智能网联混合交通流CO2排放影响及改善方法

智能网联环境下协同自适应巡航控制(CACC)车辆和人工驾驶(MD)车辆将构成混合交通流,针对该混合交通流的CO₂排放开展研究。首先,考虑智能网联环境特征,界定本文混合交通流的研究范围,并应用基于实测数据标定的跟驰模型描述混合流中各车型车辆的跟驰行为。然后,考虑周期性边界条件设计数值仿真实验,基于仿真轨迹数据,采用CO₂排放模型计算混合交通流CO₂排放影响。最后,从混合交通流稳定性层面考察CO₂排放的影响机理,同时提出降低CO₂排放的改善方法。研究结果表明：混合交通流CO₂排放随着CACC渗透率p的增加呈现先上升后下降的影响趋势,且与交通流稳定性存在定性的影响关系,在本文方法下,混合交通流CO₂排放将随着p值增加而逐渐下降,相比p=0时的MD车流,p=1时的CACC车流可将CO₂排放降低约19.35%。研究结果可从降低CO₂排放层面为智能网联混合交通流管理策略提供参考。     

基于人类驾驶员在跟车高风险情景中的经验轨迹数据优化智能网联车辆纵向控制模型参数（英文）

智能网联车辆(CAV)具有提高驾驶安全性的巨大潜力,CAV的基本性能评估准则之一是其能否在真实的交通情景中比人类驾驶员更安全地行驶。本研究提出了一种基于人类驾驶员在跟车高风险情景中的经验轨迹数据来优化CAV纵向控制模型参数的方法。首先,从经验轨迹数据中提取初始跟车车组(I-CFP)。然后,基于模型默认参数值,采用自适应巡航控制模型(ACC)和协同自适应巡航控制模型(CACC)进行仿真,生成模拟跟车车组(S-CFP)的原始轨迹。最后,应用遗传算法来优化ACC和CACC模型的控制参数,并生成优化后的跟车车组(O-CFP)轨迹。结果表明,S-CFP的安全性优于I-CFP,而O-CFP具有最佳的安全性能。ACC/CACC模型中的优化参数多样且与默认参数不同,表明最佳模型参数会随跟车情景不同而变化,进而为减少追尾碰撞风险提供了有价值的视角。     

汽车自适应巡航跟车多目标鲁棒控制算法设计

为满足自适应巡航系统跟车模式下的舒适性需求并且兼顾车辆安全性,基于模型预测控制原理提出一种多目标鲁棒跟车控制算法.建立考虑前车加速度干扰的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,该模型可全面反映系统的动态演化规律,提高模型的精度和可靠性;针对自适应巡航系统需求进行目标分析,设计一种考虑舒适性和安全性的多目标模型预测控制算法;针对模型预测控制算法鲁棒性较差的问题,引入修正项反馈,提高控制系统鲁棒性,采用向量约束管理法解决模型预测控制算法硬约束造成的控制系统无优化解问题.仿真结果表明:该算法使跟车时车辆加速度及冲击度保持在舒适性范围,同时车间距始终大于最小安全距离,兼顾了舒适性和安全性要求,实现了自适应巡航控制系统跟车目的.     

车辆多模式多目标自适应巡航控制

为增强量产ACC对前车驾驶意图的预判与自适应能力,发展了一种多目标自适应巡航控制算法,建立闭环纵向跟驰模型。基于模型预测控制理论,综合协调巡航过程中驾驶员期望响应、跟驰安全性、车辆自身物理限制等控制目标,并引入松弛向量以确保滚动在线优化存在可行解。采用待优化目标与控制输入权重调校以及控制器工作域边界松弛的策略,将ACC系统划分出6种工作模式,同时采用模糊推理与加速度加权平均策略,以实现工作模式最佳匹配与平稳过渡。仿真结果表明,多模式设计策略与多目标控制算法能够一定程度上提升ACC系统的适应性与友好性。     

