Ин таҳқиқот барои он ки воситаҳои нақлиёти пайвастшуда ҳангоми ҳаракат дар шакли корвон ба як суръати ҳадафӣ расанд, масофаи ҳадафиро байни худ нигоҳ доранд ва хатои мавқеъе, ки дар як воситаи нақлиёт ба вуҷуд меояд, дар тӯли корвон афзоиш наёбад, равиши идоракунии пешгӯии модели иерархии тақсимшуда (Distributed Hierarchical Model Predictive Control, DMPC)-ро таҳия мекунад. Усул ду ҳадафро аз ҳам ҷудо мекунад: устувории пайгирии як воситаи нақлиёт дар қабати поёнӣ ва консенсуси динамикӣ бо воситаҳои нақлиёти ҳамсоя дар қабати болоӣ оптимизатсия мешавад. Қимати оптималии хароҷоти устуворӣ, ки аз қабати поёнӣ гирифта мешавад, ҳамчун маҳдудияти контрактӣ ба масъалаи консенсуси қабати болоӣ пайваст мегардад. Таҳлили назариявӣ нишон медиҳад, ки зери фарзияҳо ва маҳдудиятҳои зикршуда иҷрошавандагии рекурсивӣ, устувории асимптотикии воситаи нақлиёт ва predecessor–follower string stability бо сустшавии хато \(\rho_i<1\) таъмин мешавад. Дар симулятсияи асосӣ бо ҳафт воситаи нақлиёт гузариши суръат аз 19 m/s ба 20 m/s ва масофаи ҳадафии 20 m бомуваффақият пайгирӣ мешавад; усул инчунин дар корвонҳои 3 ва 12-воситаи нақлиётӣ, дар панҷ воситаи нақлиёти гетерогенӣ, ҳангоми тезондани фаврӣ то 24 m/s, сусткунии фаврӣ то 16 m/s ва дар сенарияҳое, ки муқовимати ғелиш ±%10 тағйир меёбад, ба таври ададӣ санҷида мешавад.

Фарқи муҳими таҳқиқот дар он аст, ки устуворӣ ва консенсуси байни воситаҳои нақлиётро дар як функсияи ягонаи хароҷоти вазндор муттаҳид намекунад. Дар MPC-и анъанавии вазндор интихоби дурусти вазнҳо метавонад ба рафтори ҳалқаи пӯшида таъсири қавӣ расонад. Дар симулятсияи муҳаққиқон, вақте параметрҳои вазн ва маҳдудият аз қиматҳои номиналӣ дур карда шуданд, дар W–MPC ларзишҳои назарраси суръат ва масофа пайдо шуданд, дар ҳоле ки D–MPC-и пешниҳодшуда рафтори гузариши ҳамвортар нишон дод. Бо вуҷуди ин, ин муқоиса санҷиши устуворӣ бо иловаи халали беруна нест; он симулятсияест, ки ба тағйир додани қасдии параметрҳои тарҳи идоракунӣ асос ёфтааст.

Аз ҷиҳати вақти воқеӣ, дар симулятсияи ҳафт воситаи нақлиёт вақти максималии ҳалли якқадамӣ дар ҳудуди 0,2700–0,2818 s буда, аз вақти намунагирии 0,3 s камтар мондааст. Аммо сахтафзори компютери истифодашуда гузориш нашудааст ва контроллер дар ECU-и воқеии автомобил иҷро нашудааст. Ғайр аз ин, модели асосӣ таъхири алоқаи сифрӣ, талафоти бастаи сифрӣ, роҳи ҳамвор ва системаи бе халалро фарз мекунад. Аз ин рӯ, таҳқиқот кафолати амнияти корвони худгард дар роҳи воқеӣ ё кафолати кор дар шабакаи воқеии V2X нест, балки натиҷаҳои қавии назариявӣ ва тасдиқи симулятсионии ададиро пешниҳод мекунад.

Аз нигоҳи Туркия: Усул меъмории идоракуниеро пешниҳод мекунад, ки метавонад дар оянда барои корҳои таҳқиқотӣ ва рушд дар Туркия оид ба идоракунии корвони воситаҳои нақлиёти пайвастшуда ва автоматикӣ мутобиқ карда шавад; аммо таҳқиқот аз роҳҳо, инфрасохтори V2X, парки воситаҳои нақлиёт ё шароити алоқаи Туркия истифода накардааст. Барои истифодаи маҳаллӣ бояд тақсимоти воқеии таъхир ва талафоти баста, синфҳои гуногуни воситаҳои нақлиёт, роҳҳои нишеб, тағйироти часпиши роҳ, хатогиҳои сенсор/актуатор, талаботи ҳуқуқии амният ва сахтафзори ҳисоббарории дараҷаи автомобилӣ алоҳида санҷида шаванд. Аз натиҷаҳои симулятсияи манбаъ барои роҳҳои Туркия ягон фоидаи муайяни амният, иқтидор ё ҷараёни нақлиётро баровардан мумкин нест.

Чаро дар корвони воситаҳои нақлиёт ду масъалаи гуногуни идоракунӣ вуҷуд дорад?

Дар корвони воситаҳои нақлиёт танҳо “бо як суръат рафтани ҳамаи воситаҳо” кофӣ нест. Хатои суръат ва мавқеи ҳар як воситаи нақлиёт бояд ба таври устувор ба сифр наздик шавад, дар ҳоле ки воситаҳои нақлиёти ҳамсоя низ бояд ҳаракати ба ҳам мувофиқ нишон диҳанд.

