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T-CPS下考虑路侧感知性能的车路协同混合车辆队列控制研究

T-CPS下考虑路侧感知性能的车路协同混合车辆队列控制研究

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作者：杜成重庆大学

学位级别：硕士

随着网联自动驾驶汽车(Connected-Automated Vehicle,CAV)技术的发展和落地,现有交通将演化为网联和非网联汽车混行的新型混合交通系统。研究表明,车路协同下CAV对实时交通环境的全范围、全精度感知,能有效提高新型混合交通系统的控制效... 详细信息

随着网联自动驾驶汽车(Connected-Automated Vehicle,CAV)技术的发展和落地,现有交通将演化为网联和非网联汽车混行的新型混合交通系统。研究表明,车路协同下CAV对实时交通环境的全范围、全精度感知,能有效提高新型混合交通系统的控制效果,对提高交通效率,保障交通安全具有重要意义。但路侧感知设备由于自身精度有限、感知距离有限,其感知结果会出现数据精度降低和丢失等问题,影响交通控制效果。因此,在路侧感知设备性能受限条件下,探索混合车辆群体的控制方案,对于构建车路协同下混合交通系统的管控体系及技术具有重要意义。基于上述考虑,论文针对车路协同下混合车辆队列控制问题,首先分析路侧传感器物理空间分布和感知距离对感知数据精度和完整性的影响,进而刻画出感知性能对CAV微观驾驶行为的关系。并以此为基础,在交通信息物理系统视角(Transportation Cyber physical System,T-CPS)下通过考虑感知数据时空特性,提出了Cyber空间内感知数据修复算法,并基于该算法和多步预测状态反馈,构建了路侧感知设备性能受限下的混合车辆队列控制方法,主要内容如下:(1)针对考虑路侧传感器感知性能的混合交通微观建模问题。首先考虑路侧感知设备的信息物理特性,并基于V2X的通信拓扑与物理拓扑耦合结构,建立考虑路侧设备感知性能的新型混合交通微观模型。通过仿真实验分析,证明了该模型能够准确描述路侧传感器性能受限对不同渗透率下混合交通稳定性造成的不利影响。(2)针对面向路侧传感器感知精度受限的混合车辆队列控制方法的设计问题,论文基于S＿G滤波理论,考虑了Cyber空间内感知数据的时空特性,建立了一种基于时间窗的传感器感知数据异常修复算法。在此基础上,通过考虑历史控制输入信息,进一步建立了基于感知数据修复算法的混合车辆队列控制方法,并通过仿真实验,验证了该方法的有效性。(3)针对面向路侧传感器感知距离受限的混合车辆队列控制方法的设计问题,论文首先通过基于扩展卡尔曼滤波的多步预测方法,利用历史系统状态对当前状态进行预测估计,并将其作为反馈控制输入用以补偿感知距离受限带来的不利影响。仿真实验结果表明,该方法在不同CAV渗透率下的混合车辆队列中,均能有效降低系统震荡,提高系统稳定性。综上所述:论文提出的车路协同混合车辆队列控制方案,在不同CAV渗透率下,均能有效提高CAV在混合交通安全、稳定运行中的正向作用。

关键词：混合交通路侧感知设备感知数据修复信息物理系统车路协同

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