汽车自适应巡航线性参变间距控制算法

为满足驾驶员对汽车自适应巡航控制系统的个性化安全车间距设计的需求,采用H∞理论设计了线性参变间距控制算法。考虑到驾驶员自主设定车头时距带来的控制系统动态不确定性问题,采用线性参变模型描述本车与前车间的相对运动学特性,并通过加速度限值抑制了控制输入饱和且改善了乘坐舒适性。基于H∞控制理论并根据时距动态变化实现了对控制器参数的实时调整和汽车纵向动力学的非线性控制。典型仿真工况及其与动态面控制算法的性能对比性分析表明,本文算法可实现驾驶员对车头时距的个性化设定,同时也避免了时距和车辆状态离散变化甚至跳变带来的瞬态跟随性能恶化。     

自主网联车辆时滞反馈预测巡航控制

考虑车联网环境下的车辆自适应巡航控制问题,提出一种针对前车信息传输存在有界长时延的自主车辆时滞反馈预测巡航控制策略.首先建立自主网联车辆自适应巡航系统的增量控制时滞模型,再考虑车辆行驶安全性、舒适性和燃油经济性等指标,结合滚动优化原理定义时滞反馈预测巡航控制器.进一步,利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式技术...     

基于数据驱动的鲁棒反步自适应巡航控制

为了实现高精度的鲁棒自适应巡航控制（ACC）,提出基于数据驱动的鲁棒反步自适应巡航控制算法. 利用反步技术设计虚拟控制器,将车辆间距控制转化为速度控制,避免速度相关型间距策略带来的间距与速度控制耦合;构建基于数据的耦合滑模面并设计状态观测器,补偿车辆复杂的非线性动力学特性、离散误差及外部干扰,提升控制算法的鲁棒性;利用反馈控制及鲁棒控制技术设计数据驱动的ACC鲁棒控制算法;分别选取固定时间间距、变时间间距策略,利用所提ACC算法及基于比例积分（PI）的ACC算法进行车辆自适应巡航控制对比仿真验证. 对比实验结果表明,所提算法在控制精度、鲁棒性方面具有优越性.     

考虑驾驶员行驶特性的双模式自适应 巡航控制设计

为了设计一个能够模拟驾驶员行驶行为的汽车自适应巡航控制(ACC)系统,通过分析驾驶员的日常行驶特性,在模型预测控制的框架基础上提出一个双模式的自适应巡航控制策略：当远离前车时,ACC系统采取快速接近模式,在满足安全舒适的前提下以尽量短的时间减小两车间距;一旦车间距调整至期望值附近时,ACC系统切换到平稳跟车模式,使车辆安全、平稳、舒适地对前车进行跟车;为使2种模式切换时能平滑过渡,利用模糊理论设计了2个模式的切换规则来模拟驾驶员的决策过程.通过仿真试验,证实了该双模式ACC控制策略在满足行驶过程中的安全性以及舒适性的同时,有效地反映了驾驶员的日常行驶习惯,更易于被驾驶员接受,有利于提高ACC系统的使用率.     

自适应巡航控制新方法

为提高汽车高速行驶的交通安全 ,提出一种新的基于目标安全车距的自适应巡航控制(ACC)方法 .它仅通过调节辅助节气门开度和驱动轮制动力矩即可实现 .论述了测距传感器的选择 ,目标安全车距、目标减速度的确定和实现 ,给出了ACC逻辑框图 ,进行了仿真分析 .探讨了误报现象及其排除方案 .仿真结果表明 ,这种控制方法是简单可行的 ,易于和ABS/ASR形成ABS/ASR/ACC集成化系统     

基于DMPC的多车协同自适应巡航控制研究

针对多车协同自适应巡航控制系统(CACC)中车辆跟驰距离波动大的问题,提出了一种分布式模型预测控制(DMPC)策略。采用分层控制的思想对CACC系统进行控制。控制器分为上位控制器和下位控制器。上位控制器根据车队状态计算车辆的期望加速度,下位控制器根据期望加速度控制车辆的节气门开度和制动系统压力。首先,建立了车队的纵向动力学模型。其次,根据控制目标设计目标函数,使车队能够获得当前时刻的最优控制量。然后基于逆发动机模型和逆制动模型设计了下位控制器。最后,通过Carsim和MATLAB/Simulink的联合仿真,验证了所设计控制策略的有效性。结果表明,DMPC可以减小车辆跟驰距离误差的峰值、标准差和均方根值,提高跟驰稳定性。     