Муҳаққиқон ин ду ҳадафро чунин ҷудо мекунанд:

• Устувории маҳаллӣ: Наздик шудани инҳирофҳои мавқеъ ва суръати ҳар як воситаи нақлиёт ба нуқтаи мувозинат.
• Консенсуси динамикӣ: Мутобиқ шудани ҳаракати пешгӯишудаи як воситаи нақлиёт бо пешгӯии қаблии худ ва пешгӯиҳои ҳамсояҳое, ки бо онҳо алоқа дорад.

Ин ҷудосозӣ махсусан муҳим аст, зеро танҳо оптимизатсия кардани консенсус на ҳамеша устувории ҳар як воситаи нақлиётро кафолат медиҳад. Дар Шакли 3b-и таҳқиқот сенарияи C–MPC, ки танҳо хароҷоти dynamic-consensus-ро истифода мебарад, намунаи ададии ин ҳолатро медиҳад: хатогиҳои мавқеъ ба сифр наздик намешаванд ва система ба формацияи устувор намерасад.

Модели воситаи нақлиёт кадом тағйирёбандаҳоро истифода мебарад?

Мавқеи воситаи нақлиёти \(p_i\) дар корвон ҳамчун \(s_i\), суръати он \(v_i\), мавқеи истинодии роҳбар \(s_L\), суръати дилхоҳ \(v_0\) ва масофаи ҳадафӣ байни воситаҳои нақлиёт \(d\) муайян карда мешаванд.

Хатои мавқеъ:

\[ e_{p,i}=s_L-s_i-(i-1)d \]

ва хатои суръат:

\[ e_{v,i}=v_i-v_0 \]

муайян карда мешавад.

Вектори ҳолат:

\[ x_i(k)= \begin{bmatrix} e_{p,i}(k)\\ e_{v,i}(k) \end{bmatrix} \]

мебошад.

Муҳаққиқон динамикаи тӯлиро бо модели ғайрихаттии дискретии вақт, ки муқовимати аэродинамикӣ ва муқовимати ғелишро низ дар бар мегирад, ифода мекунанд:

\[ e_{p,i}(k+1) = e_{p,i}(k)+e_{v,i}(k)\Delta t \]

\[ e_{v,i}(k+1) = e_{v,i}(k) + \frac{\Delta t}{m_i} \left( \frac{\eta_{T,i}}{r_i}u_i(k) - \phi_i(e_{v,i}(k)) \right) \]

ва:

\[ \phi_i(e_{v,i})= C_{A,i}e_{v,i}^{2} + m_i g\mu_i \]

оварда шудааст.

Дар ин ҷо \(m_i\) массаи воситаи нақлиёт, \(C_{A,i}\) коэффициенти муқовимати аэродинамикӣ, \(r_i\) радиуси шина, \(\mu_i\) коэффициенти муқовимати ғелиш ва \(\eta_{T,i}\) самаранокии механикиро ифода мекунад.

Ёддошти воҳид: Манбаъ \(u_i\)-ро ҳамчун моменти дилхоҳи ҳаракатдиҳӣ/тормоз муайян мекунад, вале дар бахши симулятсия ҳади идоракуниро 3000 N менависад. Азбаски воҳиди `N` бо таърифи момент аз ҷиҳати андозагӣ мувофиқ нест, ин қимат берун аз шакли дар манбаъ додашуда ислоҳ карда нашудааст.

String stability маҳз чӣ маъно дорад?

Вақте роҳбар дар корвон суръатро тағйир медиҳад, дар ҳамаи воситаҳои нақлиёт хатои муваққатии мавқеъ пайдо шуда метавонад. Саволи муҳим ин аст, ки оё ин хато ба самти қафо афзоиш меёбад ё не.

Манбаъ барои predecessor–follower string stability аз шарти:

\[ \max_{k\geq0}|e_{p,i}(k)| \leq \rho_i \max_{k\geq0}|e_{p,i-1}(k)| \]

истифода мекунад ва:

\[ 0<\rho_i<1 \]

талаб менамояд.

Вақте ин нобаробарӣ иҷро мешавад, бузургтарин хатои мавқеи воситаи нақлиёти пайрав аз бузургтарин хатои воситаи нақлиёти пешина хурдтар аст. Ҳамин тавр, халал ё хатои муваққатӣ ба ҷойи зиёд шудан дар тӯли корвон кам мешавад.

Таҳқиқот барои арзёбии иҷро ҳамчунин ҳади хатои ҷудошавии тақрибан ±0,5 m-ро пешниҳод мекунад. Аммо ин қимат ҳамчун маҳдудияти мустақими ҷисмонии пешгирии бархӯрд шаклбандӣ нашудааст.

Топологияи омехтаи алоқа чист?

Алоқа байни воситаҳои нақлиёт бо графи самтнок:

\[ G=\{H,C,A\} \]

модел карда мешавад. \(H\) гиреҳҳои воситаҳои нақлиёт, \(C\) пайвандҳои алоқа ва \(A\) матритсаи ҳамсоягиро ифода мекунад.

\(a_{ij}=1\) будан маънои онро дорад, ки як воситаи нақлиёт ба воситаи дигар иттилоъ мефиристад. Аз ин рӯ, баъзе пайвандҳои алоқа танҳо яксамта ва баъзеи дигар дуҷониба буда метавонанд. Манбаъ инро “mixed communication topology” меномад.

