본 논문에서는 차량 추종(car-following) 시나리오에서 데이터 기반 예측 선행 차량 속도를 활용하여 연결 및 자율주행 차량(CAV)을 위한 생태적 예측 순항 제어(eco-ecological predictive cruise control) 방법을 제안한다. 많은 기존 연구에서는 주행 중인(선행) 차량의 행태가 알려져 있을 때, 자기 차량(ego vehicle)의 궤적을 계획한다고 가정한다. 그러나 인접 차량의 향후 주행 행태를 예측하는 일은 제어에 활용하기에는 매우 불확실하고 부정확하다. 이를 극복하기 위해, 차량 선행부의 단기 거동을 예측할 때 반응 변수들을 동시에 생성하는 예측에 적합한 벡터 자기회귀 모형(vector autoregressive model, VAR)을 채택한다. 많은 사람 운전자는 차량 추종 상황에서 유사하게 행동하므로, 연결성은 연결된 차량을 따라오는 차량들의 행동에 대한 단서를 제공하기 위해 특히 사용된다. 선행 차량의 미래 궤적이 예측되면, 자기 차량은 안전을 유지하면서 속도 궤적을 최적화하여 에너지 소비를 최소화하는 방식으로 제어된다. 시뮬레이션 사례 연구를 통해, 본 접근법이 선행 차량의 속도를 예측할 수 없는 기존 전략에 비해 에너지 효율을 상당히 향상시킬 수 있음을 입증한다. 차량 연결성 기술 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 최근 시장 침투를 고려할 때, 제안된 방법은 높은 상용화 잠재력을 가질 것으로 기대된다.

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