Truck Platooning - Analisi del Cooperative Adaptive Cruise Control

CACC.

A seguito di un’attenta disamina dell’ACC, è stata approfondita la rilevanza della comuni-

cazione cooperativa, sottolineando come l’interazione costante tra i veicoli costituisca un

presupposto imprescindibile per garantire un’armoniosa regolazione delle distanze e una

risposta dinamica e adattativa agli eventi stradali.

Il confronto tra le differenti metodologie di implementazione del CACC, concepito come

naturale estensione dell’ACC ha evidenziato le criticità insite nelle strategie convenzionali, le

quali risultano frequentemente affette da una latenza nella reattività ai mutamenti di velocità

del convoglio e da una marcata dipendenza dai parametri intrinseci di ciascun veicolo.

Si dunque dedotto che l’integrazione di modelli predittivi costituisce un progresso significativo

nella preservazione della stabilità del sistema poiché permette di prefigurare le variazioni delle

condizioni di guida.

Nell’ambito dei modelli predittivi è stata condotta un’analisi sull’impiego del Model Predictive

Control (MPC) emerso come un controllore dalla notevole efficienza prestazionale, ma al

contempo gravato da una scarsa praticità d’implementazione.

È emerso, pertanto, che i modelli predittivi si distinguono per efficacia, sebbene l’MPC, nella

sua forma canonica, non abbia trovato un’applicazione di rilievo. Ciononostante, la sua formu-

lazione ha costituito la base per lo sviluppo dei modelli Distributed Model Predictive Control

(DMPC), i quali, evolvendosi da questa base concettuale, trovano numerose applicazioni

nell’ambito del platooning.

Alla luce degli straordinari progressi nell’ambito dell’intelligenza artificiale, si evince dun-

que che il platooning non sia più un concetto relegato alla teoria, bensì una realtà in rapido

avvicinamento, destinata a ridefinire le logiche della mobilità intelligente.

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