Дар Шакли 2 ҳафт нақшаи ҷудогонаи топология мавҷуд аст. Дар баъзе аз онҳо танҳо пайвандҳои пайдарпайи воситаҳои нақлиёт ҳастанд, дар баъзе дигар пайвандҳои дур, ки чанд воситаро гузар мекунанд, ва роҳҳои иттилоотии дуҷониба якҷо истифода мешаванд. Ҳадафи симулятсияҳо нишон додани он аст, ки усул ба як схемаи собити алоқаи роҳбар–пайрав вобаста нест.

Хароҷоти консенсуси динамикӣ чиро чен мекунад?

Барои ҳар як воситаи нақлиёт хароҷоти қабати болоӣ:

\[ J_{i,c}(x_i(k),u_i(k)) = \sum_{t=0}^{N-1} L_{i,c}(x_i(t|k),u_i(t|k)) \]

муайян карда мешавад.

Хароҷоти марҳила:

\[ L_{i,c} = \|x_i-x_i^a\|_{F_i} + \sum_{j\in\Omega_i} \|x_i-x_j^a\|_{G_j} \]

дорои чунин сохтор аст.

Ҳади аввал дуршавии пешгӯии нави воситаи нақлиётро аз траекторияи қаблан фарзшудаи худ ҷарима мекунад, ҳади дуюм бошад дуршавӣ аз пешгӯиҳои ҳамсояҳои қабулшударо.

Аз ин рӯ, MPC на танҳо хатои пайгирӣ, балки ҳамоҳангии нақшаҳои ҳаракати ояндаи воситаҳои нақлиётро дар шабакаи алоқа низ оптимизатсия мекунад.

Қабати поёнӣ устувориро чӣ гуна оптимизатсия мекунад?

Хароҷоти устуворӣ барои як воситаи нақлиёт сохтори стандартии мусбатмуайяни MPC дорад:

\[ J_i = x_i^T(N|k)P_i x_i(N|k) + \sum_{t=0}^{N-1} \left[ x_i^T(t|k)Q_i x_i(t|k) + u_i^T(t|k)R_i u_i(t|k) \right] \]

Матритсаҳои \(Q_i\), \(R_i\) ва terminal \(P_i\) сохторҳои хароҷоти мусбатмуайянро ташкил медиҳанд. Problem 2 ин хароҷотро минимизатсия карда:

\[ u_i^s(k) \]

пайдарпаии оптималии идоракунии ба устуворӣ нигаронидашударо ҳосил мекунад.

Ду қабати MPC чӣ гуна ба ҳам пайваст мешаванд?

Навоварии асосии математикии таҳқиқот дар ҳамин ҷо пайдо мешавад. Хароҷоти оптималии \(J_i^s\), ки аз масъалаи устувории поёнӣ гирифта мешавад, барои сохтани ҳад дар масъалаи консенсуси болоӣ истифода мешавад:

\[ J_i(x_i(k),u_i(k)) \leq \phi_i(x_i(k),\lambda_i) \]

ва:

\[ \phi_i(x_i(k),\lambda_i) = J_i^s(x_i(k)) + \lambda_i \left[ J_i^o(x_i(k-1)) - J_i^s(x_i(k)) \right] \]

муайян карда мешавад.

Дар усул ва исботи манбаъ:

\[ 0\leq\lambda_i<1 \]

истифода мешавад.

Ин маҳдудияти контрактӣ имкон намедиҳад, ки қабати болоӣ ҳангоми ҷустуҷӯи консенсуси беҳтари байни воситаҳои нақлиёт хусусияти устувории таъминкардаи қабати поёниро аз ҳад зиёд бад кунад.

Фарқи муҳим: Худи мақола равшан мегӯяд, ки Equation 13 маҳдудияти мустақими масофаи минималӣ ё амнияти бархӯрд нест. Вазифаи асосии он дастгирӣ кардани имкони пайдо кардани ҳалли иҷрошаванда дар қадами навбатии MPC мебошад.

Фарқи равиши иерархӣ аз MPC-и вазндор чист?

Дар равиши алтернативӣ ҳадҳои устуворӣ ва консенсус метавонанд бо коэффициенти вазнии \(\tau\) ба як функсияи хароҷот илова шаванд. Аммо вазнҳои мувофиқ бояд бо таҷрибаҳои offline интихоб шаванд.

Дар таҳқиқот барои Weighted MPC:

\[ \tau=0,7 \]

истифода шудааст.

Дар Шакли 4, вақте вазнҳои идоракунӣ ва параметрҳои маҳдудияти контрактӣ аз қиматҳои номиналӣ дур карда мешаванд, ҷавобҳои масофа ва суръати W–MPC ларзиши бештар нишон медиҳанд, дар ҳоле ки D–MPC ҳамвортар суст мешавад.

Махсус қайд мешавад, ки дар ин муқоиса халали берунии роҳ ё носозии алоқа татбиқ нашудааст. “Robustlik” дар ин ҷо, мувофиқи манбаъ, пеш аз ҳама маънои ҳассосият ба тағйири танзимоти идоракунӣ-ро дорад.

Чаро иҷрошавандагии рекурсивӣ муҳим аст?

Барои MPC танҳо дар як қадами вақт ёфтани ҳалли масъала кофӣ нест. Дар қадами навбатӣ низ бояд пайдарпаии нави идоракунӣ пайдо шавад, ки ҳамаи маҳдудиятҳоро қонеъ кунад.

