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基于驾驶意图识别的燃料电池城市客车能量管理策略

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基于驾驶意图识别的燃料电池城市客车能量管理策略

作者：胡耀宗贵州大学

学位级别：硕士

氢能已成为全球能源领域重要战略布局,氢能产业中燃料电池汽车成为汽车行业转型发展的关键方向,燃料电池城市客车在燃料电池汽车中占比越来越重。燃料电池城市客车动力系统多由燃料电池与动力电池组成,需制定合理的能量管理策略使整车... 详细信息

氢能已成为全球能源领域重要战略布局,氢能产业中燃料电池汽车成为汽车行业转型发展的关键方向,燃料电池城市客车在燃料电池汽车中占比越来越重。燃料电池城市客车动力系统多由燃料电池与动力电池组成,需制定合理的能量管理策略使整车驱动效率最优,降低氢耗量。根据燃料电池城市客车整车基本参数和构型特点,基于AVL-Cruise软件分析了驱动电机、动力电池和燃料电池的实现过程,并完成整车模型搭建。依据整车需求功率和动力电池SOC,构建了功率跟随和模糊控制两种能量管理策略,分析发现功率跟随能量管理策略可将动力电池SOC维持在期望值附近,有助于提高动力电池使用寿命,而模糊控制能量管理策略则能更好的降低燃料电池输出功率变化率和整车氢耗量。能量管理策略要符合驾驶员驾驶意图,建立支持向量机模型对驾驶意图识别;为进一步提高识别准确度,分别利用网格搜索法、PSO和GA对影响支持向量机模型识别准确度的关键参数寻优,发现GA得到的寻优参数使得支持向量机识别精度最高。用建立好的支持向量机驾驶意图识别模型,在线识别CHTC-B和CCBC两种工况,将识别结果转化为整车需求功率修正系数,与构建的两种能量管理策略结合;引入平滑度对燃料电池输出功率的变化率进行评价。结果表明:设计的基于驾驶意图识别的能量管理策略与传统能量管理策略相比,燃料电池输出功率变化率更小,整车氢耗量更低,可有效提高燃料电池耐久性和整车经济性。

关键词：燃料电池城市客车能量管理驾驶意图支持向量机控制策略

基于驾驶意图和工况识别的纯电动商用车两挡AMT换挡策略研究

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基于驾驶意图和工况识别的纯电动商用车两挡AMT换挡策略研究

作者：张君珠桂林电子科技大学

学位级别：硕士

面对能源危机和环境问题的挑战,各国都在积极支持和推广新能源汽车。纯电动汽车因其具有简单的构造、较低的能耗、便捷的生产等特点,受到了各地政府部门的重视。特别是在物流运输业日益发展的背景下,配备自动变速器的纯电动商用车更是... 详细信息

面对能源危机和环境问题的挑战,各国都在积极支持和推广新能源汽车。纯电动汽车因其具有简单的构造、较低的能耗、便捷的生产等特点,受到了各地政府部门的重视。特别是在物流运输业日益发展的背景下,配备自动变速器的纯电动商用车更是赢得了广大消费者的青睐。然而,商用车的整车性能与自动变速器换挡策略的制定有着密切的关系,如何制定换挡策略来提高整车的综合性能,成为了当前研究的重点。本文以纯电动商用车为研究对象,进行了基于驾驶意图和工况识别的综合换挡策略的研究。主要研究内容如下:(1)根据纯电动商用车的整车基本参数和动力性能指标,建立车辆纵向动力学模型,经过参数匹配计算确定车辆动力传动系统各个部件的型号参数,采用粒子群优化算法对变速器两挡速比进行了优化。(2)分析驾驶意图变化和工况环境变化对整车性能造成的影响,采用模糊控制算法对驾驶意图进行识别,并对识别仿真结果进行分析,验证了驾驶意图识别的准确性;采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对工况环境下的整车质量进行识别,在质量识别的基础上,采用EKF结合动力学方法对道路坡度进行识别,并对识别结果进行仿真分析,证明了EKF算法对整车质量和道路坡度识别准确,波动误差小。(3)对换挡因素进行分析,研究制定以动力性为主和以经济性为主的传统换挡规律并作为接下来换挡规律修正的评估标准。分析每个不同的驾驶意图对应的挡位操作,制定基于驾驶意图识别的挡位决策,并选取仿真工况验证挡位决策的正确性。根据整车质量的不同和道路坡度变化的不同分别制定了上坡换挡策略和下坡换挡策略,通过设定仿真工况证明换挡决策的准确性。(4)采用联合仿真模式搭建纯电动商用车整车模型以及换挡控制策略模型。根据工况优先级原则制定了基于驾驶意图和工况识别的综合换挡策略,并在此基础上设计制定了耦合工况并进行仿真,与传统动力性和经济性换挡规律对比分析验证所制定的综合换挡策略的有效性。

