近日，重庆交通大学交通运输学院硕士研究生王昭（导师：秦严严）在中科院二区SCI期刊《Physica A: Statistical Mechanics and its Applications》上发表题为“A Nash optimal distributed model predictive control for heavy-duty truck platoon to enhance operation and fuel-saving under freeway cut-in conditions”的研究论文。该论文聚焦于高速公路场景下自动驾驶卡车编队在应对换道切入时的控制问题，提出了一种纳什最优的DMPC方法，旨在降低交通流波动及实现低碳能耗收益。
该论文根据美国TRB165号报告对交通流理论的定义“运用物理学与数学的定律来描述交通特性”，是自动驾驶卡车编队背景下交通流与统计物理两个领域的交叉研究成果。论文第一单位为交通运输学院负责的“智能综合立体交通重庆市重点实验室”。