Теоремаи 1 нишон медиҳад, ки зери қонуни terminal feedback ва шартҳои дахлдори параметрӣ аз шакли ҷобаҷошудаи пайдарпаии оптималии қаблӣ номзади нави иҷрошаванда сохтан мумкин аст. Бо ин роҳ маҷмӯи ибтидоии иҷрошаванда \(X_{i,N}\) ҳамчун маҷмӯи invariant барои ҳалқаи пӯшида баррасӣ мешавад.

Устувории асимптотикӣ чӣ гуна нишон дода мешавад?

Дар Теоремаи 2 хароҷоти оптималии MPC ҳамчун функсияи қимати шабеҳи Lyapunov истифода мешавад. Дар ҳосилкунии манбаъ:

\[ V_i^o(k)-V_i^o(k-1) \leq -(1-\lambda_i)L_i(\cdot) \leq0 \]

ба даст оварда мешавад.

Вақте \(L_i\) мусбатмуайян ва \(0\leq\lambda_i<1\) аст, хароҷот дар тӯли ҳалқаи пӯшида кам мешавад ва устувории асимптотикии нуқтаи мувозинат ба даст меояд.

Ёддошти математикии дохили манбаъ: Дар ҷумлаи сарлавҳаи Теоремаи 2 як ҷо “\(\lambda_i\geq0\)” гуфта мешавад, дар ҳоле ки исбот ва таърифи қаблӣ равшан аз фосилаи \([0,1)\) истифода мекунанд. Аз ин рӯ, шарт васеъ карда нашудааст, ки гӯё барои \(\lambda_i\geq1\) ҳам дуруст бошад.

Исботи string stability ба чӣ такя мекунад?

Ғояи асосии Теоремаи 3 ин аст, ки дар ҳар нуқтаи уфуқи пешгӯӣ хатои мавқеи пайрав набояд аз \(\rho_i\) баробари лифофаи хатои воситаи нақлиёти пешина зиёд шавад.

Азбаски дар татбиқи receding-horizon идоракунии аввали пайдарпаии оптималӣ ба системаи воқеӣ татбиқ мешавад, ҳамин ҳад ба хатои ҳалқаи пӯшида низ мегузарад. Азбаски \(\rho_i<1\), хулоса бароварда мешавад, ки хатоҳо ба самти воситаҳои нақлиёти қафо афзоиш намеёбанд.

Ин кафолати математикӣ ба фарзияҳои иҷрошавандагӣ, модел ва алоқаи дар манбаъ зикршуда вобаста аст.

Симулятсияи асосии ҳафт воситаи нақлиёт чӣ гуна сохта шудааст?

Модели воситаи нақлиёти якхела бо кадом параметрҳои физикӣ кор мекунад?

Оё хатогиҳои мавқеъ дар шаш сонияи охир воқеан сифр ҳастанд?

Матни манбаъ мегӯяд, ки хатогиҳои мавқеъ ба сифр наздик мешаванд. Аммо Ҷадвали 3, ки омори шаш сонияи охирро медиҳад, қиматҳои миёнаи хеле хурд, вале ғайрисифрро гузориш мекунад:

Аз ин рӯ, натиҷаи ададӣ дар вақти маҳдуди симулятсия дар сатҳи хатои миёнаи боқимондаи тақрибан 9–10 mm аст. Наздикшавии асимптотикии назариявӣ ва боқимондаи ададии симулятсияи вақти маҳдуд бояд аз ҳам ҷудо карда шаванд.

Оё контроллер метавонад ҳисобро дар 0,3 сония анҷом диҳад?

Дар манбаъ вақти ҳисобкунии ҳар як қадами MPC барои ҳафт воситаи нақлиёт чен карда шудааст. Ҳамаи қиматҳои максималӣ аз вақти намунагирии 0,3 сония камтар мондаанд.

Воситаҳои нақлиёти гетерогенӣ чӣ гуна санҷида шуданд?

Дар сенарияи дуюм бо панҷ воситаи нақлиёт масса, муқовимати аэродинамикӣ, радиуси чарх, муқовимати ғелиш ва самаранокии механикӣ аз як воситаи нақлиёт ба дигараш тағйир дода шуданд.

Дар Шакли 6 нишон дода мешавад, ки суръати ҳамаи воситаҳои нақлиёт истинодро пайгирӣ мекунад ва хатогиҳои нисбии мавқеъ кам мешаванд. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки моделҳои маҳаллии воситаҳои нақлиёт, ки усул истифода мебарад, метавонанд аз ҳам фарқ кунанд.

Аммо танҳо панҷ воситаи нақлиёти параметрӣ истифода шудааст; модели пурраи физикии шина, интиқоли қувва, тормоз, таъхири актуатор ё фарқиятҳои сенсор санҷида нашудааст.

Оё усул ба корвонҳои дарозтар миқёспазир аст?

Дар Шакли 7 усул инчунин дар корвонҳои якхелаи 12 ва 3-воситаи нақлиётӣ иҷро шудааст. Дар ҳар ду ҳолат хатогиҳои мавқеъ кам шудаанд ва суръатҳо ба ҳадафи 20 m/s расидаанд.

Ин натиҷа дастгирӣ мекунад, ки усул танҳо ба як сохтори ҳафт-воситаи нақлиётӣ маҳдуд нест; аммо таҳқиқот каҷи математикӣ ё таҷрибавии афзоиши хароҷоти ҳисоббарорӣ бо шумораи воситаҳои нақлиётро намедиҳад. Аз ин рӯ, иддао кардан мумкин нест, ки он ба паркҳои хеле калон ба таври хаттӣ миқёспазир аст.

