中、德智能网联汽车的战略选择及主要特征

新一轮科技革命蓄势待发,引发全球汽车产业深刻变革。智能网联汽车成为汽车产业转型升级的重要突破口。梳理了中德智能网联汽车发展的背景条件和战略选择,分析了中德智能网联汽车发展的主要特征,提出中德双方应从行业管理、关键技术、标准法规、测试示范等方面持续深化合作,共同推动智能网联汽车发展。     

智能网联车辆节能自适应巡航控制研究

现有车辆自适应巡航控制多专注于单一的轨迹跟踪目标,而决定控制技术实际应用效益的关键是系统的节能性能.为了能够同时保证跟踪误差收敛性与燃油经济性,研究了一种车辆节能自适应巡航控制器设计方法：首先以轨迹跟踪为目标,设计了具有时变反馈增益的状态反馈控制律;其次,以反馈增益为优化变量,以整个预测时域内各采样时刻自身车辆单位位移燃油消耗量的累加为代价函数,基于经济模型预测控制方法设计了节能控制算法,并通过构建共同Lyapunov函数,给出了保证跟踪误差以指数速度收敛的反馈增益选取范围;最后,通过数值仿真验证了控制器设计的有效性,定量展示了本文所提出的方法在降低燃油消耗量方面的有效性.     

面向自动驾驶汽车的三枝路口典型危险场景构建方法

场景构建是自动驾驶汽车测试的重要环节,然而针对路口场景,目前研究多集中于十字路口。为了明确自动驾驶汽车在三枝路口运行时所需考虑的典型要素和危险场景,通过收集我国两个城市近3年的道路交通事故数据,依据自动驾驶汽车特点筛选得到378例碰撞事故案例;基于案例中场景要素分析确定聚类参数,通过聚类分析和卡方检验,并基于事故类型提取典型参数特征,得到10类三枝路口典型危险场景。研究成果可为自动驾驶汽车城市道路交叉口测试场景库的扩充提供依据。     

基于势场理论的路口区域车辆群体安全模型

群体安全是车路协同环境下智能网联汽车研究的重要组成部分。在具有强结构和弱规则特性的路口区域,车辆行驶的群体安全表征可以提高路口区域安全性。首先,基于势场理论构建车辆势能场模型,通过边界势能、车辆势能、速度势能对单一车辆行为进行安全泛化表征;然后,通过势能场密度等高线分布特性构建群体车辆安全特征参数和边界范围;最后,采用自然驾驶数据进行虚拟仿真,结果显示,路口区域直行、左转、右转等场景下的车辆群体安全势能阈值为2 500,并且安全势能周期性变化规律与交通信号相位变化规律一致,表明所建模型可以准确表征路口区域群体车辆的行为和安全状态,从而验证了路口区域车辆群体安全模型的正确性与有效性。     

信号交叉口网联自动驾驶车辆时空轨迹优化控制系统

为降低车辆在信号交叉口范围内的燃油消耗量,提出了网联自动驾驶车辆时空轨迹优化控制系统。系统基于离散时空模型,设计了时空节点-弧模型以重构车辆时空轨迹;并以车辆发动机做功值,作为时空弧成本,以前方车辆时空轨迹和车辆运动学特征为约束,利用A*最短路算法求解具有最低燃油消耗的网联自动驾驶车辆时空轨迹;同时改进了Pitt微观车辆跟驰模型,以预测普通车辆的时空轨迹。预测结果作为约束条件,应用于网联自动驾驶车辆时空轨迹优化过程中,使系统适用于网联自动驾驶车辆与普通车辆混行条件下,仿真结果表明:系统能够降低高达13.94%的网联自动驾驶车辆燃油消耗;同时有效降低整体交通燃油消耗总量;能够在40%的网联自动驾驶车辆占有率条件下,实现良好的控制效果。计算时间仅为10~(-3)s水平。系统能够有效实现预期控制目标;并为近期网联自动驾驶车辆占有率较低环境下的车辆控制提供了一定的理论基础,实用性较强。     

智能网联汽车中心式匝道合流协同控制

提出了一种面向智能网联汽车的中心式匝道合流协同控制方法.首先建立了中心式匝道合流协同控制模型,然后通过离散化将其转化为非线性最优化问题,并采用NOMAD算法求解.进行了100组仿真实验,通过随机设置不同的初始化条件对所提方法的有效性以及车辆油耗影响因素进行了研究,并与其他文献的方法进行对比.研究结果表明,本文所提方法对不同的初始合流场景有较好的控制效果,与对比文献中的方法相比,可使车辆平均油耗降低42.38％,显著提高了匝道合流过程中车辆的燃油经济性.     

