车辆协同巡航控制系统设计改进与试验评价

为提高交通流运行的机动性、稳定性，对车辆协同巡航控制(CACC)系统进行了改进设计. 基于经典Newell 模型提出了考虑CACC的改进跟驰模型，分析了所提出的CACC改进跟驰模型的动力学特性，给出了CACC改进跟驰模型的线性稳定性条件，并对由CACC车辆和非CACC车辆组成的非均匀车队的不同无线通讯拓扑结构进行了比较研究. 通过数值试验进一步研究了在起步、刹车和意外事件的情况下，CACC车辆的存在对交通流动力学的影响. 研究结果表明，通过合理设计CACC跟驰系统的模型参数取值后，CACC车辆的存在一方面可以提高交通流运行的机动性与稳定性，另一方面可以使交通出行更加的安全和舒适. 此外，由于不同车队中CACC车辆的无线通讯拓扑结构会影响交通流的机动性与稳定性，对于 CACC车辆的无线通讯拓扑结构应慎重的设计与优化.     

不同CACC渗透率条件下的混合交通流稳定性分析

未来协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆和传统车辆混合交通流的稳定性决定了CACC技术对交通拥堵、能耗排放的改善程度.鉴于此,研究不同CACC渗透率时这种混合交通流的稳定性.应用基于轨迹数据标定的IDM(Intelligent Driver Model,IDM)模型和由加州伯克利PATH实验室实车测试验证的CACC模型分别作为传统车辆跟驰模型和CACC车辆跟驰模型.依据传统车辆在扰动下的稳定性,确定高稳态速度和低稳态速度,并考虑两种车型相对数量、相对位置的随机性,设计数值仿真实验.实验结果表明,在高稳态速度下,不同CACC渗透率时混合车队均整体稳定;在低稳态速度下,当CACC渗透率较小时,车队整体不稳定,CACC渗透率需达到50%以上时,才有可能使得混合车队由不稳定转变为稳定.     

车辆协同巡航控制系统设计改进与试验评价

为提高交通流运行的机动性、稳定性,对车辆协同巡航控制(CACC)系统进行了改进设计. 基于经典Newell 模型提出了考虑CACC的改进跟驰模型,分析了所提出的CACC改进跟驰模型的动力学特性,给出了CACC改进跟驰模型的线性稳定性条件,并对由CACC车辆和非CACC车辆组成的非均匀车队的不同无线通讯拓扑结构进行了比较研究. 通过数值试验进一步研究了在起步、刹车和意外事件的情况下,CACC车辆的存在对交通流动力学的影响. 研究结果表明,通过合理设计CACC跟驰系统的模型参数取值后,CACC车辆的存在一方面可以提高交通流运行的机动性与稳定性,另一方面可以使交通出行更加的安全和舒适. 此外,由于不同车队中CACC车辆的无线通讯拓扑结构会影响交通流的机动性与稳定性,对于 CACC车辆的无线通讯拓扑结构应慎重的设计与优化.     

基于零反应时间的自动驾驶车辆跟驰模型研究

自动驾驶车辆可以通过数据驱动模型较好地学习人类驾驶员的跟驰行为,但单纯的学习并不能发挥自动驾驶车辆反应更敏捷的特性.文中利用NGSIM数据集开发一种基于零反应时间数据的跟驰行为学习模型.首先,基于人类驾驶行为数据建立反应时间预测的神经网络模型,预测每条人类跟驰轨迹数据每个时间步的反应时间,并在原轨迹中剪除反应时间内的数据,进而重构样本数据,获得近似于零反应时间、更符合自动驾驶车辆特性的样本集.在此基础上采用LSTM架构,建立基于新学习样本的跟驰行为模型(LSTM-0RT).仿真对比发现:LSTM-0RT跟驰模型比传统LSTM模型提前50 s收敛,且速度变化趋势与前车基本一致,充分体现反应速度快的特点;在混驶环境测试中,采用LSTM-0RT模型的自动驾驶车辆比例越大,跟驰车队的渐进稳定性越高,车流波动的影响范围越小;交通流特性分析显示LSTM-0RT模型在不同交通流密度下的适用性明显优于LSTM模型;车头时距指标测算也表明LSTM-0RT模型具有更高的跟驰安全性.     

CACC 车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

CACC车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

考虑多前车作用势的混行交通流车辆跟驰模型

基于自动驾驶车辆(AV)和常规人驾车辆(RV)混合行驶的情况，在全速度差(FVD)模型的基础上考虑了多前车和一辆后车的车头间距、速度、速度差、加速度差等因素，建立了适用于AV和RV 2种车辆的混行车辆跟驰模型；引入分子动力学理论定量化表达了周围车辆对主体车辆的影响程度；利用RV和AV混行场景跟车数据，以模型拟合精度最高为目标，对所有参数遍历寻优，进行标定；对比分析了混行车辆跟驰模型和FVD模型控制下交通流的稳定性，解析了车速对交通流稳定性的影响；设计了数值仿真试验，模拟了城市道路和高速公路2种常见场景，分析了混行车辆跟驰模型的拟合精度。研究结果表明:考虑周围多车信息有利于提高交通流的稳定性；车辆速度越低交通流稳定性越差；考虑多车信息的分子动力学混行车辆跟驰模型可以提前获得整个车队的运行趋势，更好地模拟AV的动力学特征；与FVD模型相比，在城市道路条件下混行车辆跟驰模型中的RV平均最大误差与平均误差分别减小了0.18 m·s-1和13.12%，拟合精度提高了4.47%；与PATH实验室的ACC模型相比，在高速公路条件下混行车辆跟驰模型中的AV平均最大误差和平均误差分别减小了7.78%和26.79%，拟合精度提高了1.21%。可见，该模型可用于混行环境下AV的跟驰控制与队列控制，以及AV和RV的跟驰仿真。      