用于自适应巡航控制的汽车纵向动力学模型的建立

为了实现汽车自适应巡航控制(ACC)的目的,在已有制动系模型的基础上,引入发动机二状态模型,给出了驱动与制动的切换标准,建立了汽车纵向动力学模型,并以Santana轿车参数为例建立了模拟仿真程序,对ACC典型工况进行了仿真。仿真结果表明:模型可实现ACC的控制目的,驱动与制动可顺利切换。     

基于最优预瞄加速度决策的汽车自适应巡航控制系统

从驾驶员操作汽车的行为特性建模的角度出发,将驾驶员建模理论———稳态预瞄动态校正假说应用于汽车自适应巡航控制系统的理论研究中,构建了基于驾驶员最优预瞄加速度模型的车辆ACC系统结构。并在此基础上建立了相应的ACC系统控制算法。理论分析与仿真计算结果表明:基于驾驶员操纵行为特性的分析,应用驾驶员操纵行为建模理论来研究汽车ACC系统的理论过程为车辆ACC系统的开发提供了一个可行的研究途径。     

手动驾驶和ACC混合车流元胞自动机模型研究

针对由手动驾驶车辆和ACC（自适应巡航控制）车辆组成的混合车流,考虑驾驶员的个体驾驶特性差异和ACC车辆的运行原理,构建了各自的运行规则,提出了一个新的元胞自动机模型．给出了周期边界条件下的计算机仿真结果,并对其进行了分析和讨论．结论表明：车流中保守型驾驶员的存在导致了道路利用率的降低,而合理的匹配各种车辆的混合比例,...     

Connect & Drive: design and evaluation of cooperative adaptive cruise control for congestion reduction

Road throughput can be increased by driving at small inter-vehicle time gaps. The amplification of velocity disturbances in upstream direction, however, poses limitations to the minimum feasible time gap. This effect is covered by the notion of string stability. String-stable behavior is thus considered an essential requirement for the design of automatic distance control systems, which are needed to allow for safe driving at time gaps well below 1 s. Using wireless inter-vehicle communications to provide real-time information of the preceding vehicle, in addition to the information obtained by common Adaptive Cruise Control (ACC) sensors, appears to significantly decrease the feasible time gap, which is shown by practical experiments with a test fleet consisting of six passenger vehicles. The large-scale deployment of this system, known as Cooperative ACC (CACC), however, poses challenges with respect to the reliability of the wireless communication system. A solution for this scalability problem can be found in decreasing the transmission power and/or beaconing rate, or adapting the communications protocol. Although the main CACC objective is to increase road throughput, the first commercial application of CACC is foreseen to be in truck platooning, since short distance following is expected to yield significant fuel savings in this case.

     

汽车巡航控制系统的环境评估

从定量分析巡航控制对降低汽车燃油消耗和排放污染物影响的角度出发,建立了一套包括汽车排放子模型在内的整车纵向动力学模型,并在巡航模糊控制器基础上提出了一套新的巡航自适应模糊PID控制算法。对比分析了两种算法在典型巡航工况下燃油消耗和一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化合物等空气污染物含量,从而将巡航控制系统对汽车排放的影响从原来的定性分析拓展到定量分析,为巡航控制算法的优化设计提供了一种新的评价方法。     

Research on Directly Adaptive Fuzzy Algorithm Based ACC Controller

A directly adaptive fuzzy algorithm is applied in vehicle adaptive cruise control system. The basic principle of the adaptive fuzzy algorithm is analyzed. The initial value of the fuzzy based vector is given by the traditional fuzzy membership. Adaptive law of the adjustable parameters θ is also determined. The directly adaptive fuzzy ACC controller is designed based on Matlab fuzzy toolbox. Matlab-Simulink is adopted to test the function of the adaptive fuzzy ACC controller. The control system is established using a 7 DOF vehicle dynamics model. Simulation results indicate that the principle of the method is correct and it performs well both in cruise and distance keeping.