[發(fā)明專利]動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景下智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛經(jīng)濟(jì)性駕駛控制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110283330.6
• 申請(qǐng)日: 2021-03-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113192347B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-04-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 莊偉超;陳浩;殷國(guó)棟;董昊軒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G08G1/0967
• 分類(lèi)號(hào): G08G1/0967;G08G1/01;H04L67/12
• 代理公司: 北京德崇智捷知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11467
• 代理人: 郝雅潔

本發(fā)明涉及一種動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景下智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛經(jīng)濟(jì)性駕駛控制方法，適用于城市道路環(huán)境中，考慮動(dòng)態(tài)信號(hào)燈信息和網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛交通信息預(yù)測(cè)能力，基于最優(yōu)控制，優(yōu)化出能量最優(yōu)的行駛車(chē)速；以能量消耗最小化為控制目標(biāo)，構(gòu)建基于車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)的最優(yōu)控制問(wèn)題，并采用極小值原理解析求解最優(yōu)控制率，得到該問(wèn)題的通用求解模型；采用雙層滾動(dòng)距離域車(chē)速優(yōu)化策略，以預(yù)期終點(diǎn)目標(biāo)為控制約束，進(jìn)行上層經(jīng)濟(jì)車(chē)速規(guī)劃，得到滿足行駛目的上層車(chē)速軌跡，并以上層車(chē)速軌跡為引導(dǎo)層，結(jié)合實(shí)際獲取的信號(hào)燈相位及路口建議車(chē)速等信息，進(jìn)行下層經(jīng)濟(jì)車(chē)速規(guī)劃，并采用通用求解模型進(jìn)行解析求解，優(yōu)化計(jì)算能耗最優(yōu)的路口通行速度譜。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車(chē)速優(yōu)化控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景下智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛經(jīng)濟(jì)性駕駛控制方法。

背景技術(shù)

交通信號(hào)燈作為控制車(chē)輛各向通行權(quán)限的重要交通標(biāo)識(shí)，有效減少了城市路口的交通事故，保障了行人出行安全。但是由于人類(lèi)駕駛員無(wú)法實(shí)時(shí)獲取前方信號(hào)燈相位信息、準(zhǔn)確避開(kāi)紅燈相位，在路口反復(fù)進(jìn)行制動(dòng)、停車(chē)，因此造成了不必要的能量損失。

現(xiàn)有技術(shù)中，基于規(guī)則的經(jīng)濟(jì)車(chē)速控制方法過(guò)于依賴人的駕駛經(jīng)驗(yàn)，節(jié)能效果有限。此外，由于車(chē)輛模型的復(fù)雜性，以動(dòng)態(tài)規(guī)劃為代表的優(yōu)化控制方法均以數(shù)值求解為主，計(jì)算復(fù)雜度高，不能實(shí)時(shí)應(yīng)用。隨著車(chē)路協(xié)同技術(shù)的發(fā)展，更多智能駕駛輔助系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，其中就包括信號(hào)燈信息系統(tǒng)以及綠波車(chē)速引導(dǎo)系統(tǒng)。前者可以使車(chē)輛實(shí)時(shí)獲取信號(hào)燈相位信息和位置信息，后者可以提供通過(guò)前方路口的建議目標(biāo)車(chē)速。已有研究表明，在車(chē)路協(xié)同環(huán)境下對(duì)車(chē)輛實(shí)施經(jīng)濟(jì)性駕駛具有較大的節(jié)能潛力。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明提供了一種動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景下智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛經(jīng)濟(jì)性駕駛控制方法，解決經(jīng)濟(jì)車(chē)速控制方法過(guò)于依賴人的駕駛經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致節(jié)能效果有限的技術(shù)問(wèn)題。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景下智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛經(jīng)濟(jì)性駕駛控制方法，適用于城市道路環(huán)境中。考慮動(dòng)態(tài)信號(hào)燈信息和網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛交通信息預(yù)測(cè)能力，動(dòng)態(tài)交通信息獲取方法基于V2X(車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù))和GLOSA(綠波車(chē)速引導(dǎo))，在智能交通系統(tǒng)中獲取信號(hào)燈相位和路口建議車(chē)速等信息，傳輸至車(chē)載控制器；以能量消耗最小化為控制目標(biāo)，構(gòu)建基于車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)的最優(yōu)控制問(wèn)題，并采用極小值原理解析求解最優(yōu)控制率，得到該問(wèn)題的通用求解模型；考慮到動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景中車(chē)輛對(duì)未來(lái)交通信息的預(yù)測(cè)能力有限、信號(hào)燈條件多變等特點(diǎn)，采用雙層滾動(dòng)距離域車(chē)速優(yōu)化策略：依據(jù)時(shí)間步長(zhǎng)，將最優(yōu)控制問(wèn)題劃分優(yōu)化問(wèn)題階段，在每一子問(wèn)題中，以預(yù)期終點(diǎn)目標(biāo)為控制約束，進(jìn)行上層經(jīng)濟(jì)車(chē)速規(guī)劃，得到滿足行駛目的的上層車(chē)速軌跡，并以上層車(chē)速軌跡為引導(dǎo)層，結(jié)合實(shí)際獲取的信號(hào)燈相位及路口建議車(chē)速等信息，進(jìn)行下層經(jīng)濟(jì)車(chē)速規(guī)劃，并采用上述通用求解模型進(jìn)行解析求解，優(yōu)化計(jì)算能耗最優(yōu)的路口通行速度譜。

具體包括以下步驟：

步驟S1：信息獲取：獲取受控網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛的初始位置信息、目的地信息、通行時(shí)間t_end、終點(diǎn)速度v_end和全程道路長(zhǎng)度s_end，從而確定車(chē)輛當(dāng)前狀態(tài)及終點(diǎn)狀態(tài)約束；

步驟S2：雙層滾動(dòng)距離域車(chē)速優(yōu)化：劃分滾動(dòng)距離域；以車(chē)輛當(dāng)前狀態(tài)和終點(diǎn)狀態(tài)為約束，按照最優(yōu)控制問(wèn)題規(guī)劃出全路段最優(yōu)車(chē)速軌跡；以所述全路段最優(yōu)車(chē)速軌跡為引導(dǎo)層，并以車(chē)輛當(dāng)前狀態(tài)和路口信號(hào)燈信息為約束，按照最優(yōu)控制問(wèn)題規(guī)劃出局部路段最優(yōu)車(chē)速軌跡，實(shí)時(shí)記錄當(dāng)前最優(yōu)車(chē)速；若未獲得信號(hào)燈信息，則繼續(xù)跟蹤所述全路段最優(yōu)車(chē)速軌跡；

步驟S3：將當(dāng)前最優(yōu)車(chē)速發(fā)送至車(chē)速控制器，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)車(chē)速執(zhí)行；

步驟S4：當(dāng)被控網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛到達(dá)目的地，結(jié)束對(duì)車(chē)輛控制；

所述最優(yōu)控制問(wèn)題以受控網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛能量消耗最小化為控制目標(biāo)、基于車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)模型建立，通過(guò)解析求解獲得通用求解模型。

其進(jìn)一步技術(shù)方案為：