云支持的分层式车辆队列预测性巡航控制

为了提升队列行驶的经济性,提出了一种高速公路场景下的云支持的队列预测性巡航控制方法(CPPCC),并进行真实道路和车辆数据模型的仿真实验。该方法采用了分层式结构,上层为云端的队列速度规划层,下层为队列稳定控制层。云端的速度规划层,考虑了道路坡度的滚动域的动态规划(RDP)算法,实现队列行驶的经济性目标。下层的车端队列稳定控制层,搭载了分布式模型预测控制器(DMPC),来跟踪云端发送速度,同时考虑了队列的稳定控制。结果表明:与传统的前车与领航车跟随的定速巡航队列(PLF-CC)方法相比,在行驶时间减小0.24%的前提下,本文所提出的方法节省6.04%的能源。