[發(fā)明專利]一種基于融合交通信息的車輛啟動優(yōu)化控制方法與裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210284981.1 | 申請日: | 2022-03-22 |
| 公開(公告)號: | CN114708744B | 公開(公告)日: | 2023-06-09 |
| 發(fā)明(設計)人: | 李夢林;劉浩然;閆梅;何洪文;徐宏揚;李國通;金立生 | 申請(專利權)人: | 燕山大學 |
| 主分類號: | G08G1/0967 | 分類號: | G08G1/0967;G08G1/123;G08G1/065;G08G1/095 |
| 代理公司: | 北京市誠輝律師事務所 11430 | 代理人: | 耿慧敏;成丹 |
| 地址: | 066004 河北*** | 國省代碼: | 河北;13 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 融合 交通 信息 車輛 啟動 優(yōu)化 控制 方法 裝置 | ||
本發(fā)明涉及基于融合交通信息的車輛啟動優(yōu)化控制方法,包括下述步驟在車輛停車或怠速時,獲取當前交通流、受控車輛狀態(tài)矢量、交通信號燈狀態(tài)、以及交通信號燈距離受控車輛的距離作為受控車輛的狀態(tài)信息;在車輛停止時,通過車輛啟動優(yōu)化控制模型基于狀態(tài)信息判斷下一時刻受控車輛是否啟動。所述車輛啟動優(yōu)化控制模型建立了車輛狀態(tài)信息和是否啟動之間的對應關系。當車輛停止后,本發(fā)明的技術方案能夠根據車輛當前狀態(tài)判斷車輛是否啟動,以在不額外增加時間成本的基礎上,減少車輛啟停,從而減少啟動能耗。本發(fā)明根據方法實現了相應的裝置。
技術領域
本公開涉及車輛啟動優(yōu)化控制,尤其涉及一種基于融合交通信息的車輛啟動優(yōu)化控制方法與裝置。
背景技術
在車輛行駛途中,復雜的工況會導致頻繁的啟停,如,堵車時,車輛在等待前車移動過程中,車輛會斷續(xù)啟停,進行短時間短距離低速行駛,這個過程中車輛的啟停會導致額外的能量浪費;對于公交車而言,當公交車從公交站出發(fā)時,往往會因交通擁堵等問題再度停車,頻繁的啟停導致能耗效率降低,等等。行車路途中的工況信息會對能量管理效果產生重要影響,因此,融合交通信息,對車輛的啟動進行優(yōu)化控制才能更有效的利用能量。但是,目前無法直接利用行駛過程中的多源高維信息進行優(yōu)化控制。主要是因為,一方面,直接使用獲取的多源高維信息會大大增加優(yōu)化算法的計算量,導致求解用時過長或者無法求解。另一方面,這些高源多維的行駛工況信息在不同方面具有不同的特征,信息關聯較為隱晦,難以直接利用。
發(fā)明內容
有鑒于此,本申請的主要目的在于提供一種基于融合交通信息的車輛啟動優(yōu)化控制方法和/或裝置,通過所述方法和/或裝置根據車輛停車或怠速的狀態(tài),判斷車輛是否啟動,以在不額外增加時間成本的基礎上,減少車輛啟停。
基于上述目的,本發(fā)明的技術方案如下:
第一方面,本發(fā)明提出一種基于融合交通信息的車輛啟動優(yōu)化控制方法,所述方法包括下述步驟:
S100、在車輛停車或怠速時,獲取當前交通流、受控車輛狀態(tài)矢量、交通信號燈狀態(tài)、以及交通信號燈距離受控車輛的距離作為受控車輛的狀態(tài)信息;
S200、在車輛停止時,通過車輛啟動優(yōu)化控制模型基于狀態(tài)信息判斷下一時刻受控車輛是否啟動;
所述交通流為受控車輛能獲得其當前位置前后設定范圍內的其它非控制車輛的位置和車速;
所述受控車輛狀態(tài)矢量包括受控車輛的位置和車速;
所述交通信號燈狀態(tài)包括信號燈的相位和持續(xù)時間;
所述車輛啟動優(yōu)化控制模型中在下述假設基礎上,建立了車輛狀態(tài)信息和是否啟動之間的對應關系:
受控車輛符合智能駕駛模型,車輛遵守交通規(guī)則。
優(yōu)選地,在所述方法中,所述車輛啟動優(yōu)化控制模型采用DQN網絡模型實現。
優(yōu)選地,在所述方法中,所述交通流基于柵格灰度圖獲得,并進一步地通過深度殘差網絡處理為一維數據;所述基于柵格灰度圖為以受控車輛為軸心、前后各L距離長度的區(qū)域的柵格地圖;L為設定值。
優(yōu)選地,在所述方法中,所述交通流、受控車輛狀態(tài)矢量、交通信號燈狀態(tài)通過L2范數統一到相同的度量范圍中。
優(yōu)選地,在所述方法中,所述DQN網絡模型通過下述步驟進行訓練:
S201、仿真生成受控車輛的狀態(tài)信息;
S202、判斷受控車輛是否處于停止狀態(tài);若車輛處于停止狀態(tài),則將當前狀態(tài)信息作為DQN網絡模型的狀態(tài)輸入;若DQN網絡模型處于初始化狀態(tài),則根據ε貪婪策略隨機選擇車輛的啟動決策作為初始動作輸出,否則選擇動作價值函數最大的啟動決策作為動作輸出,執(zhí)行S203;若車輛處于行駛狀態(tài),則返回S201;
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