车联网环境下信号交叉口车速控制策略

为了减轻城市道路上信号交叉口对交通流的阻断,针对车联网环境下个体车辆可 以与路侧设施及交叉口中心控制系统实时信息交互的特征,提出了信号交叉口车速控制策 略,在提高交叉口通行效率的基础上兼顾驾驶舒适性与环境友好性.为验证车速控制模型的有 效性,基于多智能体技术建立了车联网环境下信号交叉口车速控制仿真系统,以典型十字交 叉口为例,模拟对比分析了传统驾驶和车联网2 种环境下车辆通过交叉口的行程时间、燃料消 耗与污染物排放.结果表明,该速度控制策略下车辆通过交叉口的平均行程时间减少了约 60%,燃料消耗减少了约40%,污染物的排放也有显著减少.     

基于深度强化学习的道路交叉口生态驾驶策略研究

在互联和自动驾驶环境下,生态驾驶具有显著的潜力,可提高交通效率并降低能源消耗和排放。本文探讨一种基于深度强化学习算法的生态驾驶策略,该算法可优化互联自动驾驶汽车(CAV)的纵向操纵和横向决策;将状态空间分为与车辆动态特性相关的局部变量,以及与信号交叉口相关的全局变量,确保CAV与环境之间的充分互动;奖励函数综合考虑了车辆的驾驶要求,与信号灯的协同作用以及全局节能激励因素;此外,设计一个典型的城市道路场景训练模型。结果表明,在信号灯和智能体输出协同控制下,本文提出的策略可以实现CAV的生态驾驶,并确保CAV准确驶入目标车道;在动态交通环境下进行仿真显示,通过控制多辆CAV引导人工驾驶车辆,本文方法可将交叉路口的通行能力提高约17.90%,并将交通系统的燃料消耗和污染物排放降低约8.76%。     

出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训方法--以北京市为例

驾驶行为是影响机动车能耗和尾气排放的主要因素之一,生态驾驶行为已在众多发达国家推广实施,并取得显著的节能减排效益。选取北京市同一车型的60名出租汽车驾驶员实施生态驾驶行为培训,利用OBD+北斗/GPS逐秒采集车辆油耗和运行数据。通过对比培训前后车辆平均百公里油耗改变量,明确生态驾驶培训的节能效果,形成面向出租汽车驾驶员行为矫正的生态驾驶培训方法。培训方案包括三种形式：基于培训手册和宣传视频的静态培训、基于驾驶模拟器的实操动态培训、先静态后动态的综合培训。培训结果表明：生态驾驶行为培训平均降低车辆百公里油耗8.6%;对出租汽车驾驶员实施动态生态驾驶培训更合理有效。由于车辆本身油耗的差异,生态驾驶行为培训对于改善公共交通、货运交通及长途客运汽车等行业的能耗现状可能更为显著。     

考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略

为避免车辆在交叉口的急加减速与启停现象,减少车辆燃油消耗和污染物排放,提出了一种考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略。首先构建了考虑驾驶员反应的交叉口处排队车辆的改进IDM跟驰模型,通过信号配时、车辆排队长度等信息估计排队车辆消散时间;其次,依据交叉口处是否出现车辆二次排队,将生态驾驶策略分类为“前方车辆在绿灯时间清空”和“前方车辆二次排队”两种情况,结合智能网联车与交叉口的距离等信息优化车辆行驶轨迹;最后将提出的生态驾驶策略与自由驾驶在不同排队长度场景下进行对比仿真实验。仿真结果表明：相较于自由驾驶,生态驾驶策略能够有效减少车辆的急加减速与停车行为,随着交叉口排队长度的增加,生态驾驶策略的优化效果更加明显;当排队车辆在第一个绿灯时间消散时,采用生态驾驶策略的车辆的总体油耗降低了9.98%,CO₂、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了11.69%、20.14%、1.66%和29.09%;当交叉口处出现车辆二次排队时,采用生态驾驶策略的车辆总体油耗降低了15.0%,CO₂、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了15.42%、27.51%、2....     

专道公交车经济驾驶的车速引导机制与计算

通过车路协同系统,减少车辆行驶过程中加速、减速怠速工况次数是实现经济驾驶的一种新方法。结合油耗理论、驾驶行为和车速引导等知识体系,设计出一套不同于传统车速引导的公交车经济驾驶车速引导机制与计算方法。机制与算法在后续研究中,通过VISSIM仿真与驾驶模拟器平台实验和实际实地实验验证了其合理性,结果显示实现经济驾驶的效果良好。     

混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

信号交叉口对城市道路的通行能力以及车辆的燃油消耗具有重要影响。本文提出一种在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混合交通流环境下的自动驾驶车辆的轨迹优化方法。基于交叉口信号灯的配时方案,构建车辆旅行时间估计模型,并以自动驾驶车辆燃油消耗最小以及通行效率最大为目标,构建自动驾驶车辆轨迹优化模型,对车辆进行动态轨迹规划和控制。车辆轨迹滚动优化模型采用高斯伪谱法进行离散化求解,并基于SUMO仿真平台对模型结果进行验证。仿真结果表明,自动驾驶车辆可以通过优化自身控制变量影响人工驾驶车辆的运行状态,减少交通流的排队以及时走时停现象。本文提出的车辆轨迹优化方法对于降低车队整体燃油消耗、提升车队平均速度、缩短平均行程时间具有重要作用。     

