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基于深度强化学习的混合动力汽车智能跟车控制与能量管理策略研究

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机械工程学报 2021年第22期57卷 237-246页

作者：唐小林陈佳信刘腾李佳承胡晓松重庆大学汽车工程学院重庆400044 滑铁卢大学机械与机电学院滑铁卢ON N2L 3G1加拿大

以研究智能混合动力汽车控制技术与深度强化学习算法为目标,首先,在两辆混合动力汽车的跟驰环境中,针对领航车提出一种基于深度值网络算法的能量管理策略,实现深度强化学习对发动机与机械式无级变速器的多目标协同控制;其次,针对跟随车... 详细信息

以研究智能混合动力汽车控制技术与深度强化学习算法为目标,首先,在两辆混合动力汽车的跟驰环境中,针对领航车提出一种基于深度值网络算法的能量管理策略,实现深度强化学习对发动机与机械式无级变速器的多目标协同控制;其次,针对跟随车建立基于深度强化学习的分层控制模型,实现面向智能混合动力汽车的上层跟车控制与下层能量管理;最后,仿真验证分层控制模型的有效性。结果表明,基于深度强化学习的跟车控制策略具有理想的跟踪性能;同时,基于深度强化学习的能量管理策略在领航车与跟随车中均实现了较好的燃油经济性;此外,基于深度强化学习的能量管理策略输出每组控制动作的平均时间为1.66 ms,保证了实时应用的潜力。

关键词：混合动力汽车深度强化学习跟车控制能量管理

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考虑通信延时的platoon跟车控制模型

控制与决策 2019年第2期34卷 377-382页

作者：于冲赵海司帅宗朱剑东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169

自主巡航控制与车载自组织网络是形成platoon的两项关键技术.自主巡航控制为车辆自动驾驶提供支持,车载自组织网络使车辆间通信成为可能.以往的研究通常将platoon中的通信与控制分开讨论,忽略了两者之间的内在联系,造成在通信不理想的... 详细信息

自主巡航控制与车载自组织网络是形成platoon的两项关键技术.自主巡航控制为车辆自动驾驶提供支持,车载自组织网络使车辆间通信成为可能.以往的研究通常将platoon中的通信与控制分开讨论,忽略了两者之间的内在联系,造成在通信不理想的情况下platoon的跟车控制效果不佳的结果.对此,分别建立platoon结构模型与通信模型,分析通信与控制的相互作用,并在IDM(Intelligent driver model)模型的基础上增加加权约束规则和信息预估策略,提出一种弥补通信延时影响的改进跟车控制模型,期望降低通信延时对platoon的影响作用,提升platoon的整体性能.在SUMO、OMNeT++及VEINS联合搭建的platoon仿真平台上对模型性能进行评估,实验结果表明,在存在通信延时的场景下改进跟车模型可以有效提升platoon的稳定性和安全性.

关键词： platoon 车辆间通信延时跟车控制加权约束信息预估

基于专用短程通信技术的自动跟车控制策略研究

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汽车实用技术 2023年第9期48卷 45-49页

作者：林志超林小敏郑志晓广东省智能网联汽车创新中心有限公司广东广州511434 广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院广东广州511434

针对跟车巡航功能中由于单车传感器精度受限和单车信息孤立等影响跟车效率和安全性的问题,文章采用新一代专用短程通信技术,建立了基于车车协同的自动跟车系统,实现自车与前车的关键状态信息实时共享和交互,设计开发了一套基于专用短程... 详细信息

针对跟车巡航功能中由于单车传感器精度受限和单车信息孤立等影响跟车效率和安全性的问题,文章采用新一代专用短程通信技术,建立了基于车车协同的自动跟车系统,实现自车与前车的关键状态信息实时共享和交互,设计开发了一套基于专用短程通信的自动跟车控制策略,提高跟车效率和安全性。实车试验表明,基于专用短程通信技术的自动跟车系统可有效实现跟车功能,自动跟车过程表现稳定合理,自动跟车控制策略可实时控制自车在安全距离范围内紧凑且安全地跟车,很好地兼顾跟车安全性和道路通行效率。

关键词：专用短程通信自动跟车跟车控制车车协同

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智能车队跟车纵向控制算法设计及仿真验证

重庆理工大学学报（自然科学） 2019年第11期33卷 16-23页

作者：叶心魏劲鹏杨杰星叶明吕强重庆理工大学车辆工程学院重庆400054 重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室重庆400054 重庆美万新能源汽车科技有限公司重庆401121

