物理信息驱动编队控制框架落地，提升自动驾驶车辆编队运行可靠性

东南大学与莫纳什大学联合团队研发这套物理信息驱动编队控制框架，专门用来解决自动驾驶车辆编队上路时传感器噪声、车辆动力学模型不准、执行机构滞后带来的不稳问题，这套方案不靠纯黑盒 AI，而是把车辆运动物理模型放在核心，再搭配多源传感器融合和强化学习补偿，仿真和实车双车平台测试结果显示，位置均方根误差低至 0.0781 米，速度跟踪精度提升 30.66%，可以在近距离跟车编队的时候稳住车距、轨迹，减少失控风险，同时兼顾通行效率和节能；整套框架分成三层，先把轮速里程计、IMU、GPS 的信号融合，拿到稳定的车辆状态，再用模型预测控制加前馈反馈分开管控纵向速度和横向轨迹，最后依靠离线保守 Q 学习自动调校参数，用残差网络补上理论模型和真实车辆之间的偏差，相比传统编队方案，它既能保留物理模型可解释的优点，又拥有数据驱动方法的自适应能力，更适合以后高速编队货运、网联车队这类场景。

框架三层核心模块明细

这套编队控制框架实操运行步骤

1. 采集并融合感知数据，编队内每台车同步采集轮速、惯性、定位信息，融合之后输出连续可靠的位置、速度、姿态状态。
2. 基础控制器完成主控制计算，纵向控制维持安全稳定车距，横向控制跟踪预设编队轨迹，保证队列形态。
3. 学习模块动态修正控制量，对照历史行车数据持续校准控制器参数，实时抵消硬件非线性、时延造成的误差。
4. 编队协同通信交互，车辆之间互相同步状态，领头车下发行驶参考，后车跟随并维持编队形态。
5. 实车闭环校验，在 ROS 实车平台持续测试，遇到扰动时快速收敛，维持编队稳定。

和传统自动驾驶编队方案对比

• 纯物理模型方案：逻辑清晰、安全可控，但对复杂路况适应性差，模型不准的时候跟踪误差会持续放大。
• 纯数据驱动方案：适应能力强，但是可解释性弱，遇到训练以外的场景容易出危险。
• 这套物理信息驱动框架：以物理模型打底，学习模块只做补偿，兼顾可解释性、精度和鲁棒性，更适合上路部署。

技术带来的实际价值清单

• 支持更小的安全跟车距离，提升道路通行容量，降低风阻，减少车队能耗。
• 对定位漂移、执行延迟、路面扰动有更强抵抗能力，编队不容易散开。
• 参数可以自动校准，降低不同车型、车况下的调试工作量。
• 底层逻辑可追溯，更容易满足自动驾驶上路的安全审核要求。

【相关 FAQ】

问题 1：物理信息驱动编队控制框架，怎么让自动驾驶车辆编队变得更可靠？

回答 1：物理信息驱动编队控制框架以车辆动力学物理模型作为主控，搭配多传感器融合和残差学习补偿，降低传感器噪声、执行滞后带来的误差，稳住车距和轨迹，让自动驾驶车辆编队稳定性、跟踪精度同步提高。

问题 2：物理信息驱动编队控制框架，和普通自动驾驶编队算法差别在哪？

回答 2：普通方案要么单纯依靠动力学模型，要么完全依靠深度学习，这套物理信息驱动编队控制框架把两者结合，物理模型负责基础控制，学习模块用来修正偏差，安全性和适应性更好。

问题 3：搭载物理信息驱动编队控制框架，自动驾驶车辆编队适合哪些场景？

回答 3：这套框架适合高速货运车队、干线网联自动驾驶车队，能够近距离稳定编队，提升通行效率、节约能耗，也是未来自动驾驶车辆编队规模化落地的候选方案。

问题 4：物理信息驱动编队控制框架，自动驾驶车辆编队测试拿到了什么样的数据？

回答 4：在实车平台测试当中，采用这套物理信息驱动编队控制框架之后，自动驾驶车辆编队位置均方根误差达到 0.0781 m，线速度跟踪性能提升约 30.66%。

【参考资料】

[2026-11-07]（Physics-Informed Learning Framework Improves Autonomous Vehicle Platooning）BIOENGINEER.ORG

[2026-11-06]（Can physics and artificial intelligence make autonomous vehicle platooning more reliable?）EurekAlert!

[2026-09-01]（Physics-informed platooning with learning-augmented calibration and compensation）Communications in Transportation Research

[2026-08-15]（面向自动驾驶车辆编队的物理信息学习控制研究）SciOpen

[2026-06-01]（物理信息神经网络在多车编队控制中的应用）Semantic Scholar

【免责声明】

本文仅为物理信息驱动编队控制框架的科研成果科普，该自动驾驶车辆编队方案目前仍以科研验证为主，尚未大规模量产装车；实际上路还需要配套通信、法规、整车安全验证；文中测试指标来自论文实验环境，真实道路表现会随车况、天气、通信质量变化，不代表商用自动驾驶承诺。