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云支持的分层式车辆队列预测性巡航控制
1
作者
王宙
褚端峰
+2 位作者
高博麟
梅润
钟薇
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期591-599,共9页
为了提升队列行驶的经济性,提出了一种高速公路场景下的云支持的队列预测性巡航控制方法(CPPCC),并进行真实道路和车辆数据模型的仿真实验。该方法采用了分层式结构,上层为云端的队列速度规划层,下层为队列稳定控制层。云端的速度规划层...
为了提升队列行驶的经济性,提出了一种高速公路场景下的云支持的队列预测性巡航控制方法(CPPCC),并进行真实道路和车辆数据模型的仿真实验。该方法采用了分层式结构,上层为云端的队列速度规划层,下层为队列稳定控制层。云端的速度规划层,考虑了道路坡度的滚动域的动态规划(RDP)算法,实现队列行驶的经济性目标。下层的车端队列稳定控制层,搭载了分布式模型预测控制器(DMPC),来跟踪云端发送速度,同时考虑了队列的稳定控制。结果表明:与传统的前车与领航车跟随的定速巡航队列(PLF-CC)方法相比,在行驶时间减小0.24%的前提下,本文所提出的方法节省6.04%的能源。
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关键词
智能车辆
云
支持的
队列
预测性
巡航
控制
(
cppcc
)
滚动动态规划(RDP)
分布式模型
预测
控制
(DMPC)
前车与领航车跟随的定速
巡航
队列
(PLF-CC)
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职称材料
基于云控系统的队列预测性巡航与换道决策
被引量：
1
2
作者
梅润
褚端峰
+3 位作者
高博麟
李克强
丛炜
陈超义
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期1299-1308,共10页
为了提高队列行驶的安全性、经济性、高效性和平顺性,提出了基于云控系统的队列预测性巡航与换道决策方法。通过路侧基础设施获取动态交通信息,并上传云平台;云平台利用预测模型估计环境车辆的未来状态;队列采取不同的行为而获得的惩罚...
为了提高队列行驶的安全性、经济性、高效性和平顺性,提出了基于云控系统的队列预测性巡航与换道决策方法。通过路侧基础设施获取动态交通信息,并上传云平台;云平台利用预测模型估计环境车辆的未来状态;队列采取不同的行为而获得的惩罚体现在设计的目标函数中,通过最小化目标函数实现纵向加速度与横向换道决策的协同优化,并将决策结果发送至车端进行跟踪控制。利用Sumo与Matlab搭建联合仿真环境,设计了不同交通流量下的5组仿真工况。结果表明:对比微观驾驶模型(IDM+MOBIL),采用该方法的队列在巡航时碰撞风险降低42.2%,换道时碰撞风险降低3.41%,平均节油率为1.22%,速度提升0.83%,平顺性提高49.84%,在安全性、经济性、高效性和平顺性方面均优于微观驾驶模型。
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关键词
云
控系统
队列
预测性
巡航
控制
换道决策
驾驶策略
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职称材料
题名
云支持的分层式车辆队列预测性巡航控制
1
作者
王宙
褚端峰
高博麟
梅润
钟薇
机构
武汉理工大学机电工程学院
武汉理工大学智能交通系统研究中心
清华大学车辆与运载学院
国家智能网联汽车创新中心
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期591-599,共9页
基金
国家重点研发项目(2021YFB2501000)
国家自然科学基金面上项目(52172393)
潍柴技术研发项目(20202000342)。
文摘
为了提升队列行驶的经济性,提出了一种高速公路场景下的云支持的队列预测性巡航控制方法(CPPCC),并进行真实道路和车辆数据模型的仿真实验。该方法采用了分层式结构,上层为云端的队列速度规划层,下层为队列稳定控制层。云端的速度规划层,考虑了道路坡度的滚动域的动态规划(RDP)算法,实现队列行驶的经济性目标。下层的车端队列稳定控制层,搭载了分布式模型预测控制器(DMPC),来跟踪云端发送速度,同时考虑了队列的稳定控制。结果表明:与传统的前车与领航车跟随的定速巡航队列(PLF-CC)方法相比,在行驶时间减小0.24%的前提下,本文所提出的方法节省6.04%的能源。
关键词
智能车辆
云
支持的
队列
预测性
巡航
控制
(
cppcc
)
滚动动态规划(RDP)
分布式模型
预测
控制
(DMPC)
前车与领航车跟随的定速
巡航
队列
(PLF-CC)
Keywords
smart vehicles
cloud-based platoon predictive cruise control(
cppcc
)
receding dynamic programming(RDP)
distributed model predictive controller(DMPC)
predecessor-leader
分类号
U461.8 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于云控系统的队列预测性巡航与换道决策
被引量：
1
2
作者
梅润
褚端峰
高博麟
李克强
丛炜
陈超义
机构
武汉理工大学机电工程学院
武汉理工大学智能交通系统研究中心
清华大学车辆与运载学院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期1299-1308,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFE0204303)
清华大学—戴姆勒大中华区投资有限公司可持续交通联合研究项目(20223910001)
国家自然科学基金(52172393)资助。
文摘
为了提高队列行驶的安全性、经济性、高效性和平顺性,提出了基于云控系统的队列预测性巡航与换道决策方法。通过路侧基础设施获取动态交通信息,并上传云平台;云平台利用预测模型估计环境车辆的未来状态;队列采取不同的行为而获得的惩罚体现在设计的目标函数中,通过最小化目标函数实现纵向加速度与横向换道决策的协同优化,并将决策结果发送至车端进行跟踪控制。利用Sumo与Matlab搭建联合仿真环境,设计了不同交通流量下的5组仿真工况。结果表明:对比微观驾驶模型(IDM+MOBIL),采用该方法的队列在巡航时碰撞风险降低42.2%,换道时碰撞风险降低3.41%,平均节油率为1.22%,速度提升0.83%,平顺性提高49.84%,在安全性、经济性、高效性和平顺性方面均优于微观驾驶模型。
关键词
云
控系统
队列
预测性
巡航
控制
换道决策
驾驶策略
Keywords
cloud control system
platoon
predictive cruise control
lane-changing decision
driving strategies
分类号
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
云支持的分层式车辆队列预测性巡航控制
王宙
褚端峰
高博麟
梅润
钟薇
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
2
基于云控系统的队列预测性巡航与换道决策
梅润
褚端峰
高博麟
李克强
丛炜
陈超义
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
已选择
0
条
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