为了解决智能车队自动跟随前方车辆行驶的问题,首先基于理论分析模型和车辆实验数据结合,建立智能车队行驶过程中纵向动力学模型。然后基于模糊智能控制算法,建立智能车队领航车驾驶员模型、车队跟随车辆跟车模型,最后通过Matlab/Simuli... 详细信息

为了解决智能车队自动跟随前方车辆行驶的问题,首先基于理论分析模型和车辆实验数据结合,建立智能车队行驶过程中纵向动力学模型。然后基于模糊智能控制算法,建立智能车队领航车驾驶员模型、车队跟随车辆跟车模型,最后通过Matlab/Simulink/Stateflow平台搭建数学模型。该模型简洁、准确,能满足车辆避撞和跟随的要求。通过仿真分析,验证了模型的正确性和合理性,可达到提高驾驶安全性、减少交通堵塞的目的。

关键词：智能车队跟车控制模糊智能

一种关于智能车多模式切换跟车控制方法的论述

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汽车电器 2020年第7期 12-14页

作者：雷永富赵松岭王红余陶华胜奇瑞商用车(安徽)有限公司安徽芜湖241000

本文论述了智能车纵向控制系统的巡航模式、接近模式、跟车模式和避撞模式的控制策略和模式切换控制逻辑,以及多模式切换跟车的控制方法。

关键词：智能车多模式切换跟车控制

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基于递阶遗传算法的智能跟车控制

科技创新导报 2015年第13期12卷 1-2,4页

作者：陈安业潘权四川理工学院自动化与电子信息学院四川自贡643000

简单回顾了智能控制以及相关技术,采用一种递阶式遗传算法,对需要控制的跟车距离的相关模糊逻辑系统隶属度函数和规则库进行寻优,其中跟车距离模糊逻辑输入隶属度函数采用三输入模型,即基本规则包含45条,然后对所采用的遗传算法的初始... 详细信息

简单回顾了智能控制以及相关技术,采用一种递阶式遗传算法,对需要控制的跟车距离的相关模糊逻辑系统隶属度函数和规则库进行寻优,其中跟车距离模糊逻辑输入隶属度函数采用三输入模型,即基本规则包含45条,然后对所采用的遗传算法的初始种群和交叉、变异率等进行了设置,最后给出仿真结果。

关键词：智能控制递阶遗传算法跟车控制遗传算法

插电式混合动力公交车跟车环境下智能能量管理策略研究

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插电式混合动力公交车跟车环境下智能能量管理策略研究

作者：赵峰睿聊城大学

学位级别：硕士

在石油资源紧缺和环境污染日益加重的压力下,新能源汽车成为了汽车行业当下研究的重点,我国也提出到2035年混合动力汽车要全面替代传统能源汽车的目标。能量管理策略的优劣对混合动力汽车整车能耗影响极大,因此本文基于深度强化学习算法... 详细信息

在石油资源紧缺和环境污染日益加重的压力下,新能源汽车成为了汽车行业当下研究的重点,我国也提出到2035年混合动力汽车要全面替代传统能源汽车的目标。能量管理策略的优劣对混合动力汽车整车能耗影响极大,因此本文基于深度强化学习算法,研究了插电式混合动力公交车的能量管理策略优化问题。同时,出于提高道路交通利用率的考虑,在协同自适应巡航控制系统中对跟随车辆的能量管理策略开展了进一步的研究。本文主要研究内容包含以下四个方面:首先,通过分析、比对不同的强化学习算法优缺点,选择合适的强化学习算法,用以解决本文中能量管理及跟车控制问题。其次,提出一种适用于插电式混合动力公交车的能量管理策略,通过深度Q学习算法求解庞特里亚金极小值原理中的协调因子,设计电池荷电状态(State of Charge,SOC)动态参考轨迹和可行域并以此制定回报,实时求解插电式混合动力公交车的能量管理问题。之后,基于深度确定性策略梯度算法设计了适用跟车环境下的跟车决策控制器,间距策略采用固定时距的变间距策略。在默认车间通讯无延迟的前提下,由领航车向跟随车辆发送加速度控制命令,跟随车辆实现速度跟随的同时通过上文提到的能量管理策略实现自车的能量管理。最后,基于域控制器设备完成跟车环境下能量管理策略的硬件在环实验。借助于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)搭建上位机节点和域控制器节点,并配置节点中话题的订阅和发布。上位机将目标车速发送至域控制器,域控制器进行需求功率计算和能量管理问题求解,通过反馈SOC验证提出算法的可靠性和实用性。经过充分的训练,本文提出的能量管理算法能够在未知工况下,进行速度跟随的同时实现自车近似最优的能量管理,相较规则控制策略提升燃油经济性约18.92%。硬件在环实验表明该策略能够在真实的硬件设备中运行,具有较大的应用潜力。

