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针对混合交通中人类驾驶汽车引起的碰撞隐患,提出一种考虑驾驶员误差的无信控交叉口集中式轨迹规划方法。首先,以最优控制框架设计了多车协同轨迹规划方法,以运动时间、燃油经济性和行车延误建立复合优化目标。其次,通过实车试验采集不同驾驶员的操作数据集,建立加速度误差的马尔科夫链误差转移概率矩阵。最后,基于车辆碰撞估计结果对可能发生事故情况进行重规划计算,并在不同自动驾驶市场渗透率工况下进行仿真验证。仿真结果表明,碰撞发生率和平均重规划次数与渗透率负相关。采用重规划方法后交叉口内的规划成功率可达90%以上,且燃油经济性等交通指标得到改善。 相似文献
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现有的车辆编队控制研究多基于全智能网联环境,不适用于智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle, CAV)与人工驾驶汽车(Human-Driven Vehicles, HDV)组成的混合交通场景,因此以混合交通环境下CAV和HDV组成的车辆编队为研究对象,引入头车及前车、后方HDV信息,提出一种改进的智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model, IDM)。为更贴合驾驶员的操作行为,缓解优化速度模型(Optimal Velocity Model, OVM)受前车影响产生的速度波动,通过引入驾驶员误差,对OVM模型进行改进。为验证模型的有效性,分别对以上改进进行仿真对比分析,结果表明改进后的IDM模型和OVM模型组成的混合车辆编队在速度响应时间、跟驰间距、油耗、安全性、稳定性等性能方面得到明显改善。 相似文献
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为改善插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,提出一种基于规则的能量管理策略.结合智能网联汽车技术,利用烟花算法(F WA)结合系统约束条件,对能量管理策略参数进行优化,以求使车辆在变化的路况下能耗最低.为减轻沉重运算负荷,设计了一种事件触发机制来控制优化操作的启停.当车辆油耗超过预设上限则开始优化,一旦油耗满足预... 相似文献
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随着汽车的智能化与网联化,混合动力汽车的节能驾驶技术已由单纯的动力总成能量管理向涵盖车-路-云一体化的综合控制演化,基于车速规划的经济性驾驶与基于路径规划的经济性路由可显著提高汽车的节油率。介绍了现有混合动力汽车的典型节能驾驶技术,指出了节能驾驶技术的商业价值及其节油潜力;归纳总结了经济性驾驶的研究现状,引出了路径规划对于能耗的重要影响;从能耗模型构建、路径优化问题建立和求解算法三方面系统梳理了经济性路由的研究现状,指明了其研究思路;探究讨论了多车混合经济性路由问题,为物流配送车辆的经济性调度提供了优化思路;对混合动力汽车节能驾驶技术的发展趋势进行展望。 相似文献
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为改善常规驾驶车辆交通流追尾碰撞交通安全状况,提出智能网联车辆(Connected and Automated Vehicles,CAV)与常规车辆构成的混合交通流车队稳定性优化控制方法。基于全速度差模型,应用集成速度与加速度的多前车反馈构建CAV跟驰模型,考虑CAV混合交通流车辆空间分布的随机性,将各类型局部车队稳定性作为优化目标,以局部车队头车速度扰动为系统输入,以尾车速度扰动为系统输出,应用经典控制理论领域的传递函数法推导局部车队稳定性约束条件;分析关于平衡态速度与CAV反馈系数的车队稳定域,以各类型局部车队能够在任意平衡态速度下均稳定为控制目标,对CAV反馈系数输出进行优化控制;设计高速公路上匝道交通瓶颈数值仿真试验,在不同CAV比例等多种条件下,分析CAV混合交通流优化控制对交通流车辆追尾碰撞风险的影响。研究结果表明:CAV混合交通流优化控制可降低车辆追尾碰撞风险,在碰撞时间阈值小于2 s时,100%比例的CAV交通流可将交通流的车辆追尾碰撞风险降低85.81%以上;在碰撞时间阈值大于2 s时,追尾碰撞风险可降低48.22%~78.80%。所提优化控制方法可有效降低CAV车队优化控制的复杂性,为大规模CAV背景下的混合交通流优化控制以及车辆追尾碰撞交通安全提升策略提供直接理论参考。 相似文献
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为了进一步提高自动驾驶汽车在交叉路口行驶时的燃油经济性,基于模型预测控制(MPC)理论,量化分析了车辆安全性、经济性、舒适性等多性能指标函数及约束,并设计了以经济性为主的交叉路口自动驾驶汽车生态驾驶控制器。仿真结果表明,所提出的控制策略能够保证良好的安全性和舒适性,与LQR控制器相比,在有前车影响和无前车影响工况下的百公里油耗分别降低15.83%和34.98%。 相似文献