智能网联汽车多目标预测优化换道决策方法

换道决策是智能网联汽车的核心难题之一,其面临着高动态、复杂交通场景下需要综合考虑行驶安全及效率等目标的巨大挑战。提出一种多目标预测优化的换道决策方法,主要包括动力学矩阵建模及多目标预测优化问题解算。基于智能网联汽车的通讯大数据信息构建交通流矩阵模型,然后分别设计表征车辆换道安全、行驶效率的动力学模型,通过多目标综合预测优化方法,求解条件约束下预测优化问题从而优化出最优换道决策指令。结果表明,所提出的预测优化换道方法较其他方法提高了智能汽车的行驶安全性和效率。     

跟驰中的驾驶人自稳定控制及网联辅助驾驶策略

为探究交通状态及演化趋势在驾驶人自稳定控制(SSC)中的作用,提出了考虑驾驶人交通态势估计的自稳定跟驰模型.首先,基于SHAP解释模型和不同交通状态下速度差敏感性系数分布差异,解析了前方交通状态对驾驶行为的重要作用以及在驾驶人自稳定控制中的影响机制.其次,在全速度差模型(FVDM)中引入表征驾驶人对前方交通态势感知与估计的参数,提出了一种改进的自稳定全速度差模型(SS-FVDM).然后,对原始和改进后的模型进行了参数标定和对比验证.最后,为弥补SSC的局限性,开发了一种新的网联辅助驾驶策略来实现SSC效果的稳固和进一步提升,并基于线性稳定分析理论,推导了模型的稳定性条件.结果表明：相比于FVDM,SS-FVDM具有更大的稳定区间和更高的拟合精度,并能够很好地捕捉驾驶人在自稳定控制下的松弛行为特征.此外,基于SSC所开发的网联辅助驾驶策略能够更大程度地提升交通流稳定性.     

基于驾驶舒适度的刹车策略

为了研究刹车过程中驾驶员的驾驶舒适度与踏板力的关系,以刹车过程中汽车加速度作为驾驶舒适度的量化指标,建立汽车动力学模型和多目标优化的方法,得到驾驶舒适度、制动距离和踏板力三者的数学关系模型,利用MATLAB软件分析该数学关系模型,得到最小踏板力。结果表明,通过多目标优化方法得到的最小踏板力使得制动距离小于安全距离,同时驾驶舒适度最好。     

车路协同环境下信号交叉口车速引导策略

为降低车辆需停车通过信号交叉口的可能性,减少停车时间,针对在三、四线城市交叉口区域实时的车辆排队长度数据不易或无法获得这一实际情况,提出车路协同环境下的车速引导策略。搭建了车载交通灯提醒系统,并对安徽省芜湖市衡山路-凤鸣湖北路交叉口的交通灯进行了数据采集。在实际数据的基础上,运用VISSIM软件进行仿真验证,结果表明,在高峰和平峰流量时车速引导策略均能有效降低单车行程时间,平均降低比率分别为9.2%和13.0%,且改善效果在平峰流量时优于高峰流量时。该车速引导策略提高了信号交叉口的交通效率,为车路协同环境下车速引导的实际有效运用提供了思路。     

非机动车干扰下信号交叉口的通行能力计算

为了探究城市信号交叉口非机动车干扰机动车行驶的问题,通过调查分析各进口道机动车运行特性,对直行和直左的进口道机动车饱和车头时距及通行能力计算方法进行研究。首先,从进口道停车线出现4种不同跟驰模型的概率出发,构建车辆起始阶段混合车头时距模型,结合实际数据得到车头时距的修正系数;然后,分析采集数据得到非机动车数量对驶入信号交叉口的机动车混合车头时距的影响,采用回归分析法构建对应的特征模型;最后结合交叉口实际信号灯时间计算通行能力。研究结果表明：所采用的通行能力计算方法与实测值的误差更小,较《城市道路设计规范》法及HCM(highway capacity manual)通行能力计算法的误差更低,提高了信号交叉口通行能力计算结果的精准度。     

过饱和信号交叉口的多目标控制模型

过饱和条件下信号交叉口优化控制往往是采用可以接受的最大信号周期,忽略了其他性能指标,并非真正意义上的最优.以典型的十字交叉口、四相位信号控制为例,根据车辆初始排队长度、车辆实时到达率和离开率,通过对各进口道的延误、通行能力及排队长度分析,建立了过饱和条件下以平均车辆延误最小、通行能力最大、平均车辆排队长度最小为目标函数的多目标信号优化控制模型.该模型以实时交通流的到达情况为依据进行实时优化,不仅考虑了交叉口的交通效率,还考虑了其效益指标,为研究过饱和条件下交叉口的多目标分析提供了有用信息.     

