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      車隊協(xié)同駕駛的車輛模型預(yù)測控制研究

      2024-01-11 09:45:36馮挽強羅茶根張周平陳志偉涂培培
      時代汽車 2023年23期
      關(guān)鍵詞:控制算法

      馮挽強 羅茶根 張周平 陳志偉 涂培培

      摘 要:隨著科技的不斷發(fā)展,自動駕駛技術(shù)已經(jīng)成為了當前汽車行業(yè)的研究熱點。其中,協(xié)同駕駛作為自動駕駛的一個重要分支,其目標是實現(xiàn)多輛車之間的信息共享和協(xié)同控制,以降低能耗、提高道路利用率和行駛安全性。然而,由于車輛間的通信延遲、不確定性以及環(huán)境復(fù)雜性等因素,協(xié)同駕駛的車隊模型預(yù)測控制算法還存在很多難點與挑戰(zhàn)。本文將對車隊協(xié)同駕駛的車隊模型預(yù)測控制算法進行研究,得出一種車隊協(xié)同駕駛的車隊模型預(yù)測控制算法。

      關(guān)鍵詞:協(xié)同駕駛 模型預(yù)測 控制算法

      1 概述

      對于貨車、卡車等行駛軌跡相對固定的物流車而言,其高速行駛場景具備常見性,因此物流車高速場景有可能將成為最先實現(xiàn)的自動駕駛應(yīng)用場景之一。協(xié)同駕駛,也稱為協(xié)同式自動駕駛,是自動駕駛的一個重要分支,其核心思想是在一定的區(qū)域內(nèi),多輛車通過共享信息并協(xié)同控制。協(xié)同駕駛的能明顯提高道路利用率和行駛安全性,除此之外,還能夠直接減低能源消耗,帶來可觀的經(jīng)濟效益和社會效益。由車輛動力學(xué)方程可知,車輛車速超過80公里/小時,超過一半的驅(qū)動功率用于克服空氣阻力,商用車采用編隊行駛有利于減少空氣阻力降低能耗。研究表明,無人駕駛商用車輛如果采用車輛編隊方式行駛,可以降低約20%的車隊整體能源消耗。對于物流行業(yè)來說,車隊協(xié)同駕駛無疑是一個巨大的節(jié)能減排技術(shù)突破口。在目前“碳達峰、碳中和”的政策大環(huán)境下,車隊協(xié)同駕駛自然而然成為自動駕駛的研究熱點之一。

      協(xié)同駕駛的實現(xiàn),需要依賴先進智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù),包含通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、決策控制技術(shù)等。由于車輛間的通信延遲、行駛意圖的不確定性以及環(huán)境復(fù)雜性等因素,協(xié)同駕駛的車隊模型預(yù)測控制算法還存在很多難點與挑戰(zhàn)。本文針對協(xié)同駕駛的車隊模型,進行預(yù)測控制算法研究,并行了仿真分析,得出一種車隊協(xié)同駕駛的車隊模型預(yù)測控制算法。

      2 協(xié)同駕駛的車輛模型預(yù)測控制算法

      TruckSim是一款專門用于模擬多軸商用車和軍用車輛性能的軟件,該軟件具有直觀的用戶界面和強大的分析工具,使用戶可以構(gòu)建復(fù)雜的場景并測試事件序列。TruckSim支持軟件在環(huán)、模型在環(huán)、硬件在環(huán)和駕駛員在環(huán)等模擬模式,優(yōu)點是其動力學(xué)模型搭建過程簡單,并可以通過參數(shù)化配置整車參數(shù)。本文在仿真軟件Trucksim中建立單車動力學(xué)模型,單車的整車參數(shù)選取為見表1。

      常見的車隊通信拓撲結(jié)構(gòu)如下:

      (1)前車跟隨式:每輛車只接收前面一輛車的信息;

      (2)前車-首車跟隨式:每輛車接收前面一輛車和首車的信息;

      (3)雙向跟隨式:每輛車接收前車和后車的信息;

      (4)雙向-首車跟隨式:每輛車接收前車、后車和首車的信息;

