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机械工程学报 2024年

作者：褚端峰刘鸿祥高博麟王金湘殷国栋武汉理工大学智能交通系统研究中心清华大学汽车安全与节能国家重点实验室东南大学机械工程学院

车辆队列巡航控制主要依据范围有限的交通环境信息，但环境的高度不确定性会影响车辆建模精度与控制效果。预测巡航控制作为巡航控制的一种演进，已成为当前的研究热点。为全面分析车辆队列预测巡航控制的研究进展，从交通环境信息预测... 详细信息

车辆队列巡航控制主要依据范围有限的交通环境信息，但环境的高度不确定性会影响车辆建模精度与控制效果。预测巡航控制作为巡航控制的一种演进，已成为当前的研究热点。为全面分析车辆队列预测巡航控制的研究进展，从交通环境信息预测、队列运动行为决策、队内车辆轨迹规划、车辆轨迹跟踪控制等4个方面进行概述。首先，介绍车辆队列对交通环境信息的预测研究进展，包括采用车路协同获取前方道路地理、交通等信息，以及通过车载传感器预测周边环境车辆运动状态，重点介绍基于深度学习的轨迹预测方法研究现状及发展趋势；其次，介绍车辆队列协同行为决策问题的研究进展，详细阐述博弈论与机器学习在协同行为决策领域的重要作用，指出模型与数据混合优化的行为决策发展趋势；再次，针对车辆协同轨迹规划问题，从模型驱动与数据驱动2个角度，分别对当前研究进行梳理，并说明强化学习在协同轨迹规划方面具备的优势；然后，从预测巡航控制、车辆跟踪控制等2个方面，分别阐述车辆轨迹跟踪控制问题，并指出基于数据和模型联合驱动的车辆跟踪控制方法具有较大应用潜力；最后，总结车辆队列预测巡航控制的研究现状与不足，并对该领域的未来发展趋势进行展望，为其后续应用提供新思路。

关键词：自动驾驶车辆队列预测巡航控制机器学习数据和模型联合驱动

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车辆队列预测巡航控制研究综述

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机械工程学报 2024年

作者：褚端峰刘鸿祥高博麟王金湘殷国栋清华大学汽车安全与节能国家重点实验室东南大学机械工程学院武汉理工大学智能交通系统研究中心

关键词：自动驾驶车辆队列预测巡航控制机器学习数据和模型联合驱动

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基于预测巡航控制的混合动力汽车能量管理策略研究

基于预测巡航控制的混合动力汽车能量管理策略研究

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作者：游雄雄燕山大学

学位级别：硕士

随着石油短缺和空气污染等社会问题的日益加剧,具备良好节能环保特性的混合动力汽车的普及已成为缓解该问题的主要途径之一。混合动力汽车的节能环保特性源于其能够以多种工作模式应对复杂行驶工况的多动力源系统,且多动力能源系统的各... 详细信息

随着石油短缺和空气污染等社会问题的日益加剧,具备良好节能环保特性的混合动力汽车的普及已成为缓解该问题的主要途径之一。混合动力汽车的节能环保特性源于其能够以多种工作模式应对复杂行驶工况的多动力源系统,且多动力能源系统的各种工作模式与能量管理策略的控制作用是密不可分的。此外,智能网联技术的发展也为混合动力汽车节能潜力提供了更大空间。因此,为了进一步提高能量管理策略对混合动力汽车燃油经济性的优化控制作用,本论文以智能网联环境下的混合动力汽车为研究对象,对基于预测巡航控制的能量管理策略展开较深入研究。研究内容如下:首先,借助互联环境的交通信息,提出一种基于预测巡航控制的能量管理策略。该控制策略由前车速度预测、本车速度规划和带有PI校正的动态规划最优功率分配器三部分组成。根据交通灯状态和前车历史速度信息,采用条件线性高斯模型设计前车速度预测模型。基于前车速度预报信息和交通规则,采用预测巡航控制技术构建本车车速规划方案。基于由本车速度规划获取的驱车功率需求,利用动态规划算法对历史驾驶数据离线优化的数据样本,结合以发动机最佳比油耗工作状态为基准的PI校正控制器设计动力源的功率分配器。其次,考虑到车速规划与能量管理之间的耦合问题,为了全面整合驾驶信息,进一步改善车辆燃油经济性,提出一种基于经济型预测巡航控制的分层能量管理控制策略。在上层速度规划控制中,利用离线优化的样本数据建立最小绝对收缩和选择算子模型,并以该模型为经济性指导实时规划本车速度曲线,以达到降低燃油消耗的效果。在下层的能量管理控制策略部分,利用动态规划算法离线优化的数据样本设计人工神经网络模型,再结合PI校正控制器分配各个动力源功率。最后,所提出能量管理控制策略的有效性和实用性在基于MATLAB/Simulink和Car Maker的联合仿真实验平台上进行验证,并与其他能量管理控制策略进行仿真实验对比。