关键词：极小值原理能量管理策略深度强化学习跟车控制 ROS

基于时变模型预测控制方法的车辆横纵向协同控制

同方学位论文库评论

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交通运输工程与信息学报 2023年第1期21卷 164-177页

作者：郭明新郭戈蔡凌周博文东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学秦皇岛分校控制工程学院秦皇岛066004

运动学模型预测控制(KMPC)以其模型简单、计算高效而闻名于自主车辆运动控制领域。当车辆动力学不断变化时因KMPC未能处理复杂工况下横纵向运动的强耦合性,为了保证车辆转向的稳定性会降低车速应用范围和车辆跟踪精度。针对上述问题,本... 详细信息

运动学模型预测控制(KMPC)以其模型简单、计算高效而闻名于自主车辆运动控制领域。当车辆动力学不断变化时因KMPC未能处理复杂工况下横纵向运动的强耦合性,为了保证车辆转向的稳定性会降低车速应用范围和车辆跟踪精度。针对上述问题,本文提出一种改进方法,即基于时变模型预测控制方法对跟随车横纵向协同控制,在保证操纵性能的前提下提高弯道跟车行驶工况的车速应用范围。分析运动学/动力学模型中车速对转向稳定性的影响,建立考虑轮胎特性的带质心侧偏角补偿的车辆模型。通过雷达传感器和无线通信获取交通环境信息规划跟随车的参考轨迹,并基于安全车距策略规划跟随车的理想车间距。设计基于模糊逻辑的条件分类器确定名义运动学模型与带补偿的模型二者间的切换,并反馈控制横摆角速度以避免高速时的模型失配现象,进而弥补KMPC对车速应用范围的制约。采用横纵耦合车辆模型及综合性能评价对跟随车进行横纵协同优化控制,实现以期望速度跟随前车轨迹行驶并保持安全车距。基于CarSim与MATLAB/Simulink对弯道跟车行驶工况进行仿真,结果表明该方法可在不同道路曲率下实现对前车低速到高速范围下横纵向协同跟随的有效控制。

关键词：智能交通横纵向耦合控制模型预测控制时变运动学模型跟车控制变速度

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智能车辆高速公路场景换道行为控制策略研究

智能车辆高速公路场景换道行为控制策略研究

作者：王群淞长安大学

学位级别：硕士

智能网联汽车是我国重点研究领域和发展方向,车辆换道行为是智能网联汽车技术的关键研究点。本文受到国家重点研发计划,新型多功能智能车载终端研制及应用项目的支持,针对智能车辆换道行为控制策略研究,选定高速公路直线路段场景,针对... 详细信息

智能网联汽车是我国重点研究领域和发展方向,车辆换道行为是智能网联汽车技术的关键研究点。本文受到国家重点研发计划,新型多功能智能车载终端研制及应用项目的支持,针对智能车辆换道行为控制策略研究,选定高速公路直线路段场景,针对前方存在低速障碍车辆工况,对智能车辆换道控制策略的行为决策、轨迹规划和横纵向控制算法进行研究,以实现智能车辆安全、舒适和高效的换道。基于对驾驶员换道过程和高速公路行车环境的分析,制定了考虑换道诱因和前车行驶状态换道规则及换道决策模型。选择曲线插值法作为轨迹设计理论,提出了将曲线控制点纵向位置x、x设为待定系数的五次贝塞尔曲线最优换道轨迹规划,比较分析了五次贝塞尔和多项式换道轨线,相比于多项式曲线,五次贝塞尔换道轨迹更加平滑,规划前只需获得车辆位置关系便可优化求解,确定了五次贝塞尔轨线为规划轨迹。采用车辆单轨动力学模型建立了线性离散状态空间,考虑约束条件设计目标函数,通过将其转化为二次规划问题求解获得最优控制量,建立了横向控制算法。纵向控制算法采取了分层式结构,上层由MPC算法获得了需求加速度,下层由车辆逆模型将需求加速度转化为控制量。通过操稳性和不同车速工况验证了横向控制算法跟踪效果,横向跟踪偏差在0.129m以内,算法满足控制要求;通过跟车加减速工况验证了纵向控制算法的性能,纵向最大偏差为2.01km/h,跟车效果平稳良好。基于Car Sim/Simulink搭建了联合仿真场景,设定目标车道前车以不同工况对换道控制策略进行了实验,智能车辆高速公路场景换道行为控制策略能控制车辆安全可靠换入目标车道,满足功能需求。

关键词：换道行为控制换道行为决策轨迹规划轨迹跟踪跟车控制