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网联车辆编队的信号灯路口通行控制策略

现代制造工程 2024年第1期 118-123页

作者：孔慧芳戴志文合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009

为提高信号灯路口场景下车辆编队的安全性和通行效率,提出V2X环境下网联车辆编队的信号灯路口通行控制策略。在信号灯路口上游设置一段控制区,以车辆编队领航车在信号灯路口排队疏散后到达信号灯路口为目标,对进入控制区的车辆编队速度... 详细信息

为提高信号灯路口场景下车辆编队的安全性和通行效率,提出V2X环境下网联车辆编队的信号灯路口通行控制策略。在信号灯路口上游设置一段控制区,以车辆编队领航车在信号灯路口排队疏散后到达信号灯路口为目标,对进入控制区的车辆编队速度进行优化。考虑速度变化对车辆编队纵向安全距离的影响,引入分布式模型预测控制理论,建立固定跟车时距控制策略下编队车辆的速度跟随控制模型,并采用加权二次型性能泛函将速度跟随控制问题转化为易于在线求解的凸二次规划问题。通过PreScan/Simulink软件仿真将信号灯路口通行控制策略与固定跟车时距控制策略进行对比,以验证速度跟随控制模型的有效性,结果表明:信号灯路口通行控制策略能够避免车辆间碰撞冲突,并可以减少编队车辆在信号灯路口的通行耗时,在保证安全性的同时提高了通行效率。

关键词：智能网联汽车信号灯路口车辆编队控制车路协同模型预测控制

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网联车辆编队的鲁棒模型预测控制方法

交通运输系统工程与信息 2022年第4期22卷 268-274页

作者：张佩瑜周建山田大新北京航空航天大学交通科学与工程学院北京102206 北京航空航天大学车路协同与安全控制北京市重点实验室北京102206

为研究一类带有结构不确定干扰的网联车辆编队控制问题,考虑结构扰动服从盒式不确定集约束情况,提出一种基于鲁棒对等变换的模型预测编队控制方法。首先,基于车辆运动学状态方程,对传统车辆编队控制模型进行描述;其次,在状态方程中引入... 详细信息

为研究一类带有结构不确定干扰的网联车辆编队控制问题,考虑结构扰动服从盒式不确定集约束情况,提出一种基于鲁棒对等变换的模型预测编队控制方法。首先,基于车辆运动学状态方程,对传统车辆编队控制模型进行描述;其次,在状态方程中引入仿射结构不确定矩阵,构建最小最大化范式下的网联车辆编队控制模型;然后,在盒式不确定集下,基于鲁棒对等理论将该模型转化为计算上易于处理的上图优化模型;最后,采用序列二次规划算法获得最优编队控制方案,并通过仿真实验将该控制方案与传统车辆编队控制方案进行对比,以此验证模型的有效性。结果表明:本文提出的最优编队控制方法能够抵御编队系统结构不确定干扰,在实现稳定编队目标的同时保障车辆的编队安全性。

关键词：智能交通车辆编队控制模型预测控制网联车鲁棒优化结构不确定性

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网联车辆协同编队控制系统研究

汽车工程 2020年第7期42卷 860-866,873页

作者：马芳武王佳伟杨昱沈昱成刘振泽吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022 吉林大学通信学院长春130022

为改善车辆编队行驶的稳定性、安全性和舒适性,本文中基于车车通信构建了多车协同编队控制系统。该系统采用了基于非线性车距控制的驾驶行为决策模型,并充分考虑了实际通信延时对系统的影响。针对车辆编队控制的稳定性,分析了各控制器... 详细信息

为改善车辆编队行驶的稳定性、安全性和舒适性,本文中基于车车通信构建了多车协同编队控制系统。该系统采用了基于非线性车距控制的驾驶行为决策模型,并充分考虑了实际通信延时对系统的影响。针对车辆编队控制的稳定性,分析了各控制器参数的约束边界及其变化对系统稳定性的综合影响。最后搭建Matlab/Simulink模型,并进行仿真,以验证头车持续扰动、紧急制动和非零初始状态3种典型工况下多车协同控制的有效性与合理性。结果表明,本文设计的车辆编队控制系统可实现车辆编队的稳定性控制,保障行驶安全性,同时避免车辆频繁加速、制动的现象,在一定程度上提高了行驶舒适性。