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。     

基于比功率的自动驾驶交通流油耗分析

鉴于油耗与节约能源和车辆尾气排放直接相关,探究自动驾驶车辆对油耗的影响. 以手动驾驶车队与自动驾驶车队为数值仿真对象,在交通震荡环境下设计数值仿真实验. 对车队的车辆数量,车队初始速度,以及自动驾驶车辆的车间通信延时做参数敏感性分析. 基于机动车比功率的油耗评价模型,对仿真结果进行统计;相比于手动驾驶车队,计算自动驾驶车队平均油耗率的降低. 从交通流稳定性角度考察油耗降低与稳定性状态转变之间的内在关联性. 研究结果表明,自动驾驶车辆对油耗的降低幅度与车队初始速度有关,与交通流稳定性之间存在定性的影响关系,交通流的平稳性有利于显著改善车辆油耗降低的幅度. 研究结果可为大规模自动驾驶背景下的油耗控制策略提供理论参考.     

基于多车协作优化的冲突消解模型

传统自动驾驶车辆以假设通行权为前提设计冲突消解算法,但在无信号交叉口存在道路通行权不明确情况,给自动驾驶车辆决策带来困扰.本文提出基于多车协作优化的无信号交叉口冲突消解方法,将多个自动驾驶车辆看成一个整体,利用多目标优化控制理论,计算分配给相互冲突车辆的期望速度规划,达到协作行驶的目的.设置协作与非协作式冲突消解仿真实验.结果表明：多车协作的冲突消解方法通过优化车辆联合行动,使交叉口车辆整体收益最大,各利益体间的收益更为均衡;与非协作行驶决策相比,冲突消解时间缩短,减少交叉口单车平均延误1~2 s,平均减少量约为5%.本文可为无信号交叉口自动驾驶车辆冲突时自主协同行驶提供参考.     

考虑环境效益的可变车道方案选择模型研究

针对潮汐交通流条件下的道路双向交通流不平衡问题,给出了可变车道方案。将可变车道 调整数量作为决策变量、以油耗和排放费用最低为目标,兼顾道路延误,构建可变车道方案选择 模型。模型既考虑了延误对可变车道方案选择结果的影响,也考虑了油耗和排放费用,并探讨了 可变车道的设置时间和保持时间。以北京市紫竹院路为例,计算出合理的可变车道方案。利用 VISSIM 仿真软件进行模型验证并探讨可变车道的环境效益。研究结果表明：考虑环境效益的可 变车道方案实施以后,道路总延误降低了21.1s,油耗和排放费用降低了40%。这说明可变车道方 案不仅能降低道路延误,还能降低车辆产生的油耗和排放费用,从而可带来一定的环境效益。     

面向实际交通状态的混合动力汽车能耗和CO2排放模型

由于混合动力汽车与传统燃油车的能耗排放因子具有差异性，导致机动车交通路网能耗排放的量化评估存在不确定性。本文建立混合动力汽车在实际交通状态中的能耗和CO2排放因子测算模型，基于车辆比功率VSP(Vehicle Specific Power)作为车辆行驶状态与能耗排放之间耦合关系的表征参数。通过引入内燃机转速区分内燃机开启和关闭工作状态，并计算内燃机开启状态下VSP对应的平均能耗率，同时，建立能够解析混合动力汽车能耗排放产生机理的VSP分布。通过收集典型行驶工况下车辆测试油耗数据和北京市车辆实际行驶轨迹数据，验证了模型的准确性，并应用模型测算混合动力汽车不同速度区间下的油耗和CO2排放因子。研究结果表明：在城市行驶工况(UDDS)和高速行驶工况(HWY)中，模型测算能耗排放因子与真实值的平均相对误差分别为3.7%和-1.7%，与不考虑内燃机开启状态相比，测算误差减少5.6%和4.3%；在实际交通状态下，采用传统燃油车的测算方法会导致混合动力汽车行驶平均速度为高速区间时油耗和CO2排放量被低估，当行驶平均速度为低速区间时油耗和CO2排放量会被高估。     

点汇聚系统的航空器污染物减排效应与机理

为研究点汇聚系统的环境效益及减排机理，采用考虑气象条件修正后的航空器性能、燃油 流量及污染物计算模型，设计了理想条件下非高峰时刻与实际运行的高峰时刻两种场景，对比分 析了航空器在点汇聚系统与标准进场程序中污染物(即HC、CO、NOX、SOX和PM)的排放情况，并 从飞行时间、燃油消耗与排放指数3个方面分析了点汇聚系统的减排机理、识别了减排关键因素。 研究发现：在非高峰时刻，点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为5.79 kg与7.17 kg， 点汇聚系统较标准进场程序共减少约19.25%污染物排放，对NOX、SOX和PM减排效果显著；在高 峰时刻，点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为290.01 kg与406.69 kg，点汇聚系 统较标准进场程序共减少28.69%污染物排放，其中NOX减排比例最高可达48.32%。结果表明： 无论是非高峰时刻还是高峰时刻，点汇聚系统都具有良好的环境效益，可有效减少污染物的排放 总量，且对NOX减排效果最佳；较短的飞行时间、较低的燃油流量是点汇聚系统体现减排优势的 关键驱动因素。     

