网联环境下基于速度引导的车辆能耗优化方法

传统的车速引导策略考虑交通信号的信号配时（signal phases and timing,SPAT）信息和到下游交叉口的距离,来对车辆进行速度建议和引导,以提高交叉口通行效率、减少能源消耗。但由于通信设备频率的限制,实时诱导效果欠佳。随着车载设备与路侧基础设施通信技术（vehicle to infrastructure,V2I）的发展,能实时、同步地获取交通流的多维信息,研究了1种符合真实驾驶场景的实时变速引导策略。以信号相位时间和道路通行限制条件为约束,构建三阶段变速诱导模型。提出将车辆通过连续路口的车速引导问题分解为车辆通过多个相邻路口的子问题进行求解。针对任意相邻2个交叉口,求解车辆到达下游交叉口的可通行时间区域,并将到达时间区域离散化,计算车辆到达时间区域内的每1个时间节点的能耗。将连续路口车速引导问题转换为速度轨迹寻优问题进行求解,以车辆能耗为权重,采用Dijkstra算法在所有可通行速度轨迹中寻找能耗最小的速度轨迹。利用交通仿真软件SUMO搭建仿真环境,并用Python对SUMO进行二次开发,以武汉市经济开发区东风大道的3个连续路口为研究对象进行仿真验证。实验结果表明：所提车速引导方法在过饱和,饱和、欠饱和流量下,与多级最优策略相比能耗分别减少0.68%,1.64%,3.97%,与匀速策略相比能耗分别减少0.7%,2.60%,9.80%。所提变速诱导方法在不同交通流量情况下均能诱导车辆节能地驶离交叉口,在欠饱和流量下效果最佳。     

自动驾驶专用车道影响下的CACC车流管理策略

自动驾驶专用车道对混合交通流的作用与协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车流大小相关.为分析已存在自动驾驶专用车道场景下CACC车流在各车道上的分布情况对交通流的影响,利用已有的人工驾驶车辆(Human-driving Vehicle,HV)和CACC跟...     

网联通信时延下的混合队列控制特性分析

针对CACC协同自适应巡航控制技术,探究其在车联网通信时延影响下,与驾驶员驾驶汽车共存而构成的混合队列系统的性能。从微观跟车行为角度,基于频域传递函数,推导通信时延下的CACC队列稳定最小跟车时距的理论表达式,并通过数值验证指出CACC队列稳定最小跟车时距随通信时延增大而增大的特性。从交通激波特性角度,针对无时延CACC、有时延CACC和时延过大而退化后的ACC自适应巡航3种情形,给定相同的跟车时距,进行不同渗透率下的大规模交通仿真实验,实验结果表明,在无时延和1 s时延这2种情形下,CACC在20%及以上的渗透率时均能显著降低交通扰动,削弱激波,性能差别不明显; 相比而言,退化后的ACC性能明显恶化。     

消除高速公路运动波的可变限速控制方法

运动波是高速公路一种常见的交通拥堵,可通过可变限速控制有效消除。近年来,研究中提出了大量消除高速公路运动波的可变限速控制方法,却鲜有方法成功落地应用。可变限速控制方法的成功应用需满足3个基本条件,即模型预测的准确性,优化求解的实时性,以及控制方案的安全性,而当前研究中的方法难以同时满足上述基本条件。因此,为提高高速公路交通效率,保障高速公路交通安全,提出了消除高速公路运动波的可变限速优化控制方法。构建了模拟运动波传播的离散一阶交通流模型,解析了可变限速控制对交通效率及安全的影响机理,建立了提升交通效率、保障交通安全的可变限速优化控制方法。利用数值仿真模拟,测试了轻微拥堵与严重拥堵2种不同场景下限速控制方法的控制效果,评估了控制方法在提升交通效率和安全方面的表现,对比了所提方法与文献经典方法在控制效果上的优劣。结果表明：可变限速优化控制方法在2种场景下降低总行程时间分别为10.1%和10.6%,降低事故风险指标TET分别为72.6%和73.1%,降低事故风险指标TIT分别为92.4%和82.9%。与文献方法相比,在预测模型准确性以及对交通流效率与安全的改善方面均有提升,其中在严重拥堵测试场景下,效果提升更为显著。     

真空驱动式汽车巡航控制原理分析

汽车巡航控制系统是由传感器、控制开关、电子控制器和执行机构组成。除执行机构之外,其它部件的结构原理基本相同。按执行机构的结构不同,巡航控制系统可分为真空驱动式和电力驱动式两种,本文主要分析真空驱动式巡航车速的控制原理、控制方法和控制过程。     

含智能网联汽车的混行车辆通过交叉口研究综述

信号交叉口是城市道路中的重要组成部分,在交通流较大时车辆可能会出现拥堵和延误,降低道路的通行能力,智能网联技术的发展为研究如何提高交叉口效率提供了新的思路。论文介绍车辆在交叉口的研究现状,以及智能车辆在信号交叉口的应用;综述了混行车辆在信号交叉口处的车速控制策略研究,以及混行车辆在信号交叉口处优化研究的应用成果;总结了含有智能网联汽车的混行交通流时车辆的轨迹优化和信号配时及空间优化研究,并展望混行车辆在信号交叉口的研究方向。     

