This project focuses on enhancing the safety of connected and autonomous vehicles (CAVs) operating within complex mixed traffic environments, where both human-driven vehicles (HDVs) and CAVs coexist. In such scenarios, CAVs are subject to multiple sources of uncertainty, including unpredictable human behavior, incomplete or delayed communication, and potential cyber threats. To address these challenges in a systematic and comprehensive way, the project concentrated on two principal objectives. The first was to develop models and techniques for perceiving and quantifying uncertainties that arise in mixed traffic. The second was to establish adaptive and robust operational control strategies for CAVs that can enhance safety under uncertain conditions.

Detta projekt syftar till att förbättra säkerheten för uppkopplade och autonoma fordon (CAV) som verkar i komplexa trafikmiljöer där de samexisterar med mänskligt framförda fordon (HDV). I sådana sammanhang utsätts CAV för flera typer av osäkerhet, inklusive oförutsägbart mänskligt beteende, ofullständig eller fördröjd kommunikation samt potentiella cyberhot. För att systematiskt hantera dessa utmaningar har projektet fokuserat på två huvudsakliga mål. Det första målet var att utveckla metoder för att uppfatta och kvantifiera osäkerheter som uppstår i blandtrafik. Det andra var att utforma adaptiva och robusta kontrollstrategier som stärker CAV:s förmåga att hantera dessa osäkerheter på ett säkert sätt.