微镜信息时获得SS的可能性，从而获得了介观控制定律。特别是，可用于每辆车的微观信息由状态组成
指挥士官长 (CSM) Axel R. Nieves-Lopez 的军事生涯长达 23 年，1981 年 8 月出生于波多黎各的桑图尔塞。他于 2001 年 2 月参军，就读于位于德克萨斯州拉克兰空军基地的国防语言学院 (DLI)。同年晚些时候，他参加了在佐治亚州本宁堡（现称为摩尔堡）举行的单站单位训练，并于 2001 年 9 月以步兵身份毕业。他担任过从团队领导到一级军士的所有领导职务，担任过多个教官，并在海外担任过步兵顾问。CSM Nieves-Lopez 的职务包括布雷德利步兵车司机和步枪手、阿尔法连、第 2 营、第 8 步兵团、第 2 旅、第 4 步兵师 (MECH)； 101 空降师第 1 旅第 327 步兵团第 2 营阿尔法连队队长和班长；空降游骑兵训练旅第 4 营查理连队游骑兵教官；第 25 步兵师第 2 斯瑞克旅第 27 步兵团第 1 营排长；美国驻巴拿马大使馆安全与合作办公室步兵顾问；第 1 装甲师第 2 装甲旅第 6 步兵团第 1 营阿尔法连队和总部连队一级军士；佐治亚州斯图尔特堡 NCOLCOE 高级领导课程辅导员。最近担任第 199 步兵旅作战士官长。他曾三次部署支援伊拉克自由行动 (OIF)：OIF I（2003-2004 年）和 2n
指挥军士长 (CSM) Axel R. Nieves-Lopez 的军事生涯长达 23 年，1981 年 8 月出生于波多黎各圣图尔塞。他于 2001 年 2 月加入美国陆军，就读于德克萨斯州拉克兰空军基地的国防语言学院 (DLI)。同年晚些时候，他参加了佐治亚州本宁堡（现称为摩尔堡）的单站单位训练，并于 2001 年 9 月以步兵身份毕业。他担任过从团队领导到一级军士的所有领导职务，担任过多个教官，并担任过海外步兵顾问。CSM Nieves-Lopez 的职务包括第 4 步兵师 (MECH) 第 2 旅第 8 步兵团第 2 营 Alpha 连布雷德利步兵车驾驶员和步枪手；第 101 空降师第 1 旅第 327 步兵团第 2 营 Alpha 连小队队长和班长；空降游骑兵训练旅第 4 营 Charlie 连游骑兵教官；第 25 步兵师第 2 斯特赖克旅第 27 步兵团第 1 营排长；美国驻巴拿马大使馆安全与合作办公室步兵顾问；一级军士，阿尔法连和总部连，第 1 营，第 6 步兵团，第 2 装甲旅，第 1 装甲师；NCOLCOE 高级领导课程辅导员，佐治亚州斯图尔特堡。最近担任第 199 步兵旅作战军士长。他曾三次部署支援伊拉克自由行动 (OIF)：OIF I (2003-2004) 与第 8 步兵团第 2 营；OIF III (2005-2006) 和 OIF V (2007-2008) 与第 327 步兵团第 2 营。2014 年，他随第 1 营第 27 步兵团部署到太平洋通道，支持 PACOM 安全合作任务，参加与泰国、韩国和菲律宾军队的双边演习。CSM Nieves-Lopez 参加了专业军事教育 (PME) 系统的所有级别，包括高级领导课程 (HG)、空中突击、游骑兵、空降和探路者学校毕业生。他完成了战术认证课程、陆军基础教员课程、通用教师发展教员课程、丛林作战战术课程（澳大利亚）和丛林幸存者课程（澳大利亚）。毕业于军士长学院第 72 届。他已获得 57 个学分，获得领导力和劳动力发展学士学位。CSM Nieves-Lopez 与田纳西州克拉克斯维尔的 Brandi Marie Nieves 结婚已超过 18 年。他们有两个孩子，Elyssia 和 Mateo。他的奖章和勋章包括功绩服务奖章 2 橡树叶簇 (OLC)、陆军表彰奖章 (英勇)、陆军表彰奖章 (8 OLC)、陆军成就奖章 (5 OLC)、优良品行奖章 (第 7 次颁发)、国防服务奖章、伊拉克战役奖章 (3 战役之星)、全球反恐战争远征奖章、全球反恐战争服务奖章、韩国服务防御奖章、士官专业发展丝带 (数字 5) 陆军服务丝带、海外服务奖章 (第 5 次颁发)、战斗步兵徽章、专家步兵徽章、游骑兵徽章、跳伞员徽章、空中突击徽章、探路者徽章、智利跳伞员徽章和驾驶员徽章 (履带和轮式)。