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网联协同控制是智能网联汽车的重要应用场景,而车联网的通信时延与丢包可能导致控制性能下降,甚至影响行车安全。为了分析时延与丢包对网联车辆控制的稳态与瞬态性能的影响,设计了网联控制器,并开展了仿真与实车试验。基于车辆动力学特性,将通信时延与丢包下的网联车辆控制分解为纵向控制与横向控制,进行了统一建模,并设计了控制器进行试验分析;搭建了网联自动驾驶的CarSim-Simulink联合仿真平台,及集成可模拟时延与丢包的LTE-V原理样机的智能网联汽车试验平台;开展了不同时延与丢包率下网联跟车控制与网联路径跟踪控制的仿真试验与实车试验。试验结果显示:时延与丢包对控制误差的影响形态有相似性;时延或丢包率取系统及工况参数有关的小值时,如试验中时延小于200 ms或丢包率小于20%,工况随机因素对控制误差的影响可能超过时延与丢包的影响;在更大的时延或丢包率下,时延与丢包的出现方式(如出现时机等)对控制误差影响更大。研究结果表明:能实现针对网联车辆控制系统通信特性的控制器优化设计,使得当时延与丢包在工况相关阈值内时,系统控制误差有界。所揭露的规律一方面可用于对造成危险控制误差的时延与丢包工况进行预警,另一方面也可用于基于给定的稳态或瞬态控制误差边界,判定对应工况允许的时延与丢包率边界。 相似文献
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随着燃油价格持续上涨及企业用工成本上升,通过智能网联技术实现车队的智能化管理从而帮助物流企业降本增效成为人们关注的焦点。文章基于车联网采集的高分辨率车辆行驶数据,从经济性、安全性角度出发提取8个驾驶行为特征指标,利用熵权法确定各指标权重,再采用TOPSIS模型计算实现了对各行程司机驾驶行为的评价,实例计算结果表明,该方法能客观、有效地评价高速干线物流卡车司机驾驶行为,对物流企业开展生态驾驶培训、改善车队燃油经济性、驾驶安全性具有重要的参考价值。随着智能网联汽车的到来,该方法还可以为自动驾驶车速规划提供参考。 相似文献
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混合动力汽车的动力部件参数和控制器参数对整车燃油经济性和排放有重要的影响。文章分别以基于遗传算法的3种算法:权重系数法、并列选择法和共享函数法对一辆样车的参数进行离线仿真。结果表明,应用这些方法获得的优化参数,在满足车辆特定性能的前提下能有效地减少油耗和降低排放。对比分析优化结果,找出最适合HEV参数优化的算法,并给出参数优化的多组Pareto最优解。 相似文献
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智能交通系统技术的发展为进一步提高车辆驾驶性能带来了新的机遇。插电式混合动力汽车的生态驾驶涉及到3个问题,分别为如何利用动态交通信息对纵向行驶速度进行规划,动力电池SOC全局最优快速规划,以及动力系统实时能量管理。为此,本文中设计了一种结合通精度模型的兼顾计算效率与求解精度的分层式控制策略。上层控制融合了动态交通信号灯信息,通过对车辆行驶速度优化提高了驾驶舒适性,中层则通过对动力系统模型拟合近似,利用凸优化算法实现了SOC快速全局最优规划,为消除拟合模型产生的误差,下层则基于原始非线性模型,通过反馈控制,构建了一种自适应等效燃油消耗最小值策略(A-ECMS)。结果表明,车辆的驾驶舒适性相比于没有速度优化的策略提升了75.92%,且燃油经济性相比于两种常用的基于线性规划的策略分别提升了7.39%与10.91%。 相似文献
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《汽车工程》2017,(6)
为实现混合动力汽车的实时最优能量管理,提出一种基于智能网联的分层能量管理控制方法。上层控制器利用交通信号灯正时求解目标车速的范围,而采用快速模型预测控制(F-MPC)算法预测给定时间窗口内的最优目标车速序列。下层控制器根据最优目标车速序列,利用基于威兰斯线方法的等效燃油消耗最小策略(WLECMS)进行混合动力汽车能量管理。硬件在环试验结果表明,所提出的基于智能网联的上层控制器可避免混合动力汽车红灯停车,而F-MPC可实现与MPC相近的最优车速预测和燃油经济性,且每一时间步长的计算时间可缩短到MPC的7.2%;WL-ECMS可实现良好的车速跟随,百公里油耗与ECMS相当,且每一时间步长的计算时间可缩短到ECMS的1.48%。 相似文献
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智能汽车驾驶作为一项代表性的高新技术集成载体,能够提高车辆行驶安全性并减轻驾驶员操作负担,并且能够有效缓解交通拥堵压力。由于我国道路环境复杂多变,驾驶员经常采取超车变道操作,使得机动车超车变道的安全问题尤为严峻。为此,辅助驾驶员安全地完成超车变道过程,提出了基于纵侧向动力学控制的智能变道辅助系统,以车辆实际速度与目标速度为参数,设计具有滑模控制特性的控制器。仿真结果与硬件在环台架测试结果表明,基于纵侧向动力学控制的智能变道辅助系统能够较为有效地提高驾驶安全性,减轻驾驶员操作负担。 相似文献