关键词：车辆编队控制车车通信稳定性

基于鲁棒自适应控制的车辆领航编队控制方法研究

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基于鲁棒自适应控制的车辆领航编队控制方法研究

作者：韩璐北京交通大学

学位级别：硕士

车辆编队是在车与车之间的协作与配合基础上的车路协同系统的重要研究问题之一。为了提高车辆编队的控制效果,本文在分析国内外编队控制相关研究的基础上,根据车辆编队中两车领航跟随误差模型,针对系统内部参数不确定条件下的控制问题,... 详细信息

车辆编队是在车与车之间的协作与配合基础上的车路协同系统的重要研究问题之一。为了提高车辆编队的控制效果,本文在分析国内外编队控制相关研究的基础上,根据车辆编队中两车领航跟随误差模型,针对系统内部参数不确定条件下的控制问题,应用反馈线性化算法和自适应控制原理设计了自适应控制策略,进而考虑系统外部干扰应用鲁棒控制原理设计了鲁棒控制策略。本文同时针对多车编队控制问题,在已有两车领航编队组织模型的基础上,基于图论确定了编队层数最少的编队规则,并依据此规则将两车领航跟随控制策略扩展至多车编队控制,提高了车辆编队在复杂环境下的稳定性和有效性。本文主要进行了以下几个方面的工作：首先,给出了两车领航跟随误差模型。本文根据一对领航车辆与跟随车辆间的几何位置和领航跟随关系,在单个车辆结构模型的基础上,给出了两车领航跟随运动学模型,将多车编队的控制问题转化为两车的领航跟随基本问题。其次,设计了两车跟随自适应控制策略。本文给出了两车领航跟随反馈线性化控制策略,在此基础上为了应对系统参数的不确定应用自适应原理设计了自适应控制器,通过理论和仿真证明自适应控制器能够很好的处理系统内部参数的不确定问题,但无法应对外部干扰。再次,设计了两车跟随鲁棒控制策略。在已有反馈线性化和自适应控制的基础上,考虑外界干扰应用了鲁棒控制算法,通过不同条件下的仿真验证了鲁棒自适应控制在系统参数不确定和有外界干扰的综合情况下的稳定性和有效性。最后,确定了多车编队组织规则。本文根据图论相关知识,结合所设计控制算法,讨论了多车编队队形的结构,确定了图层数最少的编队组织规则。在此基础上将两车领航跟随鲁棒自适应控制扩展至多车编队。通过多车编队仿真,证明鲁棒白适应控制策略和层数最少编队组织规则能够达到满意的车辆编队控制效果。

关键词：车路协同系统车辆编队控制领航跟随方法自适应控制鲁棒控制

基于V2X的车辆编队与交叉口信号协同优化控制方法研究

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基于V2X的车辆编队与交叉口信号协同优化控制方法研究

作者：章权北方工业大学

学位级别：硕士

网联交通与智能驾驶技术的快速发展与应用,对于提升驾驶安全、改善交通拥挤与环境污染等带来了新的机遇,同时也为新交通形态下的交通控制理论与技术提出了新的挑战。V2X(Vehicle to Everything)通信技术是未来智能交通系统发展的重要组... 详细信息

网联交通与智能驾驶技术的快速发展与应用,对于提升驾驶安全、改善交通拥挤与环境污染等带来了新的机遇,同时也为新交通形态下的交通控制理论与技术提出了新的挑战。V2X(Vehicle to Everything)通信技术是未来智能交通系统发展的重要组成部分,允许车辆与其他车辆、道路使用者和道路基础设施进行通信。在此基础上的交通控制成为近些年交通控制领域的研究热点。在此背景下,本文面向未来交通控制的实际问题与需求,基于V2X通信技术,以最大化交叉口通行效率为目标,研究车辆编队与交叉口信号优化控制问题,主要的研究工作包括:一、固定配时条件下车辆轨迹规划与编队控制首先,考虑交叉口不同的信号控制状态、车辆排队状态,结合交叉口排队动力学模型,以通车效率最大为目标,给出了车辆加速、减速、匀速的决策判断过程,并以此为基础,设计了车辆轨迹规划模型;进一步,建立了车辆的三维运动模型,以车辆间距、速度差、加速度差等参数构建综合指标,设计了粒子群优化算法流程,求解编队车辆最优控制律;最后,建立了MATLAB仿真模型,分析了车辆编队策略的性能及有效性。二、车辆编队与交叉口协同控制在交叉口固定配时条件下,考虑车辆最小与最大速度限制,可能存在部分车辆无法通过交叉口的情况。针对该问题,首先,给出车辆能否通过交叉口的判别流程,并设计车辆速度规划策略;进一步,在满足交叉口配时约束条件下,分别设计了延长相位绿时与缩短相位红时的信号主动控制策略,使得交叉口通车效率最大;最后,建立了交叉口的VISSIM仿真模型,并分析了交叉口主动控制策略与编队策略的有效性。