关键词：商用车换挡规律驾驶意图整车质量道路坡度

混合交通流下基于驾驶意图的插电式混合动力汽车能量管理策略

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混合交通流下基于驾驶意图的插电式混合动力汽车能量管理策略

作者：谢进长沙理工大学

学位级别：硕士

能量管理策略(EMS)可优化不同场景下插电式混合动力汽车(PHEV)的能量消耗,降低排放,提高燃油经济性。优化的关键之一是汽车速度轮廓的预测:预测未来区间的速度轮廓,进而计算需求功率,优化发动机和电动机的功率分配。因此本文提出了一种... 详细信息

能量管理策略(EMS)可优化不同场景下插电式混合动力汽车(PHEV)的能量消耗,降低排放,提高燃油经济性。优化的关键之一是汽车速度轮廓的预测:预测未来区间的速度轮廓,进而计算需求功率,优化发动机和电动机的功率分配。因此本文提出了一种融合驾驶意图和激光雷达数据的车辆速度轮廓智能预测方法。预测的速度将用于等效燃油消耗最小策略(ECMS)以实现满足驾驶意愿的PHEV实时能量优化。首先,给出了整体研究方法和路线,接着介绍了整车仿真器的建模方法以及各个模块的细分功能,验证了整车仿真器的速度跟踪效果。整车仿真器主要由行驶工况模块、驾驶员模块、能量管理模块和车辆与动力系统模块组成,详细介绍了车辆与动力系统模块中的动力部件的搭建,主要包括发动机、两个电机、电池等的建模。其次,将驾驶员纵向加减速意图分为五种:加速、快速加速、匀速、减速、快速减速,开发了一个基于门控循环单元(GRU)的驾驶意图识别模型。此模型以目标车辆的车速、加速踏板开度和制动踏板力为输入,以驾驶意图为输出。在智能车辆和传统车辆混行的交通场景中,依赖于车辆通信的速度轮廓预测方法可能不可用。目标车辆可以通过车载激光雷达实时获取前方车辆的相对速度。联合概率数据关联跟踪器(JPDA)和交互多模型方法(IMM)被用来处理激光雷达数据,得到相对速度,无需道路、工况等先验知识。接着融合驾驶意图和前方车辆相对速度,预测未来1秒内驾驶员期望的速度曲线。最后,构造了新的等效因子(EF)自适应律,将其与预测的速度共同用于ECMS,对比了 EF恒定、EF基于电池荷电状态(SOC)反馈调整和EF基于新自适应律调整的优化效果。实验结果表明,GRU模型训练的准确率在85%～95%之间,识别的准确率可达到88%,可有效的识别驾驶员的驾驶意图。开发的速度轮廓预测方法具有良好的测速精度。预测的速度和实际速度的最大差距不超过5.9km/h。ECMS可根据预测的速度和自适应调整的等效因子,优化能量流分配,可有效实现基于驾驶意愿的汽车油耗瞬时优化,略微改善了燃油经济性。

关键词：插电式混合动力汽车等效燃油消耗最小策略速度轮廓预测驾驶意图激光雷达

基于时空特征融合的驾驶意图识别与车辆轨迹预测研究

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基于时空特征融合的驾驶意图识别与车辆轨迹预测研究

作者：陈海龙杭州电子科技大学

学位级别：硕士

在车辆智能化进程中,以高级辅助驾驶系统为代表的智能驾驶技术得以深入发展,学术界和产业界在理论和技术层面都取得了很大进步。然而,完全自动驾驶的复杂程度决定了其短期内难以实现,因此从传统驾驶过渡到人机共驾阶段是必然的趋势。驾... 详细信息

