[发明专利]动态交通场景下智能网联车辆经济性驾驶控制方法

权利要求书

1.一种动态交通场景下智能网联车辆经济性驾驶控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：信息获取：获取受控网联车辆的初始位置信息、目的地信息、通行时间t_end、终点速度v_end和全程道路长度s_end，从而确定车辆当前状态及终点状态约束；

步骤S2：双层滚动距离域车速优化，具体包括以下步骤：

步骤S21：滚动距离域划分，将全程道路长度s_end平均划分为N段，以步长Δd＝s_end/N向前滚动优化，以k＝0，1，...N-1表示当前步数，并初始化k＝0；

步骤S22：上层优化，确定第k步的车辆状态x(k)＝[s(k)，v(k)]，以当前第k步的车辆状态为起点约束，以终点状态[s_end，v_end]为终点约束，按照最优控制问题规划出全路段最优车速轨迹其中，s(k)，v(k)为当前的车辆位移和纵向速度；

步骤S23：下层优化，跟踪经上层优化的所述全路段最优车速轨迹靠近路口时且车辆在预测距离s_pre内则获取信号灯信息，则以当前车辆状态为起点状态约束，以获取的信号灯信息为终点状态约束，按照最优控制问题规划出局部路段最优车速轨迹通过路口后，再次进入跟踪阶段，跟踪所述全路段最优车速轨迹并实时记录当前最优车速v^*(k)；若未获得信号灯信息，则继续跟踪所述全路段最优车速轨迹；

步骤S24：滚动优化，令k＝k+1；

步骤S25：判断循环终止条件，若k＜N，则返回步骤S22；若k＝N，则循环终止；

步骤S26：获得最优车速序列v^*＝(v^*(0)，v^*(1)，...，v^*(N-1))；

所述最优控制问题以受控网联车辆能量消耗最小化为控制目标、基于车辆纵向动力学模型建立，通过解析求解获得通用求解模型；

所述通用求解模型的求解过程如下：

选取车辆位移s和纵向速度v为状态量x＝(s，v)，车轮上的单位质量纵向力为控制输入u＝F_t/m，建立用于描述车辆运动状态转移的所述车辆纵向动力学模型，经简化后得：

其中，F_t为车辆纵向力，包括驱动力和制动力；m为车辆质量；g为重力加速度；f为滚动阻力系数；δ为旋转质量换算系数；

构成所述车辆纵向动力学模型的变量满足描述车辆能耗变化的汽车能耗模型，如下式所示：

式中，P_b为电池功率，P_m为电机功率，t₀为起点时刻，t_f为终点时刻，c＝c₁(r/i)²m²，c₁为电机特性参数，与电机内阻和转矩常数有关，i为传动系统传动比；r为车轮半径；

进而，将求解车辆在t₀-t_f时间段内能量最小化的最优车速轨迹的问题归纳为如下的通用求解模型：

s.t.

v(t₀)＝v₀、v(t_f)＝v_f

s(t₀)＝s₀、s(t_f)＝s_f

其中，v₀、s₀分别表示车辆在t₀时刻的速度和位移，v_f、s_f分别表示车辆在t_f时刻的速度和位移；

所述通用求解模型的最优控制输入：u^*(t)＝at+b

式中，

v₀、s₀表示车辆在t₀时刻的速度和位移，v_f、s_f表示车辆在t_f时刻的速度和位移；

进而得到最优能量消耗如下式所示：

其中，

步骤S3：将当前最优车速发送至车速控制器，实现最优车速执行；

步骤S4：当被控网联车辆到达目的地，结束对车辆控制。