[发明专利]一种基于经济性驾驶的实时预测巡航控制系统

说明书

本发明公开了一种基于经济性驾驶的实时预测巡航控制系统，包括：信息采集模块：用于采集当前车辆和前方车辆行驶状态信息，包括速度信息、当前车辆和前车的距离，以及预测距离内道路交通速度限制信息；将采集的信息传递给车辆动力学模型建立模块；车辆动力学模型建立模块，其根据采集的交通速度限制信息及前车与本车的行驶状态信息，建立车辆动力学模型，同时建立控制问题，确定优化的目标和所满足的约束条件；滚动时域优化计算模块：基于车辆动力学模型建立模块提出的控制问题和约束条件，通过庞德里亚金极小值原理和二分法相结合的方法，优化得到最优挡位序列、最优发动机转矩及制动力的显示解，确定最优控制律。

技术领域

本发明属于汽车智能辅助驾驶及能量控制技术领域，其涉及的是一种基于经济性驾驶的实时预测巡航控制(ED-PCC)系统，通过使用前方交通路况和前行车辆速度等信息，以提高整车燃油经济性，同时确保行车安全。

背景技术

智能交通作为未来城市交通的主要发展趋势,受到世界各国的重视。交通系统的智能化和车辆行驶的自动化与智能化为车辆行驶优化提供了更大的发展空间。在智能交通系统下,依托高速通信设施和统一的通信协议,车辆行驶优化不再是单个车辆的轨迹规划,而是形成了以人-车、车-车、车-路为基础的高层系统优化。在城市路况下，通过未来交通信号信息的使用，可以在交通密度低的情况下有效减少等待时间和燃料消耗。然而，当车辆处于较大交通流路段时，速度优化的可能性被前行的车辆严重限制。在这种情况下，应该考虑汽车跟随的实时预测巡航控制以减少燃料消耗，同时确保行车安全。

基于经济性驾驶的汽车节能控制具有良好的发展前景和应用潜力，但是该技术的真正实现还面临着一系列的挑战：首先，车辆行驶优化尤其是与智能交通融合的行驶优化理论需要进一步完善。车辆内部动力系统具有高度非线性特性，特别是考虑车辆的换挡过程及发动机动态特性时，最优控制问题往往具有高度的复杂性，而现有的控制求解算法和硬件均不满足高效、实时的要求；其次，汽车在行驶优化当中首先应当满足安全性的要求，在复杂的交通工况如考虑行人、前车等因素下，车辆节能潜力也受到很大制约。

为了解决上述问题，本发明考虑城市工况下的汽车跟随问题，设计一种基于经济性驾驶的实时预测巡航控制(ED-PCC)系统。该系统适用于交通流密度处于中等或较高情况，被控对象为配置五挡机械式自动变速器(AMT)的车辆，目标是通过预测前方交通情况来确保安全距离，减少燃油消耗，并避免不必要的加速和制动以提高舒适度。为了实现这个目标，本发明使用优化控制算法和模型预测控制(MPC)相组合的方法以更好的处理交通情况带来的约束问题。

一般来说，有几种方法来解决非线性控制问题，包括启发式算法(基于规则，模糊逻辑和神经网络)和基于优化算法，如确定性动态规划(DP)，Pontryagin极大值原理和随机动态规划(SDP)。通过DP和极大值原理的结合，可以在不损失精度的情况下提高控制器在计算效率方面的性能。考虑周围车辆的预测行驶模式的变化，采样时间应该足够小以确保行驶安全。结果使得预测步数大于其他控制系统，这导致对计算效率有更高的要求。此外，由于离散的变速箱速比，最优控制问题不能近似为连续的，因此它是一个混合整数非线性控制问题。

发明内容

为找到车辆控制最优发动机扭矩和挡位的实时解决方案，本发明提出一种基于经济性驾驶的实时预测巡航控制(ED-PCC)系统，该系统综合考虑前方交通状态、道路、前车速度、位置等信息以实现更好的燃油经济性。为了充分挖掘传动系统减少燃油消耗的潜力，本发明对发动机转矩、制动力矩和挡位进行优化，同时保证车辆的安全距离和交通限速，优化问题表示为混合整数非线性控制问题，并通过Pontryagin极小值原理(PMP)和二分法结合的方法进行求解，有效提高ED-PCC的求解效率。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种基于经济性驾驶的实时预测巡航控制系统，包括：