关键词：车辆编队控制 V2X通讯技术速度规划交通波理论交通控制

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车路协作式交叉口车速引导技术研究

车路协作式交叉口车速引导技术研究

作者：赵贺锋北方工业大学

学位级别：硕士

随着社会的发展,机动车保有量和道路交通量急剧增加,仅靠传统的交通管理及技术已无法解决交通拥堵、交通安全等问题。而车路协同技术是智能交通的重要组成部分,该技术的运用将有助于提高城市道路交通安全,缓解拥堵,降低尾气排放,进而能... 详细信息

随着社会的发展,机动车保有量和道路交通量急剧增加,仅靠传统的交通管理及技术已无法解决交通拥堵、交通安全等问题。而车路协同技术是智能交通的重要组成部分,该技术的运用将有助于提高城市道路交通安全,缓解拥堵,降低尾气排放,进而能够有效提高道路交通整体效益;智能网联车辆是指搭载先进的车载传感器、控制器和执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,使车辆具备复杂环境感知、智能化决策与控制等功能,同时可以实现安全、节能、环保及舒适行驶的新一代智能车辆。结合智能网联车辆和车路协同的特点,本文在车路协同环境下首先对单车进行车速引导研究,进一步结合多智能体理论对车辆编队进行研究。研究工作总结如下:第一,交叉口车辆速度引导研究。本文首先对车路协同系统场景进行设计,然后结合车辆运动规律及交叉口信号控制等因素,建立交叉口速度引导模型,进一步考虑车辆在行驶过程中能与前车进行信息交互,通过运动学规律计算车辆行驶中的实时安全距离,并以车均延误最小为目标,建立了速度引导模型。对车辆速度引导模型进行仿真验证,并分析仿真结果。第二,车辆编队控制算法研究。传统车辆编队是通过车辆间的跟驰行为形成队列的,形成的队列不稳定且不受控。因此本文首先对车辆编队进行图论描述,然后运用位移和速度等参数建立二阶多智能体方程以加速度作为系统控制输入,并对控制输入进行设计,进而建立了适合城市道路车辆编队的控制模型,并进行仿真验证。第三,车辆编队与交叉口信号控制结合。在以上研究的基础上,将车辆编队运用在交叉口,结合交叉口信号控制建立智能网联车辆编队控制模型。该模型首先对交叉口信号状态进行划分,然后对于进入编队区域的车辆的队列规模进行划分,同时对进入编队区域的车辆进行编队,最后队列通过速度引导不停车通过交叉口。通过Vissim/Vb/Matlab联合仿真验证模型的有效性。

关键词：车路协同技术车速引导多智能体理论智能网联汽车车辆编队控制

基于改进势场法的智能车辆协同运动规划方法研究

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基于改进势场法的智能车辆协同运动规划方法研究

作者：李益哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在大数据飞速发展的大背景下，智能网联车与智能交通系统也迎来了发展的黄金时代。智能网联车与智能交通系统通过采取更紧凑的跟驰策略，能从很大程度上缓解交通拥堵问题，同时还能提高行车安全性以及降低污染物排放，被认为是近几年最... 详细信息