准将 艾伦 J. 佩珀 司令官 美国陆军安全援助司令部 艾伦 J. 佩珀准将是美国陆军安全援助司令部 (USASAC) 的司令官。该司令部领导陆军物资司令部安全援助企业；制定和管理安全援助计划和对外军售 (FMS) 案例以建设合作伙伴能力；支持作战司令部 (COCOM) 参与战略；并加强美国的全球伙伴关系。作为司令官，他负责监督司令部与 136 多个国家和 11 个机构的 2810 亿美元对外军售组合。 佩珀准将之前曾担任美国驻伊拉克国防武官处的高级国防官员和国防武官。 佩珀准将曾担任过多个外国地区官员，包括美国驻法国国防武官处的高级国防官员和国防武官；华盛顿特区美国军事集团指挥官；意大利北大西洋公约组织国防学院高级军事学院研究员；刚果民主共和国美国国防武官处高级国防官员/国防武官；意大利美国陆军非洲安全合作局国际军事事务负责人；意大利美国陆军非洲安全合作司中部和南部非洲分部负责人；美国非洲司令部安全合作办公室主任
准将 ALLEN J. PEPPER 美国陆军安全援助司令部司令 准将。Allen J. Pepper 将军是美国陆军安全援助司令部 (USASAC) 的司令。该司令部领导陆军物资司令部安全援助企业；制定和管理安全援助计划和对外军售 (FMS) 案例以建立合作伙伴能力；支持作战司令部 (COCOM) 参与战略；并加强美国全球伙伴关系。作为司令部司令，他负责监督该司令部与 136 多个国家和 11 个机构的 2810 亿美元对外军售组合。准将。Pepper 将军曾担任美国驻伊拉克国防武官处的高级国防官员和国防武官。准将。佩珀将军曾担任过多个外国地区官员，包括美国国防武官处法国高级国防官员和国防武官；美国军事集团指挥官，华盛顿特区；北大西洋公约组织国防学院高级军事学院研究员，意大利；美国国防武官处高级国防官员/国防武官，刚果民主共和国；美国陆军非洲安全合作局国际军事事务负责人，意大利；美国陆军非洲安全合作司中部和南部非洲分部负责人，意大利；美国非洲司令部安全援助组织安全合作办公室主任，马里；美国国防武官处外国地区官员。早期担任连级军官期间，曾担任多个步兵职位，包括美国陆军欧洲第 7 军训练司令部第 1 营第 4 步兵团总部连指挥官，德国；指挥官，A 连，第 1 营，第 4 步兵团，第 7 军训练司令部，美国欧洲陆军，德国；以及侦察排长、连执行官和步枪排长，第 25 步兵师 2-35 步兵，夏威夷斯科菲尔德兵营。他于 1993 年被任命为美国军事学院的步兵军官，并在那里获得了数学理学学士学位。他拥有法国斯特拉斯堡大学政治学硕士学位。他的军事教育包括联合作战学校、美国陆军战争学院和美国陆军指挥和参谋学院。他获得的奖章和勋章包括国防优异服务勋章、铜星勋章、国防功绩服务勋章、功绩服务勋章、陆军嘉奖勋章、联合服务成就勋章、陆军成就勋章、专家步兵徽章、跳伞员徽章、游骑兵徽章和陆军参谋身份徽章。
IBOLC 的 Platoon LFX
在给学生的作战命令中，敌情直截了当，非常逼真。敌方小队（加上）利用加固掩体守住战壕，并且已经驻扎了至少七天。战壕的南部和东部有一个指定关注区（NAI），其中有一个疑似监听站/观察站（LP/OP）。当美军开始建立时，敌方目标将出现在 SBF 2 的西部。敌人被认为具有 FM 通信能力，战壕在敌人迫击炮和火炮的射程之内。战壕由三股蛇腹形铁丝网保护，学生用机械方法突破。敌人（上一级）在目标附近，增援部队将在 10 分钟内到达目标。敌方增援的触发条件是美国军队在突破点集结。
步兵步枪排和小队 - 中央陆军登记处