Дар шабакаҳои гуногуни алоқа чӣ рӯй медиҳад?

Дар Шакли 8 барои пайвандҳои гуногуни омехтаи алоқа аз Шаклҳои 2b ва 2c симулятсияҳои ҳафт-воситаи нақлиётӣ дода шудаанд. Дар ҳар ду топология суръатҳои воситаҳои нақлиёт тақрибан дар 20 m/s муттаҳид мешаванд ва хатогиҳои мавқеъ ба қиматҳои хурд суст мешаванд.

Ин дастгирӣ мекунад, ки қонуни идоракунӣ танҳо ба як adjacency matrix хос нест. Аммо модели асосӣ қабул мекунад, ки бастаҳои алоқа сари вақт ва бе талафот мерасанд.

Оё вазнҳои консенсус рафторро тағйир медиҳанд?

Се комбинасияи вазн санҷида шудааст:

Шаклҳои 9–10 ин фарқро тавассути камшавии хатогиҳои мавқеъ ва функсияҳои арзиши консенсуси динамикӣ бо вақт нишон медиҳанд. Азбаски манбаъ ҷадвали дақиқи convergence-time-ро бо сония намедиҳад, ин тартиби сифатӣ ба вақти ададӣ табдил дода нашудааст.

Ҳангоми тезондан ва сусткунии фаврӣ чӣ рӯй медиҳад?

Дар Шакли 11a суръати истинодӣ то 24 m/s баланд карда шудааст. Корвон пас аз тезондани муваққатӣ ба қимати ҳадафӣ мерасад ва хатогиҳои нисбии мавқеъ байни воситаҳои нақлиёт кам мешаванд.

Дар Шакли 11b суръати ҳадаф то 16 m/s паст карда мешавад. Воситаҳои нақлиёт пас аз раванди кӯтоҳи гузариш ба суръати нав мерасанд.

Манбаъ ҳудуди иҷозатдодашудаи шитобро дар симулятсия −5 то +5 m/s² медиҳад ва дар графикҳо ҷавоби идоракунӣ дар ҳамин ҳудудҳо мемонад.

Ҳангоми тағйири шароити роҳ чӣ санҷида шуд?

Таҳқиқот симулятсияи дигареро бо тағйир додани коэффициенти муқовимати ғелиши \(\mu_i\) тақрибан дар атрофи ±%10 аз қимати номиналӣ анҷом медиҳад. Дар Шакли 11c нишон дода мешавад, ки воситаҳои нақлиёт боз ба рафтори умумии ҳадафӣ мерасанд.

\(\mu_i\) дар ин ҷо коэффициенти муқовимати ғелиш дар модели муқовимати тӯлии таҳқиқот аст. Ин таҷриба симулятсияи пурраи доираи соиши шина–роҳ, яхбандӣ, гидропланинг ё қувваҳои ғайрихаттии шина нест.

Чаро таъхирҳои воқеии алоқа ҳанӯз масъалаи ҳалшуда ҳисобида намешаванд?

Формулировкаи асосӣ равшан фарз мекунад, ки таъхири алоқа ва талафоти баста вуҷуд надорад. Дар Бахши 6 муаллифон эътироф мекунанд, ки ин барои шабакаҳои воқеии V2X маҳдудият аст.

Дар байни ғояҳои пешниҳодшуда барои оянда robust constraint tightening барои ҷуброни хатои таъхир, идоракунии offset-free, таъсири интегралӣ ё disturbance observer ва захираҳои динамикии амният вобаста ба сифати шабака мавҷуданд.

Инҳо қисми алгоритми ҷории дар мақола татбиқшуда ва дар Шаклҳои 3–11 санҷидашуда нестанд; пешниҳодҳои тавсеаи ояндаанд.

Оё federated learning воқеан дар ин таҳқиқот истифода шуд?

Не. Бахши 6.3 байни federated learning ва MPC-и иерархӣ пули консептуалӣ месозад. Муаллифон муҳокима мекунанд, ки дар оянда қабати болоӣ метавонад ҳамчун global aggregator, ки рафтори умумии ҳаракати нақлиётро меомӯзад, ва қабати поёнӣ ҳамчун personalized client-и хоси навъи воситаи нақлиёт тасаввур шавад.

Ба ҳамин монанд, category-guided graph convolution ва омӯзиши онлайн \(\lambda\) низ ғояҳои меъмории оянда мебошанд. Натиҷаҳои симулятсияи ҷорӣ таъсири ин усулҳоро чен намекунанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Ҳадафҳои устуворӣ ва консенсуси динамикиро метавон ҳамчун ду масъалаи иерархии MPC ҷудо кард.
• Истифодаи қимати оптималии устуворӣ ҳамчун маҳдудияти контрактӣ зери фарзияҳои зикршуда ба таҳлили иҷрошавандагии рекурсивӣ имкон медиҳад.
• Зери шартҳои манбаъ барои нуқтаи мувозинати як воситаи нақлиёт устувории асимптотикӣ нишон дода шудааст.
• Зери маҳдудияти хатои мавқеи \(\rho_i<1\) шартҳои кофӣ барои predecessor–follower string stability бароварда шудаанд.
• Дар симулятсияи ҳафт воситаи нақлиёт D–MPC-и иерархӣ ҳангоми тағйири параметрҳо нисбат ба W–MPC-и вазндор ҷавоби гузариши ҳамвортар нишон додааст.
• Модел дар сенарияҳои гуногуни ададӣ бо 3, 5, 7 ва 12 воситаи нақлиёт рафтори умумии суръат ва масофаро эҷод карда тавонистааст.
• Дар сенарияҳои тезондани 24 m/s, сусткунии 16 m/s ва тағйири ±%10 муқовимати ғелиш устувории симулятсионӣ нигоҳ дошта шудааст.
• Дар санҷиши ҳафт воситаи нақлиёт ҳамаи вақтҳои оптимизатсияи якқадамӣ аз вақти намунагирии 0,3 s камтар мондаанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад ё санҷида нашудааст