在大数据飞速发展的大背景下，智能网联车与智能交通系统也迎来了发展的黄金时代。智能网联车与智能交通系统通过采取更紧凑的跟驰策略，能从很大程度上缓解交通拥堵问题，同时还能提高行车安全性以及降低污染物排放，被认为是近几年最具潜力的发展方向之一。但在全面普及智能网联车之前，道路使用者将在很长一段时间内由智能网联车和人工驾驶车的混合交通流组成。因此，如何分析智能网联车辆的队列形成过程、探究混合交通流对队列形成的影响等成为了目前的热点问题。基于此，本文对智能网联背景下的改进势场法及车辆驾驶策略和混合交通流下车辆的编队行为进行了研究。主要包括改进人工势场法模型及车辆驾驶策略研究、基于改进势场法的混合交通流车辆编队控制研究和考虑定常时延的车辆编队控制研究。　　研究了改进势场法模型和车辆驾驶控制策略。对道路交通状态进行了分析并总结了一些典型的安全风险指标。然后构建了新的势场模型和道路安全风险指标。接着提出了适用于本文的驾驶控制策略，包括车辆跟驰算法和车辆换道算法，并结合两种算法得到了最终的车辆轨迹规划算法。　　对混合交通流下的车辆编队控制进行了研究。根据混合交通流的特性，结合改进势场法和图论的知识提出了一种车辆编队控制方法，其中分别构建了车队信息拓扑结构、设计了编队控制器并进行了稳定性分析。之后，使用MPC对车辆编队方法进行了优化控制，并分析了双车道情况下的混合交通流特性。最后对本章的方法进行数值仿真分析验证了本方法的有效性。　　研究了考虑定常时延的车辆编队控制问题。对通信拓扑结构进行了建模，并提出了一种考虑定常时延的车队编队算法，得到了时延边界表达式。然后基于李雅普诺夫-拉祖米欣定理证明了该控制律的稳定性，之后分析了车队的串稳定性。最后对无时延和有时延两种情况分别使用两种本文控制律和参考控制律进行仿真，说明了本文提出的考虑定常时延的车辆编队控制方法的优势。　　对所提出的安全风险指标及车辆编队算法的性能进行了试验研究。设计了一套基于Arduino的实验平台模拟智能车辆以及车联网，通过实验说明了本文所提安全风险指标的合理性以及车辆编队算法的有效性，结果表明本文的安全风险指标及车辆编队算法均有更优秀的性能。

关键词：智能交通系统智能网联车混合交通流人工势场法车辆编队控制

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智能驾驶中基于V2V的编队算法研究

智能驾驶中基于V2V的编队算法研究

作者：张宇北方工业大学

学位级别：硕士

随着我国的交通拥挤的问题越来越严重,车联网技术应用得到了国内外广泛的关注,这也奠定了我国在智能化交通方面是未来发展的基础。如今,车联网相关应用非常广泛,在我们使用了V2V的车间通信设备后,可以进一步加强对车辆的控制编队,由此... 详细信息

随着我国的交通拥挤的问题越来越严重,车联网技术应用得到了国内外广泛的关注,这也奠定了我国在智能化交通方面是未来发展的基础。如今,车联网相关应用非常广泛,在我们使用了V2V的车间通信设备后,可以进一步加强对车辆的控制编队,由此我们可以更好地使得在智能车辆在行驶途中保持一个较好的车间距以及行驶速度更加合理高效,从而提高人们出行的效率。本文主要面对车辆编队过程中,车队从无序到有序的过程以及编队成功后队形保持的问题进行了深入的分析与研究,并针对的提出了解决算法。且在有模拟仿真实验的前提下,随后在实际车辆行驶中得以验证实现,从而能够实现车辆编队的目的。本文主要内容如下:首先,本文对车辆的运动学模型开展了初步的分析,从而得到了单一车辆其自身的纵向、横向速度与车辆转角之间相关的数学关系式。然后基于此数学关系式,将该式与跟随领航者的编队算法模型进行联立,由此可以求出领航车辆质点到跟随车辆质点连线之间夹角的数学关系表达式。随后,将前面得到模型与领航者跟随算法进行有机结合,从而我们可以推出的误差模型正是我们设计控制算法所需要的,给接下来的的车辆编队控制算法的设计及改进有了夯实的理论基础。然后,以车辆编队误差模型为基础设计了反馈线性控制算法,随后在其基础上进一步改进设计了自适应反馈线性控制算法。由于该算对领航车辆信息的获取要求非常准确,因此本文采用了V2V的OBU设备加入到控制算法中进行传递领航车辆的相关信息,以此来保证其通讯的可靠性。随后通过模拟仿真实验来验证基于V2V的领航跟随者编队算法的效果,并与前文所设计的算法依次进行了对比,证实了其有效性和可靠性。最后,对基于V2V的领航跟随者编队算法的效果在模拟仿真验证过的前提下,在实际的真实车辆上来进行验证实验。所得结果均可证明本文基于V2V的领航跟随者编队算法的有效性和可靠性,同时也明确的提升了对车辆编队算法的实用性,使得车辆之间能够有效地保持设定的距离和角度进行行驶,可靠的完成了编队行驶的任务。

关键词：智能驾驶车辆编队控制领航者跟随法 V2V