车联网生态驾驶多车协同节能控制与最优控制研究【附数据】

无人驾驶车辆可能搭载车联网系统，实现远程控制 #生活知识# #科技生活# #科技改变生活# #无人驾驶#

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（1）车辆队列行驶方式和行驶限制的分类设计 针对车辆队列在不同场景下的行驶方式和行驶限制，本文进行了分类设计。根据车辆队列前方交通流状态，车队行驶方式被划分为基于被动跟车和主动规划的ECACC策略。这两种策略分别针对队列行驶的两个主要性能——跟车和节能进行了建模与验证。在底层跟车控制方面，对队列行驶的技术基石即CACC跟车控制器进行了建模、分析和仿真验证，讨论了基于前馈-反馈结构和纯反馈结构控制器的特点，并进行了队列弦稳定性分析。此外，在能耗方面建立了基于电机Map和电池动态参数的纯电动汽车能耗灰盒模型，并与成熟商业软件进行了对比验证，为ECACC策略的展开提供了模型研究基础

。

（2）被动跟车ECACC策略设计 针对车队前方存在不受控车辆的情况，本文进行了基于被动跟车的ECACC策略设计。由于车队前方车辆阻挡，车辆队列需被动地沿某一速度轨迹行驶，因此基于车辆队列纵向动力学特性和恒定常数车头时距的跟车策略，考虑道路连续坡路信息，提出了以能耗和队列跟车性能为优化目标的模型预测控制求解方法

。通过在特定行驶速度下对车队中各子车辆进行分布式控制实现动力系统优化，平衡队列跟驰过程中能耗与跟车精度间的博弈，实现车辆能量经济性、驾驶舒适性以及跟车准确性的多目标优化

。

（3）主动规划ECACC策略设计 针对车队前方无交通流约束的情况，本文进行了主动规划的ECACC策略设计。基于队列行驶过程中各子车辆的动力系统状态和跟车行驶需求，建立基于队列解耦的分层控制体系即顶层头车能量最优速度轨迹规划和底层子车辆经济车速跟随的逻辑框架

。队列头车通过V2I通信获得道路参数如坡度、曲率以及交通限制等信息，根据自身动力系统特性，通过基于动态规划的求解方法得到了能耗的全局最优解并得到对应速度轨迹。在速度规划中，考虑车辆横向特性，建立了希尔函数对横向加速度进行约束，实现车辆在转弯过程中的安全速度控制

。

（4）城市连续信号灯交叉口场景的ECACC策略 基于城市工况下节能导向的车队绿波带通行需求，本文提出了基于生态驾驶的队列行驶方法，通过V2I通信提前获取信号灯SPaT状态进行速度引导实现队列全绿灯通行的生态驾驶效果

。针对交通信号、道路参数和行车环境等复杂情况对车辆动力系统进行能量优化，提出了基于切换逻辑的动态规划快速求解方法。此外，提出了队列信号灯交叉口不分离策略，保证了队列行驶完整性，提高了队列整体的通行效率、行驶经济性和跟车安全性

。

（5）仿真分析—硬件在环—实车实验的验证体系 本文建立了仿真分析—硬件在环—实车实验的验证体系。基于真实城市路况实时高精度地图进行了硬件在环测试，并在此过程中实现了RSU和OBU终端设备的实时信息传递。建立了基于Virtual Platoon的实车跟车验证方法，在不同的加速度需求下进行了车辆队列性能测试。一系列测试验证了网联车辆队列生态式协同自适应巡航控制的节能效果与跟车安全效果。

import numpy as np

class VehiclePlatoon:

def __init__(self, vehicles, communication_range, control_range):

self.vehicles = vehicles

self.communication_range = communication_range

self.control_range = control_range

def update(self, target_speed):

"""

更新车辆队列状态

:param target_speed: 目标速度

"""

for i, vehicle in enumerate(self.vehicles):

if i > 0:

distance = vehicle.position - self.vehicles[i-1].position

relative_speed = vehicle.speed - self.vehicles[i-1].speed

if distance < self.control_range:

vehicle.speed = self.adjust_speed(vehicle, relative_speed, target_speed)

elif distance < self.communication_range:

vehicle.exchange_info(self.vehicles[i-1])

def adjust_speed(self, vehicle, relative_speed, target_speed):

"""

调整车速以维持队列稳定性

"""

if relative_speed > 0:

return vehicle.speed - 0.5

else:

return min(vehicle.speed + 0.5, target_speed)

class Vehicle:

def __init__(self, position, speed):

self.position = position

self.speed = speed

def exchange_info(self, other_vehicle):

"""

与前车交换信息

"""

pass

vehicles = [Vehicle(0, 50), Vehicle(20, 48), Vehicle(40, 45)]

platoon = VehiclePlatoon(vehicles, 30, 10)

target_speed = 50

for _ in range(100):

platoon.update(target_speed)

for vehicle in platoon.vehicles:

vehicle.position += vehicle.speed

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