• Дар корвони воқеии воситаҳои нақлиёт озмоиши роҳ ё трек анҷом дода нашудааст.
• Таъхири воқеии V2V/V2X ва талафоти баста дар контроллери асосӣ санҷида нашудааст.
• Маҳдудияти контрактӣ кафолати мустақими бе бархӯрд будан ё масофаи минималии физикӣ нест.
• Миқёспазирии ҳисоббарорӣ ва алоқа дар корвонҳои бузурги садҳо воситаи нақлиёт тасдиқ нашудааст.
• Дар ECU-и воқеӣ worst-case execution time ё сарбории протсессор чен нашудааст.
• Роҳҳои нишеб, хатогиҳои сенсор, носозиҳои тормоз/актуатор ва халалҳои қавии беруна дар симулятсияҳои ҷорӣ мавҷуд нестанд.
• Federated learning, graph neural network ё \(\lambda\)-и онлайн-омӯхташаванда дар усули ҷорӣ татбиқ нашудаанд.
• Устуворӣ ба таъхир, ки дар манбаъ муҳокима мешавад, бо кафолати математикии ҷорӣ ба таври таҷрибавӣ тасдиқ нашудааст.
• Гарчанде топологияҳои гуногун санҷида шудаанд, барои topology switching-и зуд ва пайваста дар дохили як иҷро озмоиши фарогир пешниҳод нашудааст.
• Хатогиҳои мавқеъ дар тӯли вақти маҳдуди симулятсия комилан сифр нестанд; боқимондаҳо тақрибан дар миқёси камтар аз сантиметр/сантиметр ҳастанд.

Усул ва натиҷаҳои таҳқиқот

Сохтори асосии масъалаи идоракунӣ

Ҳар як воситаи нақлиёт дар тӯли уфуқи пешгӯии \(N\) пайдарпаии идоракунии худро:

\[ u_i(k)= \{ u_i(0|k), u_i(1|k), \ldots, u_i(N-1|k) \} \]

оптимизатсия мекунад.

Пайдарпаии мувофиқи ҳолат:

\[ x_i(k)= \{ x_i(1|k), x_i(2|k), \ldots, x_i(N|k) \} \]

мебошад.

Қабати болоӣ: Problem 1

Problem 1 хароҷоти консенсуси динамикиро минимизатсия мекунад. Маҳдудиятҳои асосӣ:

• Динамикаи ғайрихаттии воситаи нақлиёт,
• Ҳадҳои ҳолат ва идоракунӣ,
• Минтақаи terminal,
• Ҳади хатои мавқеи string-stability,
• Ҳади устувории контрактӣ

муайян шудаанд.

Қабати поёнӣ: Problem 2

Problem 2 зери ҳамон динамикаи воситаи нақлиёт ва маҳдудиятҳои асосӣ хароҷоти мусбатмуайяни пайгириро минимизатсия мекунад. \(J_i^s\)-и оптималии бадастомада барои сохтани ҳади болоии хароҷоти иҷозатдодаи устуворӣ дар Problem 1 истифода мешавад.

Идоракунии receding-horizon

Аз Problem 1 гирифташуда:

\[ u_i^o(k) \]

танҳо идоракунии аввали пайдарпаӣ татбиқ мешавад:

\[ u_i(k)=u_i^{cmpc}(k)=u_i^o(0|k) \]

Дар қадами навбатии вақт ҳолат аз нав чен мешавад ва тамоми масъалаи пешгӯӣ дубора ҳал карда мешавад.

Навсозии траекторияи фарзшуда

Пешгӯии ҳаракати оянда, ки воситаҳои нақлиёт ба ҳамсояҳои худ мефиристанд, бо ҷобаҷокунии пайдарпаии оптималии қаблӣ ва илова кардани LQR feedback дар terminal сохта мешавад. Ҳамин тавр, воситаҳои нақлиёти тақсимшуда метавонанд пешгӯиҳои мутобиқро дар бораи як оянда мубодила кунанд.

Сохтори terminal барои устуворӣ

Манбаъ фарз мекунад, ки дар минтақаи terminal як feedback-и маҳаллӣ:

\[ u_i=\kappa_i(x_i) \]

мавҷуд аст ва хароҷоти terminal шарти камшавии:

\[ E_i(f_i(x_i,\kappa_i(x_i))) - E_i(x_i) \leq -L_i(x_i,\kappa_i(x_i)) \]

-ро қонеъ мекунад. Ин яке аз шартҳои асосии исботи устувории MPC мебошад.

Параметрҳои асосии идоракунӣ

Муқоисаи S–MPC ва C–MPC

S–MPC танҳо функсияи ҳадафи устувории пайгириро оптимизатсия мекунад. Дар Шакли 3a хатогиҳои мавқеи воситаҳои нақлиёт пас аз раванди кӯтоҳи гузариш ба қиматҳои хурд суст мешаванд.