智能网联环境下的混合交通流LWR模型

LWR（Lighthill,Whitham and Richards,LWR）模型可推演交通流宏观状态演化过程,在智能网联环境下混有协同自适应巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC）车辆混合交通流LWR模型的研究,可为该混合交通流的宏观动力学特性分析提供理论工具。应用加州伯克利PATH真车试验验证的CACC模型作为CACC车辆跟驰模型,采用智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model,IDM）模拟驾驶人在智能网联环境中的\"智能\"驾驶特性。基于不同CACC车辆比例下的混合交通流基本图,证明混合交通流基本图的切线斜率为交通波在混合车队中传播的波速,建立混合交通流LWR模型的一般性解析框架,得到混有CACC车辆的混合交通流LWR模型。最后,针对LWR模型冲击波特性,在6组平衡态条件下进行数值仿真试验。研究结果表明：所建立的混合交通流LWR模型可较好地描述不同CACC车辆比例时冲击波在混合车队中的传播波速;冲击波波速理论值与仿真均值的相对误差基本控制在10%以内,当冲击波处于由正向波转变为反向波的过渡阶段时,相对误差较大,为19%~26%,但绝对误差仍然较小。研究结果一方面可为混有CACC车辆的交通流宏观状态演化提供理论参考,具有推动该混合交通流其他宏观模型研究进展的积极作用;另一方面,建立的混合交通流LWR模型解析框架能够适应CACC车辆与人工-网联车辆跟驰模型选取的多样性,同时可为其他类型混合交通流LWR模型的建立提供理论支撑。     

网联车辆并线预测与巡航控制的研究

为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,提升网联车辆巡航跟车的主动安全性,提出了一种基于NAR神经网络学习的迭代循环预测算法。NAR神经网络的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,通过训练的网络预测未来一段时间内旁车的横向行驶轨迹,并根据划定的监控区域计算旁车的切入概率。同时,提出了一种考虑并线概率的跟车距离策略,并应用到网联车辆CACC系统中。结果表明,所提出的并线预测算法能精确计算出旁车的横向换道轨迹,所提出的跟车策略可提升车辆的跟车安全性。     

面向瓶颈多簇运动波消除的拥堵吸收智能驾驶模型

高速公路瓶颈运动波是诱发通行延误与事故风险主要原因.智能网联下精细化感知与精准化控制为消除运动波影响提供了技术环境.在构建一种在线、主动消除广域运动波的拥堵吸收智能驾驶模型的基础上,解析车头间距与运动波传播关联机制,确定运动波完全消除设计实施条件,提出消除单个运动波最佳驾驶策略;面向多簇运动波形成时间[位置[规模等特性...     

丰田汽车自适应雷达巡航控制技术

在汽车设计中,随着被动安全的不断完善,主动安全成为汽车制造商和零件供应商一直致力的目标。本文介绍丰田汽车自适应雷达巡航控制系统的结构、适用情况以及相对于普通巡航控制系统的优势。     

A comprehensive review of the development of adaptive cruise control systems

It has been 15 years since the first generation of adaptive cruise control (ACC)-equipped vehicles was available on the market and 7 years since the ISO standard for the first generation of ACC systems was produced. Since the next generation of ACC systems and more advanced driver-assistant systems are at the verge of complete introduction and deployment, it is necessary to summarise the development and research achievements of the first generation of ACC systems in order to provide more useful experiential guidance for the new deployment. From multidimensional perspectives, this paper looks into the related development and research achievements to objectively and comprehensively introduce an ACC system to researchers, automakers, governments and consumers. It attempts to simply explain what an ACC system is and how it operates from a systematic perspective. Then, it clearly draws a broad historical picture of ACC development by splitting the entire history into three different phases. Finally, the most significant research findings-related ACC systems have been reviewed and summarised from the human, traffic and social perspectives respectively.     

高速公路连续瓶颈混合交通流可变限速与换道协同控制方法

为缓解高速公路连续瓶颈区车辆强制换道造成的通行能力下降的问题,减轻瓶颈之间的相互干扰,提出了面向智能网联车辆（connected and automated vehicles,CAVs）与普通车辆混行情况的高速公路连续瓶颈可变限速与换道协同控制策略。对传统的细胞传输模型（cell transmission model,CTM）进行改进,使其更好地预测考虑了可变限速地混合交通流状态;基于实验模拟,得到了不同交通需求场景下合理的换道控制段长度,通过对瓶颈上游车流进行预先换道提醒,缓解因强制换道引发的通行能力下降现象,进而提高可变限速控制的效果,同时利用可变限速对高交通需求下的流量进行调控,为换道控制段内车辆能够完成预先换道提供保障;构建了连续瓶颈下协同控制框架,并以最小化总行程时间和速度差为目标,优化连续瓶颈的交通运行性能;分析了3种CAVs渗透率对协同控制的影响。结果表明：相比于无控制和可变限速控制,在协同控制下总行程时间分别降低了54.76%和33.05%,总速度差分别减少了86.84%和29.58%。此外,CAVs对协同控制性能和道路运行状况有着积极作用。当CAVs渗透率为0.5时最低限速值由渗透率为0时的30 km/h提高至60 km/h,当渗透率为1时限速值始终保持在自由流速度,随着CAVs渗透率的增加协同控制下系统的总行程时间可从239.64 h减少至158.86 h。研究可为高速路连续瓶颈和未来含CAVs的混合交通流主动管控提供参考。     

