New adaptive cruise control strategies

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Marcus Paulo Silva de Abreu
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; Brasil; ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; UFMG
• Palavras-chave em Português: Vehicle platooning; Cooperative adaptive cruise control; Adaptive cruise control; String stability; Linear matrix inequality; Engenharia elétrica; Direção de automóveis; Veículos autônomos; Simuladores (Computadores digitais)
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/76788; https://orcid.org/0000-0001-9826-6381

Empregando sensores embarcados e comunicação sem fio intraveicular, o controle de cruzeiro adaptativo cooperativo (CACC - do inglês, Cooperative Adaptive Cruise Control) permite que os veículos em um comboio sigam seus predecessores com precisão, resultando em melhor fluxo de tráfego, segurança e conforto. Por outro lado, o CACC é sensível a falhas na comunicação sem fio. Para abordar esta questão, esta tese propõe um controlador que não requer comunicação sem fio e, portanto, não é afetado por falhas de comunicação. Basicamente, o controlador proposto é um CACC degradado (d-CACC), obtido substituindo a aceleração do veículo anterior no CACC por sua estimativa obtida a partir da aproximação da derivada por diferença finita regressiva de primeira ordem. As condições de análise de estabilidade interna e em cadeia do comboio são derivadas utilizando métodos no domínio da frequência. Em seguida, à luz dessas condições de análise de estabilidade, é apresentado um algoritmo para o projeto do d-CACC proposto. Além disso, este trabalho propõe uma nova lei de controle para sistemas ACC (do inglês, Adaptive Cruise Control) que proporciona um desempenho competitivo em comparação com o CACC. Com base no d-CACC proposto, a principal novidade é a inserção de um termo representando a diferença de velocidade relativa no vetor de erro de estado e a aceleração do próprio veículo na lei de controle. Os ganhos do controlador são projetados a partir de desigualdades matriciais lineares (LMIs - do inglês, Linear Matrix Inequalities), garantindo estabilidade interna e em cadeia. Em ambas as propostas, simulações realizadas no MATLAB® e simulações utilizando o CARLA Simulator, que permite a realização de testes em ambientes urbanos realistas, demonstram a eficácia das metodologias.