安全距离动态可调
利用高斯过程预测人类驾驶行为的不确定性，并将不确定度量化为安全距离约束，实现更安全的混合车流队列控制。
Wang, Jie · Pant, Yash Vardhan · 蒋志浩
Transportation Research, Part C: Emerging Technologies 2024
混合模型输出高斯过程的方差，作为对预测可信度的度量，用于动态调整安全距离。
稀疏GP建模和动态预测使计算时间仅比常规MPC稍长，约为1.05倍。
相比不使用稀疏GP和动态预测的模型，计算时间缩短约100倍。
仿真对比显示，GP-MPC在保持安全车距的同时实现更高效的队列通行。