电气化公路技术研究

交通是能源消纳的重要领域，其对社会能源结构的调整和节能减排具有重要的影响和带动作用。在陆路交通方面，轨道交通和小型客运车辆的电气化发展方向相对清晰，而公路货运尚无明确的技术路线。为充分利用清洁能源，减少化石能源在交通领域中的使用，发展并推广电气化公路技术，对重载卡车的蓄电池、燃料电池、混合动力3种电气化方案进行对比分析，结合卡车负载的特点，对不同电气化方案进行评估。研究融合新能源发电及并网、混合动力技术、智能驾驶技术的电气化公路技术，从车辆动力技术、供电线路、受电弓与计费、新能源并网、编组智能驾驶运行5个方面对电气化公路方案进行介绍，可以实现公路货运系统的绿色、安全、高效运行。以10公里线路电气化为例，进行规划和成本估算，构建单车和区域（或路段）电气化的运营成本计算模型，基于燃油消耗和阻力分析2种方法进行计算。对车辆购置及改装、基础设施建设、可再生能源发电、系统环保效益等4个方面进行技术分析与成本测算。从供能技术变革、商业模式和推广路线3个角度对电气化公路技术的未来推广进行论证展望。研究结果表明：电气化公路技术的应用与规模化能够带来巨大的经济与环境收益，其中的混合动力方案与架空线输电方案为面对未来可能的储能技术变革与无线输电普及打下重要的基础，提供了拓展空间，也是重载货车实现智能驾驶的重要步骤；与燃油驱动相比，电驱动百公里成本减少96元，单一重卡年运营成本减少18.8万元，百公里污染物（如：碳氧化物、氮氧化物等）均减少50%以上。     

基于风险网络的轨道交通车辆风险评价

针对轨道交通车辆系统的风险网络和关键部件风险评价开展研究，以系统部件和部件连接关系作为节点和边，建立了风险网络模型，分析了节点固有风险的影响因素和计算方法.根据节点之间故障传播概率得到边的作用强度和路径风险.对节点固有风险和路径风险进行分析，得到节点综合风险，并通过幂法对节点综合风险进行求解，从而识别部件对系统的影响程度.以转向架系统为例进行综合风险计算，结果表明：部件固有风险大小不能完全决定综合风险大小，还与部件连接关系和作用强度相关；与实际经验得出的关键部件综合风险排序对比，利用本文方法得到的关键部件排序一致性与其他方法相比有明显提升.     

Real-time model predictive control of connected electric vehicles

ABSTRACT

Electric Vehicles (EVs) motors develop high torque at low speeds, resulting in a high rate of acceleration with the added advantage of being fitted with smaller gearboxes. However, a rapid rise of torque in EVs fitted with central drive powertrains can create undesired torsional oscillations, which are influenced by wheel slip and flexibility in the halfshaft. These torsional oscillations in the halfshaft lead to longitudinal oscillations in the vehicle, thus creating problems with regard to comfort and drivability. The significance of using wheel slip in addition to halfshaft torsion for design of anti-jerk controllers for EVs has already been highlighted in our previous research. In this research, we have designed a look-ahead model predictive controller (LA-MPC) that calculates the required motor torque demand to meet the dual objectives of increased traction and anti-jerk control. The designed LA-MPC will improve drivability and energy consumption in connected EVs. The real-time capability of the LA-MPC has been demonstrated through hardware-in-the-loop experiments. The performance of the LA-MPC has been compared to other controllers presented in the literature. A validated high-fidelity longitudinal-dynamics model of the Rav4EV, which is the test vehicle of our research has been used to evaluate the controller.     

电动汽车整车运行性能检测试验技术

电动汽车的生产和制造需要符合相关的标准,并且还要对整车的性能进行测试,只有这样才能更好的符合汽车上路的条件。本文主要是将国标要求作为基础来对电动汽车的最高车速、滑行能力、加速性能、制动性能和爬坡能力和能量消耗率和续航里程进行测试,通过实施一定的检测试验方法和配套的相关试验设备来做好检测,并且要对测试的结果进行分析,对电动汽车的运行性能进行进一步的优化,从而推进我国电动汽车行业的更好发展和进步。     

纯电动商用车异质队列的多目标控制

队列行驶的研究能有效解决商用车货运安全、能耗浪费和环境污染等问题,但现有研究多基于单一跟车目标控制的匀质队列,这在货运场景中无法达到很好的控制效果。本文中构造了纯电动异质商用车队列,为其设计了分布式非线性模型预测控制器。根据道路环境信息和车辆跟车、安全、舒适和节能等特性,分别建立了领航车和跟随车的控制器模型,实现异质队列的多目标控制。为验证所提出控制方法的有效性,由5辆动力学特性相异的商用车组成队列,并搭建了控制仿真平台进行Trucksim/Simulink联合仿真。结果表明,本文中提出的控制算法能有效实现异质商用车队列的多目标控制,与PID定速巡航控制相比,能耗可降低5.3%以上。     

Flow-field guided steering control for rigid autonomous ground vehicles in low-speed manoeuvring