      (5)雙前車跟隨式:每輛車接收前面兩輛車的信息;

      (6)雙前車-首車跟隨式:每輛車接收前面兩輛車和首車的信息

      以上車隊通信拓撲結(jié)構(gòu)中,前車-首車跟隨式在保證系統(tǒng)穩(wěn)定性和安全性的同時有利于控制器的設(shè)計,故本文采用前車-首車跟隨模式。車隊運動學(xué)模型設(shè)置為在高速公路直道上從左至右同向行駛,第一輛車為領(lǐng)航首車,后車與前車期望間距為10米,車隊中包含首車一共有5臺車。

      根據(jù)車輛幾何運動學(xué)相關(guān)理論,在車隊首車和后續(xù)車都處于平坦路面跟車狀態(tài)且可認為在瞬時的速度變化是連續(xù)的前提下,我們可以簡單得到關(guān)于車隊行駛的三階狀態(tài)空間方程,如式(1)所示:

      式(1)中,S為車輛行駛縱向位移、V為車輛速度、α為車輛加速度,CD為空氣阻力系數(shù),是當前速度下的慣性常數(shù),matarget則是車輛的期望加速度。

      在該控制系統(tǒng)內(nèi),通過反饋線性化不難得出,該控制系統(tǒng)與實際加速度的關(guān)系如式(2)所示:

      式(2)中,K為慣性環(huán)節(jié)系統(tǒng)增益,τ為慣性環(huán)節(jié)時間常數(shù)。

      通過聯(lián)立兩車間距物理模型,不難得出車隊兩車之間的誤差模型,如式(3)所示:

      式(3)中,es為位移誤差,ev為速度誤差,S1為前車位移,S2為后車位移,dsafe為兩車最小安全距離,l為車長,對以上公式進行微分,可得到新的誤差模型,如式(4)所示:

      式(4)中,c和μ為間距設(shè)定系數(shù)。

      通過離散化和線性化,并通過前向歐拉差值,我們可以獲得車隊的模型預(yù)測控制狀態(tài)空間方程,如式(5)所示:

      n為狀態(tài)量數(shù),取為4;m為控制量數(shù),取為1;所以其中是=

      根據(jù)狀態(tài)空間的凸特性,我們可以構(gòu)造二次性目標函數(shù),本文構(gòu)造的車隊的目標函數(shù)如式(6)所示:

      式(6)中,為當前時刻輸出測量值,為輸出量的參考值,即間距誤差和速度誤差參考值,取為0;Q為誤差加權(quán)矩陣,反映對不同時刻逼近精度的比重程度;R為輸入加權(quán)矩陣,防止控制量過于劇烈變化;簡化后可得標準二次型目標函數(shù),如式(7)所示:

      至此,車隊協(xié)同駕駛的車輛預(yù)測控制模型建立完畢,下面進行仿真分析。

      3 仿真分析

      本文的仿真分析包括直道加減速和換道兩種工況。

      直道加減速工況:設(shè)置首車初始車速為60公里/小時,10秒內(nèi)加速至80公里/小時,保持行駛10秒后,在20秒內(nèi)從80公里/小時降至0公里/小時,仿真時間為50秒,仿真結(jié)果如圖1所示。

      圖1的仿真結(jié)果表明:首車在0秒開始加速時,車隊后續(xù)車輛可以及時跟隨首車做出加速響應(yīng),車隊后續(xù)車輛跟隨首車速度依次存在一些延遲,車隊整體響應(yīng)延遲時間在0.4秒以內(nèi),車速最大偏差在2公里/小時以內(nèi);首車在10秒時加速完畢,車速達到80公里/小時,車隊后續(xù)車輛跟隨首車速度在2秒達到一致,車隊后續(xù)車輛跟隨首車速度依次存在一些延遲,且后續(xù)車輛車速存在2公里以內(nèi)的超調(diào),車隊整體響應(yīng)延遲時間在2秒以內(nèi);首車在20秒時開始減速,車隊后續(xù)車輛可以及時跟隨首車做出減速響應(yīng),車隊后續(xù)車輛跟隨首車速度依次存在一些延遲,車隊整體響應(yīng)延遲時間在0.5秒以內(nèi),車速最大偏差在2公里/小時以內(nèi);首車在40秒時減速完畢,車速降至0公里/小時,車隊后續(xù)車輛跟隨首車速度在2秒達到一致,車隊后續(xù)車輛跟隨首車速度依次存在一些延遲,車隊整體存在2秒以內(nèi)響應(yīng)延遲時間。整個仿真過程中,車隊后續(xù)車輛車速依據(jù)距離首車遠近依次存在一些延遲,最終車速能隨首車收斂一致。

