[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

说明书

本发明涉及一种动态交通场景下智能网联车辆经济性驾驶控制方法，适用于城市道路环境中，考虑动态信号灯信息和网联车辆交通信息预测能力，基于最优控制，优化出能量最优的行驶车速；以能量消耗最小化为控制目标，构建基于车辆纵向动力学的最优控制问题，并采用极小值原理解析求解最优控制率，得到该问题的通用求解模型；采用双层滚动距离域车速优化策略，以预期终点目标为控制约束，进行上层经济车速规划，得到满足行驶目的上层车速轨迹，并以上层车速轨迹为引导层，结合实际获取的信号灯相位及路口建议车速等信息，进行下层经济车速规划，并采用通用求解模型进行解析求解，优化计算能耗最优的路口通行速度谱。

技术领域

本发明涉及车速优化控制技术领域，尤其是一种动态交通场景下智能网联车辆经济性驾驶控制方法。

背景技术

交通信号灯作为控制车辆各向通行权限的重要交通标识，有效减少了城市路口的交通事故，保障了行人出行安全。但是由于人类驾驶员无法实时获取前方信号灯相位信息、准确避开红灯相位，在路口反复进行制动、停车，因此造成了不必要的能量损失。

现有技术中，基于规则的经济车速控制方法过于依赖人的驾驶经验，节能效果有限。此外，由于车辆模型的复杂性，以动态规划为代表的优化控制方法均以数值求解为主，计算复杂度高，不能实时应用。随着车路协同技术的发展，更多智能驾驶辅助系统应运而生，其中就包括信号灯信息系统以及绿波车速引导系统。前者可以使车辆实时获取信号灯相位信息和位置信息，后者可以提供通过前方路口的建议目标车速。已有研究表明，在车路协同环境下对车辆实施经济性驾驶具有较大的节能潜力。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明提供了一种动态交通场景下智能网联车辆经济性驾驶控制方法，解决经济车速控制方法过于依赖人的驾驶经验导致节能效果有限的技术问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种动态交通场景下智能网联车辆经济性驾驶控制方法，适用于城市道路环境中。考虑动态信号灯信息和网联车辆交通信息预测能力，动态交通信息获取方法基于V2X(车联网通信技术)和GLOSA(绿波车速引导)，在智能交通系统中获取信号灯相位和路口建议车速等信息，传输至车载控制器；以能量消耗最小化为控制目标，构建基于车辆纵向动力学的最优控制问题，并采用极小值原理解析求解最优控制率，得到该问题的通用求解模型；考虑到动态交通场景中车辆对未来交通信息的预测能力有限、信号灯条件多变等特点，采用双层滚动距离域车速优化策略：依据时间步长，将最优控制问题划分优化问题阶段，在每一子问题中，以预期终点目标为控制约束，进行上层经济车速规划，得到满足行驶目的的上层车速轨迹，并以上层车速轨迹为引导层，结合实际获取的信号灯相位及路口建议车速等信息，进行下层经济车速规划，并采用上述通用求解模型进行解析求解，优化计算能耗最优的路口通行速度谱。

具体包括以下步骤：

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：划分滚动距离域；以车辆当前状态和终点状态为约束，按照最优控制问题规划出全路段最优车速轨迹；以所述全路段最优车速轨迹为引导层，并以车辆当前状态和路口信号灯信息为约束，按照最优控制问题规划出局部路段最优车速轨迹，实时记录当前最优车速；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；

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。

其进一步技术方案为：