第二部分 – 小队领导程序 ................................................................................ 2-9 步骤 1 – 接受任务 ...................................................................................... 2-10 步骤 2 – 发出警告命令 ................................................................................ 2-10 步骤 3 – 制定初步计划 ................................................................................ 2-12 步骤 4 – 开始行动 ...................................................................................... 2-32 步骤 5 – 进行侦察 ...................................................................................... 2-33 步骤 6 – 完成计划 ...................................................................................... 2-34 步骤 7 – 发出行动命令 ................................................................................ 2-34 步骤 8 – 监督和完善 ...................................................................................... 2-36
道路交叉口的辅助汽车排和拥塞控制
智能运输系统（ITS）是一种多系统结构，结合了管理，控制，信息收集和驱动系统，必须完全关联并同步才能实现整个系统的目标。它代表了信息和通信技术（ICT）的集成和应用，目的是通过实现未来的自动驾驶[1-2]来提高道路安全性，交通流量效率并增强通勤经验。学术团体和一些工业汽车制造商（例如特斯拉和Waymo Company）在技术上准备提供完全自主驾驶。在未来几年中，自动驾驶汽车设想有深远的申请，而不仅仅是将人们从一个位置派往另一个位置[3]。半自动驾驶到完全自主驾驶之间的软过渡是普遍的，在此过程中，高级驾驶员援助系统（ADAS）中的控制能力在此过渡过程中起着非常重要的作用。
分布式模型的预测性控制，用于领先车辆未知输入的异质车辆排
在本文中，提出了针对异性恋车辆排的分布式模型预测控制（DMPC）算法。允许领先的车辆由非零和时间变化的输入驱动，而不是以恒定的速度行驶。除了每个车辆的个别状态和输入限制外，所有车辆均通过状态耦合的车间间距约束和状态耦合成本函数耦合，从而维持一维排的构造与令人满意的瞬态性能。每辆车都与其附近的车辆通信，并且可能不知道领先的车辆的动力学状态信息。每个车辆的控制输入是由每个车辆的本地信息以及其邻居的假定状态信息确定的局部优化问题计算的。通过设计以下车辆的分布式终端控制法，将每个状态耦合设置为几个特定子集，然后迫使每辆车辆以优化其在分配的子集中受到约束的状态，可以将耦合约束和成本函数解耦，因此可以采用分布式和平行的计算方法来计算所有以下所有车辆的控制权。基于量身定制的终端平等约束以及量身定制的终端控制法，在所有时间步骤中都实现了本地MPC优化问题的递归可行性，并且还可以保证每辆车的渐近稳定性。在模拟中证明了所提出的DMPC方法的有效性，并且所提出的DMPC的优势与领先的车辆的非零，无法访问，并且随时间变化的输入强调了与不断变化的领先车辆速度的异构车辆平台的比较模拟。
