[發(fā)明專利]一種基于智能網(wǎng)聯(lián)車輛的動態(tài)限速控制方法、系統(tǒng)、終端及可讀存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110390114.1
• 申請日: 2021-04-12
• 公開（公告）號: CN113096402B
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發(fā)明（設計）人: 李燁;潘冰;史云濤
• 申請（專利權(quán)）人: 中南大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/0967;G08G1/00;G06N3/08
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所(普通合伙) 43114
• 代理人: 姚瑤

1.一種基于智能網(wǎng)聯(lián)車輛的動態(tài)限速控制方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1：監(jiān)測所在路段是否出現(xiàn)瓶頸區(qū)段，若出現(xiàn)瓶頸區(qū)段，獲取車隊的車隊狀態(tài)參數(shù)；

其中，將瓶頸區(qū)段之后的網(wǎng)聯(lián)車和非網(wǎng)聯(lián)車進行編隊，每個網(wǎng)聯(lián)車分別作為一個車隊的頭車，以及將所述頭車與下一網(wǎng)聯(lián)車之間非網(wǎng)聯(lián)車編入所述頭車所在車隊；

所述車隊狀態(tài)參數(shù)包括車隊中頭車的初始車速、瓶頸車速、車隊長度以及車隊與瓶頸區(qū)段的距離；

S2：基于動態(tài)限速控制模型控制車隊中頭車的減速參數(shù)，其中，所述動態(tài)限速控制模型如下：

式中，V₁為車隊中頭車的初始車速，V_n+1為頭車的最終期望車速，等于瓶頸車速；t表示時間步長，其中，將每個控制周期劃分為n個時間步長；a_k為第k個步長中頭車的減速參數(shù)，d為車隊與瓶頸區(qū)段的距離；

其中，基于動態(tài)限速控制模型計算減速參數(shù)，動態(tài)限速控制策略的減速參數(shù)，再將相同時刻下動態(tài)限速控制策略的減速參數(shù)與車輛內(nèi)嵌跟馳控制算法的減速參數(shù)a_cav進行比較，擇優(yōu)執(zhí)行；

其中，第k個步長的減速參數(shù)的擇優(yōu)規(guī)則表示為：

式中，a_T(k)表示當前控制周期T的第k個步長對應頭車的最終減速參數(shù)，a_k為求解動態(tài)限速控制模型得到的第k個步長中頭車的減速參數(shù)，a_cav為車輛內(nèi)嵌跟馳控制算法的減速參數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：步驟S2中基于動態(tài)限速控制模型控制車隊中頭車的減速參數(shù)的實現(xiàn)過程如下：

S21：獲取基于動態(tài)限速控制模型構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡模型；

其中，在不同場景以及不同車隊狀態(tài)參數(shù)下利用遺傳算法求解動態(tài)限速控制模型得到每組車隊狀態(tài)參數(shù)對應的頭車的減速參數(shù)，其中，將每組車隊狀態(tài)參數(shù)及其對應的頭車的減速參數(shù)作為一個樣本；

將車隊狀態(tài)參數(shù)作為輸入量，對應的頭車的減速參數(shù)作為輸出量，引入神經(jīng)網(wǎng)絡進行模型訓練得到用于預測頭車的減速參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型；

S22：將每個控制周期內(nèi)的車隊狀態(tài)參數(shù)輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡模型得到頭車的減速參數(shù)；

S23：再將步驟S22得到的頭車的減速參數(shù)與車輛內(nèi)嵌跟馳控制算法的減速參數(shù)進行比較，并選擇較小的減速參數(shù)作為頭車的最終減速參數(shù)

其中，若當前控制周期內(nèi)出現(xiàn)車輛內(nèi)嵌跟馳控制算法的減速參數(shù)小于求解動態(tài)限速控制模型得到的頭車的減速參數(shù)，將車輛內(nèi)嵌跟馳控制算法的減速參數(shù)作為當前時間步長的減速參數(shù)后，不再執(zhí)行當前控制周期內(nèi)下一時間步長的動態(tài)限速控制，轉(zhuǎn)為跳入下一個控制周期的動態(tài)限速控制。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：步驟S2中基于動態(tài)限速控制模型控制車隊中頭車的減速參數(shù)的實現(xiàn)過程如下：

利用遺傳算法求解動態(tài)限速控制模型得到車隊中車頭減速參數(shù)；

將所述減速參數(shù)與車輛內(nèi)嵌跟馳控制算法的減速參數(shù)進行比較，并選擇較小的減速參數(shù)作為頭車的最終減速參數(shù)；

其中，若當前控制周期內(nèi)出現(xiàn)車輛內(nèi)嵌跟馳控制算法的減速參數(shù)小于求解動態(tài)限速控制模型得到的頭車的減速參數(shù)，將車輛內(nèi)嵌跟馳控制算法的減速參數(shù)作為當前時間步長的減速參數(shù)后，不再執(zhí)行當前控制周期內(nèi)下一時間步長的動態(tài)限速控制，轉(zhuǎn)為跳入下一個控制周期的動態(tài)限速控制。

4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于：將限速控制過程劃分為T個控制周期，獲取每個控制周期的車隊狀態(tài)參數(shù)，并利用步驟S2控制每個控制周期中頭車的減速參數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于：若控制過程中車隊與瓶頸區(qū)段的距離d小于或等于0，則結(jié)束動態(tài)限速控制。

6.一種基于權(quán)利要求1-5任一項所述方法的系統(tǒng)，其特征在于：包括：

監(jiān)測模塊：用于監(jiān)測所在路段是否出現(xiàn)瓶頸區(qū)段；

車隊狀態(tài)參數(shù)獲取模塊，用于獲取車隊的車隊狀態(tài)參數(shù)；

控制模塊，用于基于動態(tài)限速控制模型控制車隊中頭車的減速參數(shù)。