协作式巡航控制下混合车队队列稳定性

考虑协作式巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车辆与自适应巡航控制 (Adaptive Cruise Control，ACC)车辆之间的退化机制，构建由CACC车辆、ACC车辆以及人工驾驶 车辆组成的混合车队。应用传递函数理论，推导混合车队在不同规模情况下的队列稳定性判别 准则，计算混合车队在多种情形下的队列稳定性情况，并设计数值仿真实验验证理论分析结果。 稳定性分析结果表明，所推导的混合车队队列稳定性准则能够从理论层面计算混合车队关于车 队规模与车流速度的队列稳定域，当混合车队中CACC车辆比例达到25.00%~41.17%及以上时， 混合车队可在全速度范围内实现队列稳定。数值仿真结果表明，混合车队头车产生的速度扰动 传递至上游CACC车辆时，CACC车辆可有效抑制速度扰动的波动幅度，使混合车队趋于稳定，验 证了理论分析的正确性。研究结果揭示了混合车队保持稳定时的CACC车辆与人工驾驶车辆的 比例结构。     

自适应巡航控制车辆跟驰模型综述

分析了自动驾驶汽车自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)和协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型,从系统控制原理、车车通信技术与车间时距方面阐述了ACC与CACC车辆的异同点;将目前主流ACC/CACC车辆跟驰模型分为3类:基于智能驾驶的车辆跟驰模型、加州伯克利大学PATH实验室车辆跟驰模型与基于控制论的车辆跟驰模型,总结3类车辆跟驰模型的建模思路与主要优缺点;从道路通行能力、交通安全和交通流稳定性3方面,分析了ACC/CACC车辆对交通流特性的影响,及其研究现状与未来发展趋势。研究结果表明:不同的ACC/CACC车辆跟驰模型对通行能力的影响存在较大差别,ACC/CACC车辆有利于提升交通安全性,但由于缺乏统一的安全性评价指标,难以量化ACC/CACC车辆对交通安全性的影响程度;小规模实车试验验证了ACC车辆具有不稳定的交通流特性,否定了ACC车辆稳定性数值仿真结果,而数值仿真试验和小规模实车试验均表明CACC车辆可较好提升交通流稳定性,因此,完全依赖于计算机仿真试验无法获得令人信服的结论,实车试验是ACC/CACC研究的必要途径;为了完善ACC/CACC在交通领域的研究,应构建不同ACC/CACC车辆比例下的混合交通流基本图模型、智能网联环境下的ACC/CACC车辆跟驰模型建模方法与ACC/CACC混合交通流稳定性解析方法。     

基于SVM-LSTM的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别

为利用智能车路协同系统内实时交互信息有效提升交通系统的安全性,提出了基于交通业务特征的交通信息可信甄别方法;重点构建了基于支持向量机(SVM)-长短时记忆(LSTM)神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型,包括基于SVM的车辆跟驰行为识别模型和基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型;设定了表征车辆行驶状态的特征向量,基于SVM的车辆跟驰行为识别模型将车辆行驶状态分为跟驰与非跟驰;对于跟驰车辆,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型根据其历史数据进行速度预测;SVM-LSTM信息可信甄别模型通过检验跟驰车辆的预测速度与其实际速度的差是否在合理范围来判断车辆数据的可信性,实现信息的可信甄别;采用公开数据集对提出的模型进行了训练与测试,并构建了不同异常类型和异常幅度的多个异常测试数据集,对基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型进行了验证。研究结果表明:基于SVM的车辆跟驰行为识别模型对车辆行驶行为识别的准确率达到了99%,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型的跟驰速度预测精度达到了cm·s-1数量级;基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型在正常数据测试集与多个异常数据测试集上的甄别正确率达到了97%。由此可见,提出的方法可用于路侧设备(RSUs)对车载单元(OBUs)实时信息和车载单元间实时信息的可信甄别。      

基于模型预测控制的智能车横纵向控制器设计

针对智能车横纵向控制中路径跟踪精度、行驶稳定性以及乘坐舒适性等问题,提出了基于模型预测控制(MPC)的横纵向综合控制方法.速度规则系统根据参考路径曲率与车辆跟踪位移误差计算出期望速度曲线,速度跟踪控制采用分层式控制器,上层控制器利用MPC算法计算期望加速度,下层控制器利用车辆逆纵向动力学模型对车辆的驱动和制动进行协调控...     