关键词：混合动力汽车能量管理策略预测巡航控制速度规划动态规划

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自主网联车辆时滞反馈预测巡航控制

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吉林大学学报（工学版） 2021年第1期51卷 349-357页

作者：何德峰罗捷舒晓翔浙江工业大学信息工程学院杭州310023

考虑车联网环境下的车辆自适应巡航控制问题,提出一种针对前车信息传输存在有界长时延的自主车辆时滞反馈预测巡航控制策略。首先建立自主网联车辆自适应巡航系统的增量控制时滞模型,再考虑车辆行驶安全性、舒适性和燃油经济性等指标,... 详细信息

考虑车联网环境下的车辆自适应巡航控制问题,提出一种针对前车信息传输存在有界长时延的自主车辆时滞反馈预测巡航控制策略。首先建立自主网联车辆自适应巡航系统的增量控制时滞模型,再考虑车辆行驶安全性、舒适性和燃油经济性等指标,结合滚动优化原理定义时滞反馈预测巡航控制器。进一步,利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式技术,建立保证自主车辆预测巡航控制系统闭环稳定性的时滞相关充分性条件。最后,通过与PID控制比较仿真验证本文方法的有效性。

关键词：控制科学与工程自主网联车辆预测巡航控制时延滚动时域控制稳定性

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基于自适应动态规划的网联混合动力汽车能量管理控制

基于自适应动态规划的网联混合动力汽车能量管理控制

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作者：王雅倩燕山大学

学位级别：硕士

为了解决汽车产业发展加剧的环境污染和资源短缺问题,混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)应运而生。HEV能够实现低能耗、低排放、高效运行的关键在于其采用的能量管理控制策略。网联技术的出现使得基于人工智能技术的HEV能量管... 详细信息

为了解决汽车产业发展加剧的环境污染和资源短缺问题,混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle,HEV)应运而生。HEV能够实现低能耗、低排放、高效运行的关键在于其采用的能量管理控制策略。网联技术的出现使得基于人工智能技术的HEV能量管理控制成为了发展新趋势。自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming,ADP)作为一种基于智能学习的优化求解算法,集成了强化学习思想、动态规划原理和神经网络技术,为HEV能量管理控制的实施提供了新途径。为此,本论文基于ADP基本结构类型之一的双启发式动态规划(Dual Heuristic Dynamic Programming,DHP),对网联HEV能量管理控制策略设计展开深入研究,研究内容如下:针对最小化等效油耗同时满足车辆驾驶功率需求和电池电量约束的HEV能量管理动态优化问题,设计基于DHP的单车HEV能量管理控制策略,用以进一步提升燃油经济性和对不同驾驶工况的适应性。该策略采用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)实现DHP算法中的评价网络和执行网络,以函数近似结构逼近动态优化问题求解过程中的性能指标和控制策略,进而得到贝尔曼最优性原理下的最优功率分配。在GT-SUITE与MATLAB/Simulink的联合仿真实验平台上,通过与现有的有代表性的其他策略的仿真比较,验证该策略的有效性、鲁棒性、对燃油经济的改善效果及控制实时性。针对网联双车场景以行驶安全性和燃油经济性为优化目标的HEV能量管理动态优化问题,设计融合预测巡航控制的DHP能量管理控制策略,实现网联环境下HEV保持安全稳定的车距下的功率分配近似全局最优控制。该策略利用车辆历史驾驶信息,通过BPNN离线训练并建立前车速度预报模型;利用DHP结构对预测的前车车速、已知的本车车速和本车与前车的距离预测本车的加速度,将其作为状态量输入到基于DHP的能量管理控制结构中,组成实时功率分配的能量管理控制系统。在Car Maker建立的网联车场景与GT-SUITE-MATLAB/Simulink的联合仿真实验平台上,验证该控制策略的有效性、实用性和对车辆驾驶的安全性与节能性。

关键词：混合动力汽车能量管理策略网联环境双启发式动态规划预测巡航控制燃油经济性

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