基于快速随机模型预测控制的网联混合车队生态驾驶策略研究

作     者：钱立军 陈健 赵丰 陈欣宇 宣亮 Qian Lijun;Chen Jian;Zhao Feng;Chen Xinyu;Xuan Liang

作者机构：合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230009 中国人民解放军32381部队北京100070 

出 版 物：《汽车工程》 (Automotive Engineering)

年 卷 期：2024年第46卷第9期

页      面：1587-1599,1607页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(51875149)资助 

主　　题：网联汽车 驾驶员误差 快速随机模型预测控制 混合车队 

摘      要：为解决网联汽车由于驾驶员误差存在导致的速度轨迹偏移问题,本文提出一种实时的考虑驾驶员误差的网联混合车队生态驾驶策略。首先通过实车试验采集不同驾驶员的驾驶员误差数据,建立基于马尔可夫链的驾驶员误差模型,用于预测未来一段时间的驾驶员误差。然后以最小化整个车队的燃油消耗为优化目标,将车队速度轨迹优化问题描述为一个最优控制问题,采用快速随机模型预测控制(fast stochastic model predictive control,FSMPC)算法求解车队中网联汽车的最优速度轨迹。仿真和智能网联微缩车试验结果表明,相比于传统的基于快速模型预测控制(fast model predictive control,FMPC)的生态驾驶策略,本文所提出的生态驾驶策略能够有效减小车辆的速度轨迹偏移,并降低整个车队的燃油消耗,且满足实时性要求。