C–MPC танҳо ҳадафи dynamic-consensus-ро оптимизатсия мекунад. Дар Шакли 3b система рафтори устувори пайгириро аз даст медиҳад ва махсусан хатои мавқеи яке аз воситаҳои нақлиёти охир ба таври назаррас афзоиш меёбад.

Ин натиҷа нишон медиҳад, ки чаро ҳамоҳангсозии ду ҳадаф зарур аст.

Муқоисаи D–MPC ва W–MPC

D–MPC усули иерархии пешниҳодшудаи таҳқиқот аст; W–MPC бошад равиши хароҷоти вазндор мебошад. Манбаъ барои муқоисаи ҳассосияти тарҳ вазнҳо ва параметрҳои контрактиро тағйир додааст.

Дар Шакли 4 дида мешавад, ки D–MPC пас аз қуллаи гузаришии суръат ба таври ҳамвор тақрибан ба 20 m/s мерасад; дар W–MPC бошад дар суръат ва хатои мавқеъ ларзиши бештар ба вуҷуд меояд.

Тафсири муҳандисии вақти ҳисоб

Баландтарин вақти максималӣ барои Воситаи нақлиёт 3:

\[ 0,2818\;s \]

будааст. Нисбат ба вақти намунагирии 0,3 s вақти боқимонда:

\[ 0,3000-0,2818=0,0182\;s \]

яъне 18,2 ms мебошад.

Ин натиҷа нишон медиҳад, ки дар муҳити симулятсия deadline аз даст нарафтааст. Аммо барои идоракунии воқеии вақти бехатарӣ-танқидӣ jitter-и системаи амалиётӣ, вақти алоқаи V2X, таъхири сенсор ва сарбории ECU-и воқеӣ бояд алоҳида ба ҳисоб гирифта шаванд; бинобар ин ин натиҷа кафолати ниҳоии deployment нест.

Натиҷаҳои миқёспазирӣ

Дар сенарияи 12-воситаи нақлиётӣ ҳамаи каҷҳои суръат пас аз рафтори тақрибан якхелаи қуллаи гузаришӣ ба 20 m/s мерасанд ва каҷҳои хатои мавқеъ ба атрофи сифр наздик мешаванд.

Дар сенарияи 3-воситаи нақлиётӣ низ рафтори монанд мушоҳида мешавад. Аммо азбаски манбаъ барои ҳар шумораи воситаҳои нақлиёт ҷадвали вақти ҳисоб ё трафики шабакаро намедиҳад, миқёспазирии мураккабии алгоритмро ба таври ададӣ баровардан мумкин нест.

Консенсус дар топологияҳои омехта

Дар ду топологияи ҷудогонаи Шакли 8 ҳафт воситаи нақлиёт суръати истинодии умумиро пайгирӣ мекунанд ва хатогиҳои мавқеъ ба қиматҳои хурд суст мешаванд. Ин бозёфт дастгирӣ мекунад, ки тағйири сохтори adjacency ҳадафи асосии идоракуниро дар симулятсияҳо вайрон накардааст.

Функсияҳои қимат бо вазнҳои гуногун

Дар Шакли 10 хароҷоти dynamic-consensus барои Воситаҳои нақлиёт 2, 3, 5 ва 7 зери се weight case бо вақт кам мешаванд. Case 1 зудтарин, Case 2 сусттарин ва Case 3 байни ин ду суст мешавад.

Ин натиҷа нишон медиҳад, ки гарчанде сохтори иерархӣ интихоби вазнро барои кафолати устуворӣ мисли усули асосии хароҷоти вазндор он қадар критикӣ намекунад, қиматҳои \(F_i\) ва \(G_i\) ҳанӯз ба суръати консенсус таъсир мерасонанд.

Натиҷаҳои ададӣ дар шароити мураккаби ронандагӣ

Корҳое, ки барои оянда пешниҳод шудаанд

Муаллифон барои гузариш ба системаҳои воқеӣ махсусан самтҳои зеринро муҳокима мекунанд:

• Robust constraint tightening бар зидди таъхири алоқа ва талафоти баста,
• Идоракунии offset-free ва disturbance observer,
• Захираи динамикии амният вобаста ба сифати шабака,
• Graph representation-и бойтар бо роҳнамоии категория,
• Танзими онлайни \(\lambda\),
• Personalized federated learning барои воситаҳои нақлиёти гетерогенӣ,
• Тасдиқи воқеии таҷрибавӣ.

Ин бандҳо хусусиятҳои тасдиқшудаи ҷадвалҳои натиҷа нестанд, балки самтҳои таҳқиқоти ояндаанд.

Ёддошт оид ба манбаъ ва усул

Номи пурраи аслии таҳқиқот: Distributed Hierarchical MPC for Consensus and Stability of Vehicle Platoons with Mixed Communication Topologies

Муаллифон ва тартиби онҳо: Zhuang Li; Zhenqi Fang; Yao Fang; Shaoxuan Luo.

Саҳми баробар/муаллифи якуми баробар: Дар манбаъ аломати муаллифи якуми баробар нест. Дар бахши саҳми муаллифон гуфта мешавад, ки ҳамаи муаллифон дар равандҳои консептуализатсия, методология, нармафзор, тасдиқ, таҳлил, таҳқиқ, куратсияи додаҳо, навиштан, визуализатсия, назорат, идоракунии лоиҳа ва дарёфти маблағ саҳми баробар гузоштаанд.

