Platooning of connected autonomous vehicles on freeways: microscopic modelling and management strategies

Abstract

(English) Platooning Connected and Autonomous Vehicles (CAVs) via V2X communications is a transformative freeway strategy. Coordinated road trains with short space-gaps increase capacity, harmonize traffic, and reduce emissions. Realizing these benefits in mixed traffic requires integrating microscopic platoon dynamics with macroscopic corridor management. This thesis develops novel vehicle-level models and freeway management strategies to address this. Microscopically, the thesis introduces Platoon Adaptive Cruise Control (PACC), a safe space-gap car-following framework. PACC optimizes efficiency, stability, and safety, maintaining asymptotic stability across diverse contexts. Under severe incidents, its emergency braking averts collisions for instantaneous decelerations up to 1g. In extreme scenarios, residual collisions are strictly localized to immediate followers, proving PACC substantially improves safety over human driving. Macroscopically, four lane-management policies for CAV platoons in mixed traffic (0–75% penetration) are evaluated: strict left-lane dedication (D1), left-lane shared (S1), hybrid dedicated-plus-shared (D1S1), and two-lane shared (S2). Using a hybrid PACC/CACC architecture, throughput benefits prove policy-dependent. Dedicated control (D1) achieves highest peak flows but induces cross-lane imbalance, bursty platoons, staggered breakdown, and turbulence. Shared policies (S1, S2) yield compact, predictable traffic. The hybrid policy (D1S1) balances capacity and stability at intermediate penetrations but exhibits erratic platooning at high penetrations, requiring stage-specific tuning. Environmental impacts are assessed using a physics-based tractive power and VT-Micro chain. Normalizing against 0% CAV baselines to isolate automation effects, the thesis proves environmental benefits depend on actual local platoon formation (r = -0.92 for energy versus platoon rate), not nominal corridor penetration. Broad two-lane sharing (S2) delivers robust reductions up to 14.6% in energy/CO2 and 68.3% in NOx. Conversely, strict dedication (D1) amplifies aggressive catch-up maneuvers; occupying 3–6% of distance, they contribute up to 43% of NOx emissions, yielding an 8.6% energy benefit and a 1.8% NOx increase. For dynamic CAV integration, a hierarchical optimal control framework for discretionary lane-changing in non-cooperative mixed traffic is proposed. The tactical layer uses a physics-informed Dynamic Programming (DP) planner, penalizing incipient shockwaves and speed mismatches. The operational layer employs a longitudinal Optimal Control Problem (OCP) with adaptive uncertainty buffers, alongside a continuous-time Control Barrier Function (CBF) safety filter. Operating without V2V negotiation, this DP+OCP+CBF architecture maximizes throughput and minimizes shockwaves. Though computationally viable online, metrics reveal an efficiency-comfort trade-off. Overall, the thesis demonstrates that systemic CAV platooning benefits depend fundamentally on the joint design of robust vehicle control, adaptive lane policies, and local CAV sorting, not just market penetration. These frameworks provide a blueprint for safe, sustainable CAV deployment. (Català) La formació de combois (platooning) de Vehicles Connectats i Autònoms (CAV) mitjançant comunicacions V2X és una estratègia transformadora. Els trens de carretera coordinats amb distàncies de separació curtes augmenten la capacitat, harmonitzen el trànsit i redueixen emissions. Aconseguir aquests beneficis en trànsit mixt requereix integrar la dinàmica microscòpica de combois amb la gestió macroscòpica del corredor. Aquesta tesi desenvolupa nous models a nivell de vehicle i estratègies de gestió d'autopistes per abordar-ho. Microscòpicament, la tesi introdueix el Control de Creuer Adaptatiu per a Combois (PACC), un marc de seguiment basat en espais segurs. El PACC optimitza eficiència, estabilitat i seguretat, mantenint estabilitat asimptòtica en diversos contextos. Davant d'incidents greus, la seva frenada d'emergència evita col·lisions per a desacceleracions instantànies de fins a 1g. En escenaris extrems, les col·lisions residuals es localitzen estrictamente en els seguidors immediats, demostrant que el PACC millora substancialment la seguretat respecte a la conducció humana. Macroscòpicament, s'avaluen quatre polítiques de gestió de carrils per a combois de CAV en trànsit mixt (penetració 0–75%): dedicació estricta del carril esquerre (D1), carril esquerre compartit (S1), híbrida dedicada-més-compartida (D1S1) i dos carrils compartits (S2). Usant una arquitectura híbrida PACC/CACC, els beneficis en capacitat depenen de la política. El control dedicat (D1) assoleix els fluxos màxims més alts, però indueix desequilibri entre carrils, combois a ràfegues, col·lapse esglaonat i turbulència. Les polítiques compartidas (S1, S2) generen un trànsit compacte i predictible. La política híbrida (D1S1) equilibra capacitat i estabilitat a penetracions intermèdies, però mostra combois erràtics a penetracions altes, requerint un ajust per etapes. Els impactes ambientals s'avaluen mitjançant potència de tracció física i VT-Micro. Normalitzant respecte a les línies base del 0% de CAV per aïllar els efectes de l'automatització, la tesi demostra que els beneficis ambientals depenen de la formació local real de combois (r = -0.92 per a energia respecte a taxa de formació), no de la penetració nominal. L'ús compartit de dos carrils (S2) assoleix reduccions robustes de fins a 14,6% en energia/CO2 i 68,3% en NOx. En contrast, la dedicació estricta (D1) amplifica les maniobres agressives d'atrapament; ocupant un 3–6% de la distància, aporten fins al 43% de les emissions de NOx, produint un benefici energètic del 8,6% i un augment de l'1,8% en NOx. Per integrar dinàmicament els CAV, es proposa un marc de control òptim jeràrquic per a canvis de carril discrecionals en trànsit mixt no cooperatiu. La capa tàctica utilitza un planificador de Programació Dinàmica (DP) informat per la física que penalitza ones de xoc incipients i desajustos de velocitat. La capa operativa empra un Problema de Control Òptim (OCP) longitudinal amb marges d'incertesa adaptatius, juntament amb un filtre de seguretat de Funcions de Barrera de Control (CBF) en temps continu. Operant sense negociació V2V, l'arquitectura DP+OCP+CBF maximitza el rendiment i minimitza les ones de xoc. Tot i ser viable en línia, les mètriques revelen un compromís entre eficiència i confort. En conjunt, la tesi demostra que els beneficis sistèmics dels combois de CAV depenen fonamentalment del disseny conjunt d'un control robust del vehicle, polítiques adaptatives de carrils i la distribució local de CAV, no només de la seva penetració. Aquests marcs ofereixen un full de ruta per al desplegament segur i sostenible dels CAV. (Español) La formación de convoyes (platooning) de Vehículos Conectados y Autónomos (CAV) mediante comunicaciones V2X es una estrategia transformadora. Los trenes de carretera coordinados con distancias de separación cortas aumentan la capacidad, armonizan el tráfico y reducen emisiones. Lograr estos beneficios en tráfico mixto requiere integrar la dinámica microscópica de convoyes con la gestión macroscópica del corredor. Esta tesis desarrolla nuevos modelos a nivel de vehículo y estrategias de gestión de autopistas para abordarlo. Microscópicamente, la tesis introduce el Control de Crucero Adaptativo para Convoyes (PACC), un marco de seguimiento basado en espacios seguros. El PACC optimiza eficiencia, estabilidad y seguridad, manteniendo estabilidad asintótica en diversos contextos. Ante incidentes graves, su frenado de emergencia evita colisiones para desaceleraciones instantáneas de hasta 1g. En escenarios extremos, las colisiones residuales se localizan estrictamente en los seguidores inmediatos, demostrando que el PACC mejora sustancialmente la seguridad frente a la conducción humana. Macroscópicamente, se evalúan cuatro políticas de gestión de carriles para convoyes de CAV en tráfico mixto (penetración 0–75%): dedicación estricta del carril izquierdo (D1), carril izquierdo compartido (S1), híbrida dedicada-más-compartida (D1S1) y dos carriles compartidos (S2). Usando una arquitectura híbrida PACC/CACC, los beneficios en capacidad dependen de la política. El control dedicado (D1) logra los flujos máximos más altos, pero induce desequilibrio entre carriles, convoyes en ráfagas, colapso escalonado y turbulencia. Las políticas compartidas (S1, S2) generan un tráfico compacto y predecible. La política híbrida (D1S1) equilibra capacidad y estabilidad en penetraciones intermedias, pero muestra convoyes erráticos en penetraciones altas, requiriendo un ajuste por etapas. Los impactos ambientales se evalúan mediante potencia de tracción física y VT-Micro. Normalizando respecto a las líneas base del 0% de CAV para aislar los efectos de automatización, la tesis demuestra que los beneficios ambientales dependen de la formación local real de convoyes (r = -0.92 para energía frente a tasa de formación), no de la penetración nominal. El uso compartido de dos carriles (S2) logra reducciones robustas de hasta 14,6% en energía/CO2 y 68,3% en NOx. En contraste, la dedicación estricta (D1) amplifica las maniobras agresivas de alcance; ocupando un 3–6% de la distancia, aportan hasta el 43% de las emisiones de NOx, resultando en un beneficio energético del 8,6% y un aumento del 1,8% en NOx. Para integrar dinámicamente los CAV, se propone un marco de control óptimo jerárquico para cambios de carril discrecionales en tráfico mixto no cooperativo. La capa táctica usa un planificador de Programación Dinámica (DP) informado por la física que penaliza ondas de choque incipientes y desajustes de velocidad. La capa operativa emplea un Problema de Control Óptimo (OCP) longitudinal con márgenes de incertidumbre adaptativos, junto a un filtro de seguridad de Función de Barrera de Control (CBF) en tiempo continuo. Ope