Hierarchical control strategy of trajectory tracking for intelligent vehicle

In order to track the desired trajectory for intelligent vehicle, a new hierarchical control strategy is presented. The control structure consists of two layers. The high-level controller adopts the model predictive control (MPC) to calculate the steering angle tracking the desired yaw angle and the lateral position. The low-level controller is designed as a gain-scheduling controller based on linear matrix inequalities. The desired longitudinal velocity and the yaw rate are tracked by the adjustment of each wheel torque. The simulation results via the high-fidelity vehicle dynamics simulation software veDYNA show that the proposed strategy has a good tracking performance and can guarantee the yaw stability of intelligent vehicle.     

一体式车辆避撞轨迹规划与跟踪控制

为提升复杂交通环境中智能车辆的避撞能力,将路径规划、速度规划及跟踪控制整合为一个优化问题,提出一种基于模型预测控制(MPC)的一体式车辆避撞轨迹规划和跟踪控制方法。首先,分析实际交通环境中的避撞场景,将智能车辆的避撞控制问题转化为多约束优化问题;其次, 搭建7DOF(七自由度)车辆动力学模型和复合滑移工况的UniTire轮胎模型设计MPC控制器;再次,针对变速控制问题中传统基于时域预测模型的MPC控制方法无法在预测时域中实现车辆空间和位姿约束的问题,设计了基于空间域预测模型的MPC控制器;最后,基于Matlab和CarSim联合仿真平台设计了不同避撞场景验证所提方法,并与现有基于恒速假设的一体式避撞控制方法进行对比。仿真结果表明：所提方法能够充分发挥车辆的机动性能,解决现有一体式控制方法在 复杂环境中避撞失败的问题,并保证避撞过程稳定和轨迹平滑。     

车联网环境下CACC车辆通信概率分析模型

汽车协同式自适应巡航控制(CACC)系统成功应用的前提和关键,是要保证道路上的CACC车辆能与一定距离范围内的其他车辆进行互联通信.本文依据元胞自动机的基本思想,将道路离散成均匀一致的格子单元系统,并基于交通流理论和概率论,构建了车—车通信概率与CACC车辆市场占有率、交通流密度(或占有率)、速度、车头时距,以及DSRC有效作用距离之间的数学关系模型.通过大量的数值模拟实验和美国加州I880高速公路交通流数据对模型进行分析测试,表明该模型可分析不同交通流状态下道路上不同CACC车辆市场占有率,DSRC有效作用距离时的车—车通信概率.本文的研究成果对于未来促进CACC车辆的推广应用具有重要意义.     

混行环境下CACC系统驾乘舒适性优化控制

为提升协同式自适应巡航（cooperative adaptive cruise control，CACC）系统在由自动网联汽车（connected automated vehicle，CAV）和人工驾驶汽车（manual vehicle，MV）构成的混行交通流下的驾乘舒适性，提出考虑驾乘舒适性的双层控制策略（dual-layer control strategy considering ride comfort，RC-DCS）. 上层控制器从宏观角度出发，采用两状态空间模型调整跟车间距及车速，并利用代价函数改善车队的整体稳定性和舒适性；下层控制器从微观角度出发，优化单车的油门和制动踏板切换逻辑，稳定实际加速度输出，降低车辆频繁加减速引起的自身俯仰. 试验结果表明:RC-DCS在跟随MV工况中跟车间距误差和加速度分别降低了72.44%和24.87%；在MV插入CACC车队工况中通过增大跟车时距0.4 s以减少加速度波动；在跟车、紧急制动、旁车切入3种典型工况中，单车加速度标准差分别降低了9.6%、10.4%、2.9%.      

含输入时延与通信时延的车辆队列PID控制系统稳定性

针对含输入时延与通信时延的车辆队列PID控制系统，分析了其内部稳定性和队列稳定性，研究了内部稳定的充要条件，求解了完整、精确的时延边界；在内部稳定性分析中，考虑输入时延与通信时延影响下车辆队列PID控制系统为中立型双时延系统的特点，结合Rekasius代换和劳斯表，提出了关于中立算子的系统强稳定充要条件；在此基础上，为了便于PID参数的快速选取，推导了一种形式更为简练的系统强稳定充分条件；在强稳定条件下，基于特征根聚类法求解了系统完整、精确的时延边界；针对具有奇数辆跟随车的车辆队列，推导了无关车辆队列规模的输入时延上界；在队列稳定性分析中，为了保证干扰和误差沿车辆队列向后传播不发散，分析了车间误差传递函数，给出了双时延影响下队列稳定的充分条件。仿真结果表明:在含输入时延与通信时延的分布式PID控制器作用下，车辆队列控制系统可同时保证内部稳定和队列稳定；车间状态误差可在15 s内快速减小并趋近于零；在所有车辆恒速行驶时，车间保持50 m期望安全距离；在领航车以0.5 m·s-2加速和0.8 m·s-2减速时，跟随车的速度和加速度随领航车变化，并在领航车速度稳定时一致；车辆队列在不同行驶工况下，由领航车加、减速引起的车间位置误差小于0.2 m，且沿车辆队列向后传播不发散。