基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制

跟驰过程中,在保证安全性的前提下为了提升自适应巡航控制(ACC)系统的舒适性和燃油经济性,研究了多目标自适应巡航控制算法.在建立车间纵向运动学模型的基础上,根据模型预测控制理论,设计综合考虑安全性、舒适性、燃油经济性以及车辆自身限制等因素的目标函数和约束条件,并引入松弛因子向量软化硬约束边界解决无可行解问题.进一步在滚...     

高速公路可变限速中大车混入因素研究

制定限速是防止超速的一项重要措施。文中介绍了可变限速系统的主要组成部分,工作原理以及应用情况。以京津塘高速公路为例,分析了大车的时间分布规律,对车流速度以及速度差的影响。介绍了基于大车比例的可变限速值确定的流程及限速数值,建立起大车比例与运行速度的关系。可变限速的实时性可以提供给驾驶员更准确的路况信息。     

福特天霸轿车巡航定速控制系统的维修

以福特天霸轿车为例,介绍了巡航定速控制控制系统的组成、系统检查以及故障诊断的步骤和方法。     

Model predictive control with constraints for a nonlinear adaptive cruise control vehicle model in transition manoeuvres

A vehicle following control law, based on the model predictive control method, to perform transition manoeuvres (TMs) for a nonlinear adaptive cruise control (ACC) vehicle is presented in this paper. The TM controller ultimately establishes a steady-state following distance behind a preceding vehicle to avoid collision, keeping account of acceleration limits, safe distance, and state constraints. The vehicle dynamics model is for continuous-time domain and captures the real dynamics of the sub-vehicle models for steady-state and transient operations. The ACC vehicle can execute the TM successfully and achieves a steady-state in the presence of complex dynamics within the constraint boundaries.     

车联网环境下连续信号交叉口协同控制模型

智能交通信号控制技术是缓解交通拥堵的重要手段。为解决传统强化学习算法应用到连续多交叉口的局限性问题,提出了1种基于上下层神经网络的连续交叉口交通信号控制模型。控制模型由下层神经网络选择当前状态下可能的最优控制策略,再由上层神经网络根据各路口车均延误进行二次调整,将最终控制策略应用到多交叉口的相位配时中。以典型连续3个交叉口为例,通过SUMO仿真平台对模型进行仿真验证,在低与高饱和度下,该控制模型分别对车均延误降低了23.6%和26%,排队长度降低了8.4%和9.4%。实验数据表明,该模型可有效提高连续交叉口道路通行能力,为缓解城市交通拥堵提供了1种有效技术手段。     

雨天环境下高速公路可变限速控制方法研究

降雨对高速公路交通安全和通行效率具有一定的负面影响.运用可变限速控制技术,根据高速公路实时交通流状态和降雨强度,对各路段限速值进行动态优化和调整,减小降雨带来的不利影响.阐述了雨天可变限速控制系统的总体方案,分析了降雨对能见度和路面摩擦系数的影响,建立了雨天环境下高速公路安全车速计算模型;在宏观动态交通流模型METANET基础上,提出了适用于雨天可变限速控制条件的改进模型,并以控制周期内所有车辆总行驶里程最大为目标,建立了雨天可变限速控制优化模型.利用Matlab软件仿真实验,结果表明,与固定限速方式相比,本文建立的可变限速控制方法可提高雨天环境下高速公路车辆运行速度,并降低各路段车速差,保障雨天环境下高速公路安全高效运行.     

基于预测恒定车头时距策略的自适应巡航控制研究

为了进一步提高车辆跟车过程中的跟踪性、安全性、舒适性和燃油经济性,针对已有间距策略表现过于保守或反应过于激烈等不足之处,提出了一种预测恒定车头时距策略。该策略考虑了相对加速度,建立了一种预测型期望车间距模型,进而应用于模型预测控制的多目标自适应巡航控制系统中,能进一步提高模型预测控制对多个控制目标的综合协调能力。搭建上层控制器、下层PID控制器、油门制动切换、逆纵向动力学模型。在多工况下仿真,通过建立性能评判指标对多目标进行量化分析。结果表明,所提出的间距策略在保证安全性的前提下,提升了自适应巡航控制系统的综合性能。在不同驾驶风格的车头时距下,跟踪性、舒适性和燃油经济性均有良好表现。