过饱和信号交叉口的多目标控制模型

过饱和条件下信号交叉口优化控制往往是采用可以接受的最大信号周期,忽略了其他性能指标,并非真正意义上的最优。本文以典型的十字交叉口、四相位信号控制为例,根据车辆初始排队长度、车辆实时到达率和离开率,通过对各进口道的延误、通行能力及排队长度分析,建立了过饱和条件下以平均车辆延误最小、通行能力最大、平均车辆排队长度最小为目标函数的多目标信号优化控制模型。该模型以实时交通流的到达情况为依据进行实时优化,不仅考虑了交叉口的交通效率,还考虑了其效益指标,为研究过饱和条件下交叉口的多目标分析提供了有用信息。     

信号控制交叉口延误参数提取研究

延误参数的精确提取对于交叉口的信号配时设计和评价具有重要的研究意义。文章对传统的延误参数提取模型的精度进行了验证,结果表明,以1个周期为分析时长,95%置信度下传统模型得到的参数精度不超过75%。借助于应用日益广泛的视频检测技术,文中给出了2种视频环境下延误参数提取的方法,以1个周期为统计时长,得到新方法提取的参数精度均在85%以上,说明新的方法比传统的模型能够更精确地提取交叉口的延误参数。     

轮边驱动电动车的转矩协调控制方法

为了解决轮边驱动电动汽车由于控制自由度冗余易造成的操纵稳定性降低的问题,基于逻辑门限值理论设计了一种使车辆能适应转向行驶及直线行驶的驱动转矩协调综合控制系统.该控制系统考虑了车辆转向行驶时轴荷转移、向心力及轮胎侧偏等影响,实现车辆的转向差速控制,使车辆能够按照驾驶员的期望在理想道路轨迹上行驶;并通过对驱动电机转矩进行协调控制,消除非期望横摆力矩的影响,提高车辆在直线行驶过程中的操纵稳定性.仿真结果表明,所提出的转矩协调控制方法改善了轮边驱动电动汽车的操纵性能.     

混合动力汽车制动控制策略研究

混合动力汽车的制动是在液压制动力矩和能量回收制动力矩协同工作下完成的。在分析多种制动策略基础上,文章提出了基于门限值控制和模糊控制的制动策略,以实现制动力矩的动态分配,在保证汽车制动稳定的前提下,实现制动能量最大程度的回收;仿真结果表明,该控制策略能够达到较理想的制动效果。     

中度混合动力汽车模型预测控制策略

基于车载导航系统(GPS/GIS)建立汽车未来一段行驶路线上的汽车运行状态模型,将模型预测控制与动态规划相结合,提出了中度混合动力汽车实时在线滚动优化控制策略;并就如何减少动态规划计算量及系统变量离散化问题进行了研究;建立了中度混合动力汽车燃油经济性预测控制仿真模型,采用C语言与MTALAB\Simulink进行联合仿真,验证了所设计的模型预测控制算法可以满足实时控制的要求,且采用该预测控制策略的中度混合动力汽车具有显著的节油效果。     

信号控制交叉口渠化关键参数确定方法研究

为提高城市道路交叉口渠化设计的科学性和合理性,本文研究了城市道路交叉口渠化的关键参数。基于机动车行车安全性和乘坐舒适性,提出了交叉口展宽段及展宽渐变段的长度计算模型。选取菏泽市长城路与牡丹路交叉口进行实例验证,结果表明该方法具有较好的实用性和借鉴价值,为畸形交叉口渠化的深入研究提供了理论依据。     

基于超效率DEA-FKM的城市机动车信号

通过相关性分析,建立了在不同条件下的交叉口安全评价指标体系。基于数据包络原理,在C²R模型的基础上,建立超效率DEA模型,结合改进的初始簇中心的K均值聚类法(FKM),构建交叉口评价方法。以西宁市城中区10个交叉口为例进行评价,得到各交叉口安全指数和安全等级。结果表明,该方法可对城市交叉口安全性进行有效评价,采用超效率DEA指数聚类,结果避免了偏聚类现象,该研究丰富了现有交叉口安全评价方法。