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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
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
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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
Sophie Optima 2.5 公斤四合一目标定位器，适合接触排长使用
更早检测、更深入识别、更快交战。四合一解决方案，仅重 2.5 公斤，具有非制冷技术和日间能力的优势。Sophie Optima 开启了协同作战和便携式 GNSS 拒绝地理定位的世界，具有无与伦比的干扰能力。您可以信赖它！
公众接受半自动卡车排驾驶。德国和加利福尼亚的比较
排队技术旨在通过降低两辆或多个电子耦合车辆之间的距离来实现燃料节省。这项技术最近在德国和加利福尼亚州的重型卡车上进行了公共高速公路测试。这项研究的目的是评估其他道路使用者之间的接受程度以及受到接受因素的影响。在德国和加利福尼亚州进行了一份在线问卷，总共n = 536名参与者。他们收到了有关卡车排驾驶（1级和2级自动化）的信息，并回答了有关他们对技术的态度以及与卡车排合作的行为意图的问题。总体结果表明，有70％的受访者表示对技术的接受程度，而加利福尼亚州的接受率显着高于德国。德国受访者更愿意驶入排车辆的差距，并预示着更大的排间隙。对技术接受模型（TAM）的改编表明，预期的有用性以及共享高速公路的预期易度性是与排车辆合作的行为意图的最强预测指标。但是，这些变量无法预测排在排车辆之间的意图。切割车辆是潜在的安全风险，并降低了排驾驶的效率。因此，未来的研究应集中于发现行为对策。2020 Elsevier Ltd.保留所有权利。
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。
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。