      換道工況:設(shè)置車隊初始車速60公里,首車車速不變向左變道,首車行駛軌跡為給定軌跡,后續(xù)車輛不做同時變道響應(yīng),期望行駛軌跡為跟隨首車軌跡在同一區(qū)域變道。變道區(qū)域長度100米,寬度8米,仿真結(jié)果如圖3所示。

      圖2中的曲線,是將整個車隊通過變道區(qū)域時每臺車輛的行駛軌跡疊加到一起得到。圖2中,橫坐標為車輛通過變道區(qū)域時車輛行駛軌跡的沿著行駛方向的坐標值,縱坐標為車輛通過變道區(qū)域時垂直于行駛方向的坐標值。仿真結(jié)果表明:在變道區(qū)域,車隊隨首車行駛軌跡變道,車隊后續(xù)車輛的行駛軌跡與首車存在偏差,且偏差值與后續(xù)車輛在車隊中位置沒有明顯依次增大關(guān)系。在通過沿行駛方向的同樣位置時,沿垂直于行駛方向的最大誤差在0.3米以內(nèi),車隊后續(xù)車輛行駛軌跡沿首車軌跡的跟隨性較好,車隊后續(xù)車輛最終行駛軌跡能隨首車行駛軌跡收斂一致。

      4 總結(jié)

      本文對車輛協(xié)同駕駛的車隊模型預(yù)測控制算法進行研究,并進行了仿真分析。仿真分析結(jié)果表明,在直道加減速工況和換道工況下,車隊的車速和行駛軌跡能跟隨首車車速和行駛軌跡變化,誤差較小,最后能隨首車的車速和軌跡收斂。因此,本文的車隊車輛協(xié)同駕駛的模型預(yù)測算法有效,可以為車隊協(xié)同駕駛提供一定的理論支持。未來的研究中可以增加更多的車聯(lián)運行工況,如車隊加入切入車輛作為干擾車輛,對更復(fù)雜的交通環(huán)境進行研究分析,也更加貼合實際車隊實際行駛運行環(huán)境。

      車隊協(xié)同駕駛技術(shù)的落地,在技術(shù)突破的同時,也需要政策層面的支持。例如,交通法規(guī)對于高速路上車隊行駛間距的要求是大于10米的,要推動車隊協(xié)同駕駛落地,需要制定相關(guān)的法規(guī)和標準,在保證車輛的安全性和環(huán)保性的同時滿足制度合規(guī)性;需要建設(shè)協(xié)同駕駛相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施,如高精度地圖、通信網(wǎng)絡(luò)等,以滿足車輛的協(xié)同駕駛的軟硬件技術(shù)需求。

      參考文獻:

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      [2]Jennifer Chu,Sertac Karaman. Analysis finds autonomous trucks that drive in packs could save time and fuel [EB/OL]. December 20,2016[March 16,2022].https://news.mit.edu/2016/driverless-truck-platoons-save-time-fuel-1221.

      [3]郭孔輝.非結(jié)構(gòu)環(huán)境下智能車輛自主跟隨前車控制方法研究[D].北京理工大學(xué),2017.

      [4]靳林岳.自動駕駛車隊協(xié)同控制策略研究[D].北京交通大學(xué),2022.

      [5]張榮輝,游峰,初鑫男,等.車-車協(xié)同下無人駕駛車輛的換道匯入控制方法[J]. 中國公路學(xué)報,2018,31(4).

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