ABSTRACT

This paper studies the low-speed manoeuvring problem for autono-mous ground vehicles operating in complex static environments. Making use of the intrinsic property of a fluid to naturally find its way to an outflow destination, a novel guidance method is proposed. In this approach, a reference flow field is calculated numerically through Computational Fluid Dynamics, based on which both the reference path topology and the steering reference to achieve the path are derived in a single process. Steering control considers three constraints: obstacle and boundary avoidance, rigidity of the vehicle, plus the non-holonomic velocity constraints due to the steering system. The influences of the parameters used during the flow field simulation and the control algorithm are discussed through numerical cases. A divergency field is defined to evaluate the quality of the flow field in guiding the vehicle. This is used to identify any problematic branching features of the flow, and control is adapted in the neighbourhood of such branching features to resolve possible ambiguities in the control reference. Results demonstrate the effectiveness of the method in finding smooth and feasible motion paths, even in complex environments.     

人机混驾环境下基于LSTM的无人驾驶车辆换道行为模型

道路系统中的人机混驾交通环境是指人工驾驶车辆与自动驾驶车辆混合运行的交通环境，其中换道行为建模是人机混驾环境下无人驾驶车辆行为研究的热点。基于深度学习理论，构建人机混驾环境下基于长短期记忆神经网络的无人驾驶车辆换道行为模型（Long-short-term-memory-based Autonomous Vehicles Lane Changing，LSTM-LC）。通过研究人工驾驶车辆在换道过程中与周边车辆的相互作用，对换道行为影响因素进行分析；同时，为了提升模型的迁移性，引入道路横向偏移量信息。结合LSTM神经网络的输入要求，使用美国公开交通数据集Next Generation SIMulation（NGSIM）构建换道行为样本库。针对LSTM-LC模型，以均方差MSE作为损失函数，使用RMSprop优化方法进行训练，对LSTM网络结构、历史序列长度N及训练样本量3个重要参数进行标定。最后，针对道路横向偏移量M对LSTM-LC模型性能的影响进行对比试验。研究结果表明：相比GRU-LC模型，LSTM-LC模型对换道行为的表征更准确，在模型的精度和迁移性上有着显著的提升；GRU-LC模型的均方差为4.64 m²，迁移性均方差为119.82 m²，而LSTM-LC模型的均方差为3.18 m²，迁移性均方差为79.58 m²，分别优化了31.5%和39.71%；通过引入道路横向偏移量M，可将LSTM-LC模型精度和迁移性提升约10%，且模型稳定性更强。     

路网环境下考虑大型车混入率的事故疏散诱导模型

大型车的混入对高速公路交通流产生了较大的影响，尤其是在交通事故情景下。为了引导事故条件下驾驶人和组织者做出高效准确的决断，将考虑了大型车混入率的动态空间占有率模型引入到交通波模型，构建干涉与非干涉情景下的交通事故影响模型。以郑尧高速为例，对模型的准确性和可行性进行了验证，分别对干涉情景下的疏散时间、疏散量以及事故发生的位置，车辆数等指标与事故影响程度的指标（包含事故最远排队长度，事故持续时间）关系进行分析。研究结果表明：疏散时间与事故影响程度成正相关关系，疏散量与事故影响程度成负相关关系，而事故发生点与上游匝道之间的距离与其关系不大；道路服务水平为0.456，车辆数为1 321 veh·h^-1时，为了使得分合流区不受影响，在不采取任何措施的情景下，应将大型车混入率控制在50.1%以下，使得最远排队长度在10 km内；当大型车混入率大于58%时，将很难通过干涉引导避免对上游分合流区产生影响；在35 min以内采取干涉措施的效果最为明显，而大于35 min时，事故持续时间会发生一个急剧的增加，不利于路网恢复，之后事故恢复时间将趋于平稳；对道路交通量进行模拟可知交通量每增加50 veh，疏散时间和距离增加的范围为[1.5 min，3.6 min]和[1.209 km，1.543 km]。研究结果可为高速公路事故诱导策略制定和疏散效果提升提供参考。     

卫星定位数据驱动的营运车辆驾驶人驾驶风险评估模型

为了提高营运车辆驾驶人安全管理的精细化水平，合理地评估驾驶人驾驶风险程度，有的放矢地降低高风险驾驶人的事故率，基于卫星定位数据特点及驾驶行为与驾驶风险的相关关系设计26个驾驶行为特征参数。考虑到高速和非高速行驶时相同驾驶行为对驾驶风险的影响区别较大，根据23名营运车辆驾驶人的实测数据有针对性地筛选高速和非高速路段驾驶人风险评估指标，构建营运车辆驾驶人驾驶风险评估指标体系。然后，基于熵权法、独立性权系数法和Spearman相关系数法建立集成赋权法，确定各评估指标的权重。最后，雇佣40名营运车辆驾驶人进行实车试验以验证模型的合理性。结果表明：车辆速度和加速度方面的驾驶行为特征可以用于评估驾驶人的驾驶风险且评估效果较好，驾驶风险评估得分与实际交通冲突次数呈正相关关系，所建立模型可以较为准确地评估营运车辆驾驶人驾驶风险的高低，准确率达到77.50%，该模型在不同地区使用时，准确率存在一定的差异，但在容许范围之内，方法具有较好的鲁棒性。