Adaptive truck platooning with drones: a decentralized approach for highway monitoring
Autores: de Curtò, J.; de Zarzà, I.; Cano, Juan Carlos; Manzoni, Pietro; Calafate, Carlos T.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Adaptive truck platooning with drones: a decentralized approach for highway monitoring
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Vehículos autónomos
Formación de vehículos
Marco basado en drones
Formación de camiones
Monitoreo de carreteras
Eficiencia del tráfico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 48
Citaciones: Sin citaciones
La creciente demanda de sistemas de transporte eficientes y seguros ha llevado al desarrollo de vehículos autónomos y convoyes de vehículos. El convoy de camiones, en particular, ofrece numerosos beneficios, como la reducción del consumo de combustible, el mejor flujo de tráfico y el aumento de la seguridad. En este documento, presentamos un marco descentralizado basado en drones para el convoy de camiones en escenarios de monitoreo de carreteras. Nuestro enfoque emplea múltiples drones, que se comunican con los camiones y toman decisiones en tiempo real sobre si formar un convoy o no, aprovechando el Control Predictivo de Modelos (MPC) y el Filtro de Kalman No Lineal (UKF) para el control de formación de drones. El marco propuesto integra un modelo simple de camión en la simulación existente basada en drones, abordando la dinámica y restricciones de los camiones para su aplicabilidad práctica. Los resultados de la simulación demuestran la efectividad de nuestro enfoque en mantener las formaciones de convoy deseadas mientras se asegura la evasión de colisiones y se adhiere a las restricciones de los vehículos. Este innovador sistema de convoy de camiones basado en drones tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia del monitoreo de carreteras, la gestión del tráfico y la seguridad. Nuestro sistema de convoy de camiones basado en drones está diseñado principalmente para su implementación en escenarios de monitoreo y gestión de carreteras, donde sus capacidades mejoradas de comunicación y toma de decisiones en tiempo real pueden contribuir significativamente a la eficiencia del tráfico y la seguridad. El trabajo futuro puede centrarse en pruebas de campo para validar el sistema en condiciones del mundo real y refinar aún más los algoritmos basados en comentarios prácticos y tecnologías vehiculares en evolución.
Descripción
La creciente demanda de sistemas de transporte eficientes y seguros ha llevado al desarrollo de vehículos autónomos y convoyes de vehículos. El convoy de camiones, en particular, ofrece numerosos beneficios, como la reducción del consumo de combustible, el mejor flujo de tráfico y el aumento de la seguridad. En este documento, presentamos un marco descentralizado basado en drones para el convoy de camiones en escenarios de monitoreo de carreteras. Nuestro enfoque emplea múltiples drones, que se comunican con los camiones y toman decisiones en tiempo real sobre si formar un convoy o no, aprovechando el Control Predictivo de Modelos (MPC) y el Filtro de Kalman No Lineal (UKF) para el control de formación de drones. El marco propuesto integra un modelo simple de camión en la simulación existente basada en drones, abordando la dinámica y restricciones de los camiones para su aplicabilidad práctica. Los resultados de la simulación demuestran la efectividad de nuestro enfoque en mantener las formaciones de convoy deseadas mientras se asegura la evasión de colisiones y se adhiere a las restricciones de los vehículos. Este innovador sistema de convoy de camiones basado en drones tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia del monitoreo de carreteras, la gestión del tráfico y la seguridad. Nuestro sistema de convoy de camiones basado en drones está diseñado principalmente para su implementación en escenarios de monitoreo y gestión de carreteras, donde sus capacidades mejoradas de comunicación y toma de decisiones en tiempo real pueden contribuir significativamente a la eficiencia del tráfico y la seguridad. El trabajo futuro puede centrarse en pruebas de campo para validar el sistema en condiciones del mundo real y refinar aún más los algoritmos basados en comentarios prácticos y tecnologías vehiculares en evolución.