车路协同环境下群体车辆诱导与协同运行方法

为解决城市发展带来的交通拥堵问题,发掘道路交通的潜力,提高车路协同环境下车辆在路网中的行驶效率,面向群体车辆提出了一种诱导优化方法和协同控制策略;在车辆诱导分配方面,在起始点和目的地之间的可达路径中,以交通效率最优、车辆排放最小为目标,设计了基于道路饱和度、车辆行程时间和延误的群体车辆分配规则,建立了群体车辆诱导分配优化模型,并用多目标非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)和多目标粒子群优化算法进行求解;在车辆协同运行控制策略方面,基于引力场思想建立了多车协同运行模型,并提出了多车协同加减速策略;通过仿真验证比较了不同网联自动驾驶车辆(CAV)渗透率下的车辆诱导优化结果,同时仿真了车辆协同加减速策略,并将诱导优化方法和协同控制策略进行了联合仿真。仿真结果表明:多目标诱导分配方法可以提升车辆速度和环境效益,且群体车辆平均速度与CAV渗透率正相关;在四车组队行驶环境中,车辆协同加减速策略能够将车辆在加速和减速时的初始平均加速度分别提高15.0%和8.2%,让车辆快速达到目标速度,保障行车安全;在联合仿真环境中,路网群体车辆的加速度平均提高了11.6%,速度平均提高了1.6%,碳氧化合物排放量减少约4.9%。由此可见,提出的方法能够提高路网通行效率,降低车辆能源消耗,减少对环境造成的不良影响。      

信号交叉口绿色驾驶车速控制方法

信号交叉口是整个城市交通路网中的瓶颈区域.车流经常在路口停车等候造成怠速行驶,严重降低交叉口的通行效率,同时造成严重的汽车尾气排放污染.为了减轻交叉口对交通流的阻断,合理降低信号交叉口的车辆延误、燃油消耗和污染物排放,本文提出了一种基于多级可变速度限制的信号交叉口绿色驾驶控制方法.该方法以可变速度限制值为控制变量,并基于固定式检测器获取的交叉口附近道路交通状况信息对车辆进行速度限制值的实时发布,以实现在不增加旅行时间的基础上平滑车辆驶近交叉口过程中的时空轨迹.通过MATLAB对该方法进行仿真验证,结果表明,其能够有效地降低交叉口的车辆延误,并减少车辆的燃油消耗与污染物排放量.     

交通路网中重型柴油车油耗和排放多层次分析

利用车载尾气检测系统（PEMS）进行北京市交通路网中重型柴油车实时油耗、排放和行驶数据收集,并从微观、中观和宏观三个层次对动态交通网络中的油耗和排放规律及其影响因素进行深入分析. 行驶特征分析表明：重型柴油车在低、中速状态下行驶时间最长;在中速状态下行驶里程最长;同时匀速工况下的行驶时间和里程所占比例最高. 油耗和排放分析表明：重型柴油车（国III）平均油耗水平为18.6L／100km,NOx和PM污染水平分别为4.63g／km和0.087g／km. 其中在微观层次,高速和高加速是引起车辆瞬时高油耗和排放的主要原因;在中观层次,怠速和低速行驶是造成单位距离高油耗和排放的主要原因;在宏观层次,行驶里程是总油耗和排放评估的一个重要影响参数.     

燃用生物柴油增压柴油机的性能和排放

为了在柴油发动机上优化生物柴油的应用,利用发动机台架试验,对比分析了不同掺混比生物柴油对增压直喷柴油机排放、燃料经济性和动力性的影响,在不同转速和负荷下,研究了发动机的碳烟、NOx、CO与HC排放及有效能量消耗率和功率。试验结果表明:与柴油相比,燃用B10、B20、B30、B50、B80和B100生物柴油的发动机碳烟排放平均降低了34.69%,NOx排放平均增加了25.01%,HC排放平均降低了33.05%,CO排放在满负荷下平均增加了11.13%;虽然有效燃料消耗率有所增大,但有效能量消耗率平均降低了2.18%;功率平均增加了5.34%;生物柴油碳烟排放降低的百分比较NOx排放增加的百分比分别提高了7.01%、15.37%、14.17%、10.45%、6.73%和4.39%,因此,B20掺混比最佳。     

乙醇柴油混合燃料发动机特性研究

在ZS195柴油机上,研究了掺烧比分别为0％、5％、10％、15％和20％的乙醇柴油混合燃料对发动机动力性、经济性及排放特性的影响。结果表明在发动机结构与技术参数不变的条件下燃用混合燃料,动力性能在中小负荷时升高,大负荷时降低;燃油消耗率有所升高;发动机的碳烟排放和NOx排放降低,HC和CO的排放增加。最后,通过模糊综合评价方法得出最佳的乙醇掺烧比为15％。     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.