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《汽車(chē)工程》2023年第8期發(fā)表了清華大學(xué)高博麟副研究員團(tuán)隊(duì)研究成果“基于云控系統(tǒng)的隊(duì)列預(yù)測(cè)性巡航與換道決策”一文。為了提高高速公路車(chē)輛隊(duì)列行駛的安全性、經(jīng)濟(jì)性、通行高效性和車(chē)速平順性，論文提出了基于云控系統(tǒng)的隊(duì)列預(yù)測(cè)性巡航與換道決策方法，通過(guò)云控平臺(tái)獲取動(dòng)態(tài)交通環(huán)境信息，并對(duì)環(huán)境車(chē)輛狀態(tài)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間尺度的軌跡預(yù)測(cè)?；诖?，規(guī)劃隊(duì)列縱向加速度與橫向換道時(shí)機(jī)，通過(guò)車(chē)云協(xié)同的分層控制，實(shí)現(xiàn)隊(duì)列車(chē)輛軌跡跟蹤，提升隊(duì)列行駛的綜合性能，并通過(guò)仿真試驗(yàn)，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)算法的有效性。

一、研究背景

隊(duì)列預(yù)測(cè)性巡航控制利用車(chē)輛前方道路坡度的前瞻信息，提前規(guī)劃好車(chē)輛的經(jīng)濟(jì)車(chē)速，可提高車(chē)輛行駛的燃油經(jīng)濟(jì)性。目前，大多研究?jī)H使用靜態(tài)道路信息（道路坡度）進(jìn)行縱向車(chē)速規(guī)劃。但是在實(shí)際的交通場(chǎng)景中，道路上必然存在環(huán)境車(chē)輛，如果僅考慮靜態(tài)道路信息而忽略動(dòng)態(tài)交通環(huán)境，規(guī)劃的車(chē)速存在安全隱患。另外，目前的隊(duì)列預(yù)測(cè)性巡航控制僅僅規(guī)劃一條車(chē)道上的車(chē)速，忽略了換道行駛對(duì)巡航綜合性能的提升效果。

(資料圖片)

二、研究?jī)?nèi)容

1. 車(chē)云分層控制架構(gòu)：云控平臺(tái)通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)直接獲取隊(duì)列狀態(tài)（如位置、速度等），并通過(guò)路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施收集動(dòng)態(tài)交通環(huán)境信息（如環(huán)境車(chē)的位置速度等）。云端隊(duì)列預(yù)測(cè)性巡航與換道決策算法計(jì)算隊(duì)列最優(yōu)的縱向加速度序列與橫向換道決策序列，并將序列下發(fā)車(chē)端。隊(duì)列接收到云端指令進(jìn)行解析和跟馳及換道跟蹤控制，并實(shí)時(shí)上傳隊(duì)列運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，形成車(chē)云的滾動(dòng)閉環(huán)控制。

圖1 車(chē)云分層控制架構(gòu)

2. 隊(duì)列預(yù)測(cè)性巡航與換道決策算法：通過(guò)路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施獲取動(dòng)態(tài)交通信息，并上傳云平臺(tái)；云平臺(tái)利用預(yù)測(cè)模型估計(jì)環(huán)境車(chē)輛的未來(lái)狀態(tài)；隊(duì)列采取不同的行為而獲得的懲罰體現(xiàn)在設(shè)計(jì)的目標(biāo)函數(shù)中，通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)縱向加速度與橫向換道決策的協(xié)同優(yōu)化，并將決策結(jié)果發(fā)送至車(chē)端進(jìn)行跟蹤控制。

圖2 隊(duì)列預(yù)測(cè)性巡航與換道決策算法示意圖

3. 仿真驗(yàn)證：利用Sumo與Matlab搭建聯(lián)合仿真環(huán)境，設(shè)計(jì)了不同交通流量下的5組仿真工況。

三、研究結(jié)果

對(duì)比微觀駕駛模型，采用該方法的隊(duì)列在巡航時(shí)碰撞風(fēng)險(xiǎn)降低 42. 2%，換道時(shí)碰撞風(fēng)險(xiǎn)降低 3. 41%，平均節(jié)油率為 1. 22%，速度提升 0. 83%，平順性提高 49. 84%。

創(chuàng)新點(diǎn)與意義

針對(duì)傳統(tǒng)隊(duì)列預(yù)測(cè)性巡航控制忽略動(dòng)態(tài)交通環(huán)境，且僅考慮一條車(chē)道上的速度優(yōu)化，導(dǎo)致高速公路巡航行駛綜合性能難以達(dá)到最優(yōu)的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于云控系統(tǒng)的隊(duì)列預(yù)測(cè)性巡航與換道決策算法，并設(shè)計(jì)了車(chē)云分層求解策略算法框架，實(shí)現(xiàn)了待優(yōu)化量的在線快速求解。該算法可綜合提升車(chē)輛隊(duì)列高速公路巡航行駛的安全性、經(jīng)濟(jì)性、高效性和平順性，為隊(duì)列預(yù)測(cè)巡航控制提供了理論依據(jù)，具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值與指導(dǎo)意義。