Муаллифи масъул: Shaoxuan Luo.

Муассиса: School of Electronic and Electrical Engineering, Bengbu University, Bengbu 233030, China.

Маҷалла: Vehicles.

Ношир: MDPI, Basel, Switzerland.

Маълумоти нашр: Vehicles 2026, 8, 82.

DOI: 10.3390/vehicles8040082.

Пайванди расмӣ:https://doi.org/10.3390/vehicles8040082

Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии аз арзёбии ҳамтоён гузашта; таҳияи MPC-и иерархии тақсимшуда барои корвони ғайрихаттии воситаҳои нақлиёт, таҳлили устувории асосёфта ба Lyapunov/MPC, исботи string-stability ва таҳқиқоти симулятсионии ададӣ мебошад.

Ҳолати арзёбӣ/нашр: Дар манбаъ санаҳои гирифтани 9 Феврал 2026, бозбинӣ 23 Март 2026, қабул 31 Март 2026 ва нашр 7 Апрел 2026 дода шудаанд.

Литсензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Anhui Provincial Department of Education, Grant No. 2025AHGXZK20025. APC низ аз ҷониби ҳамин лоиҳа маблағгузорӣ шудааст.

Дастрасии додаҳо: Гуфта мешавад, ки додаҳоро бо дархости асоснок аз муаллифи масъул гирифтан мумкин аст; модел ва алгоритмҳои симулятсия бо ҷузъиёте дар дохили таҳқиқот дода шудаанд, ки такроршавиро имкон медиҳанд.

Манфиатҳои рақобатӣ: Муаллифон набудани ихтилофи манфиатҳоро гузориш кардаанд.

Ҳади муҳтавои илмӣ: Модел, муодилаҳои математикӣ, шартҳои идоракунӣ, параметрҳои симулятсия, тафсири графикҳо, қиматҳои иҷро ва пешниҳодҳои кори оянда дар ин матни Verianla танҳо ба таҳқиқоти баррасишуда такя мекунанд. Аз манбаъҳои беруна натиҷаи нави иҷрои корвони воситаҳои нақлиёт ё натиҷаи саҳроии V2X илова нашудааст.

Ҳолати таҷрибавӣ: Тасдиқи таҳқиқот ба симулятсияи ададӣ асос ёфтааст. Озмоиши воситаи нақлиёти ҷисмонӣ, hardware-in-the-loop ё корвони воқеии роҳи автомобилӣ пешниҳод нашудааст.

Фарзияи алоқа: Дар модели асосӣ равшан фарз шудааст, ки шабакаи алоқа хуб кор мекунад ва таъхир ё талафоти баста вуҷуд надорад. Муҳокимаҳои robust delay compensation, federated learning ва graph representation-и пешрафта дар Бахши 6 тавсеаҳои оянда мебошанд.

Ёддошти маҳдудияти амният: Маҳдудияти устувории контрактӣ дар Equation 13 ҳади мустақими минималии масофа байни воситаҳои нақлиёт нест. Манбаъ мегӯяд, ки он пеш аз ҳама барои таъмин кардани recursive feasibility истифода мешавад.

Номувофиқии \(\lambda_i\): Дар тамоми усул ва исбот \(\lambda_i\in[0,1)\) истифода мешавад, аммо дар қисми баёни Теоремаи 2 як бор \(\lambda_i\geq0\) гуфта шудааст. Азбаски дар исботи устуворӣ мусбат будани коэффициенти \(1-\lambda_i\) истифода мешавад, дар ин интиқоли Verianla фосилаи мувофиқи манбаъ \([0,1)\) нигоҳ дошта шудааст.

Ёддошти воҳиди вуруди идоракунӣ: \(u_i\) ҳамчун моменти ҳаракатдиҳӣ/тормоз муайян карда шудааст, аммо дар маҳдудияти симулятсия воҳиди 3000 N истифода шудааст. Ин номувофиқии андозагирии дохили манбаъ ба N·m хомӯшона ислоҳ нашудааст.

Ёддошти хатои мавқеъ: Дар бахшҳои назариявӣ ва тавсифӣ гуфта мешавад, ки хатоҳо ба сифр наздик мешаванд, вале Ҷадвали 3 барои шаш сонияи охир қиматҳои миёнаи тақрибан 0,0094–0,0099 m медиҳад. Ин қиматҳо ҳамчун хатои хурди боқимондаи вақти маҳдуд интиқол дода шудаанд.

Ҳади вақти воқеӣ: Вақтҳои максималии ҳалли ҳафт воситаи нақлиёт аз давраи намунагирии 0,3 s камтаранд; аммо сахтафзори компютери истифодашуда нишон дода нашудааст ва дар контроллери дараҷаи автомобилӣ worst-case execution time тасдиқ нашудааст.

Ҳади миқёспазирӣ: Симулятсияҳои иловагии 3 ва 12 воситаи нақлиёт нишон медиҳанд, ки усул дар андозаҳои гуногуни корвон кор карда метавонад; мураккабии ҳисоббарорӣ ва алоқа дар паркҳои хеле калон чен нашудааст.

Ҳади топологияи омехта: Дар Шакли 2 ҳафт топологияи гуногуни алоқа ва барои баъзеи онҳо симулятсияҳои ҷудогона мавҷуданд. Ин натиҷаҳо кафолати таҷрибавӣ дар шароити topology switching-и пайваста ва зуд дар дохили як санҷишро ифода намекунанд.