在车辆智能化进程中,以高级辅助驾驶系统为代表的智能驾驶技术得以深入发展,学术界和产业界在理论和技术层面都取得了很大进步。然而,完全自动驾驶的复杂程度决定了其短期内难以实现,因此从传统驾驶过渡到人机共驾阶段是必然的趋势。驾驶员是“人-车-路”闭环中的核心,也是不确定性最大的一环。相关研究表明,大部分交通事故皆因驾驶员操作不当导致,如果能提前获悉驾驶意图及周围车辆行驶动态,自动驾驶系统则可进行预警或与驾驶员协同控制车辆,从而很大程度上避免交通事故的发生。本文着眼于人机共驾中驾驶意图识别,针对现有研究中的不足,提出了一种时空特征融合的意图识别模型,模型以驾驶舱内和交通场景视频为输入。此外,进一步研究了结合驾驶意图识别的车辆轨迹预测。本文工作内容如下:(1)采用双流网络提取驾驶舱内驾驶员行为的时空特征用于驾驶意图识别。驾驶员行为是驾驶意图最直接的体现,但卷积神经网络难以获取视频中时间维度的特征,因此本文基于3D卷积结构实现时空特征的提取。双流网络中的慢速分支主要用于提取空间语义特征,快速分支用于捕获运动特征,并且对各阶段两个分支进行融合。在数据处理方面,采用多种数据增强方式扩充样本量,并通过迁移学习的方式,将Kinetics数据集训练得到的权重参数初始化网络。基于Brain4Cars数据集验证的结果表明,模型能有效得识别驾驶员意图,识别准确率为81.69%,分数为80.31%。(2)引入交通场景数据增强双流网络提取的时空特征,进一步提高驾驶意图识别精度。驾驶行为和交通场景数据分别由慢速和快速分支处理,考虑到驾驶舱内外视频数据差异,调整两个分支的时间分辨率,找到合适的帧率比值。增加了同步模块用以生成新的输入帧序列并分配至两个分支,引入Gate Recurrent Unit(GRU)识别模块用于提高识别精度。实验验证了光流图像输入形式下模型效果,并与多种视频动作识别算法及基线方法进行了对比。结果表明,驾驶舱内外信息具有互补性,模型准确率和分数有较大提升,分别为91.61%和91.65%。(3)采用驾驶意图辅助的方式进行车辆轨迹预测。在卷积社交网络基础上,引入了自注意力机制,从注意力层面提取历史轨迹的时间相关性;增加均值池化层以优化卷积交互模块,完善空间交互特征的提取。基于Next Generation Simulation(NGSIM)数据集验证了所提出模型的预测精度有所提升。此外,借助驾驶模拟器采集了相关数据,结合双流网络的意图识别概率向量进行多模态轨迹预测,进一步提升预测精度。

关键词：人机共驾驾驶意图轨迹预测双流网络时空特征

基于驾驶意图识别的多模耦合驱动系统能量管理

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机械工程学报 2019年第18期55卷 112-124页

作者：张利鹏贾启康刘威赵玉勤燕山大学河北省特种运载装备重点实验室秦皇岛066004 燕山大学河北省并联机器人与机电系统重点实验室秦皇岛066004

匹配多模耦合驱动系统可以使插电式混合动力汽车具备高效的集中式与分布式耦合驱动功能,但基于该系统所开展的整车经济性研究尚且不足。为降低整车能耗,开展基于驾驶意图识别的系统能量优化管理。利用模糊推理控制器识别不同工况驾驶员... 详细信息

匹配多模耦合驱动系统可以使插电式混合动力汽车具备高效的集中式与分布式耦合驱动功能,但基于该系统所开展的整车经济性研究尚且不足。为降低整车能耗,开展基于驾驶意图识别的系统能量优化管理。利用模糊推理控制器识别不同工况驾驶员的驾驶意图,根据该驱动系统动力耦合方式、发动机工作特性和电机效率进行驱动模式分类;建立燃油经济性目标函数,釆用瞬时优化方法分配发动机和主副电机转矩输出,以此为基础提出基于驾驶意图识别的能量管理策略;搭建模糊推理模型和整车模型,将新欧洲驾驶循环工况和实际车速釆集结果作为测试工况,进行整车经济性的仿真分析。结果表明,所搭建模糊推理模型能准确识别驾驶员意图,采用所制定能量管理策略进行系统工作模式优选和转矩分配,使整车的燃油经济性得到了明显提高。针对多模耦合驱动系统开的这一能量优化研究,为系统高效利用奠定了理论基础。

关键词：插电式混合动力汽车多模耦合驱动系统模糊推理驾驶意图能量管理

车车通信环境下基于驾驶意图共享的车辆避撞预警算法

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中国公路学报 2020年第6期33卷 65-76页

作者：王江锋刘雨桐王梦玉闫学东北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

针对传统基于距离或时间的车辆避撞预警算法存在较高误警率的问题,考虑在避撞预警算法中引入驾驶意图共享的概念,提出了基于实际外场复杂车车通信V2V(Vehicle-to-vehicle,V2V)环境下的车辆跟驰避撞预警算法。基于LTE-V构建外场V2V环境,... 详细信息

针对传统基于距离或时间的车辆避撞预警算法存在较高误警率的问题,考虑在避撞预警算法中引入驾驶意图共享的概念,提出了基于实际外场复杂车车通信V2V(Vehicle-to-vehicle,V2V)环境下的车辆跟驰避撞预警算法。基于LTE-V构建外场V2V环境,将车辆行驶过程描述为一个时间序列的隐性马尔可夫随机过程,借助隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)建立驾驶人驾驶意图与车辆相对行驶状态序列之间的隐含关系模型,并给出基于Viterbi算法的驾驶意图预判求解方法,将驾驶意图作为特征因子集成到安全距离模型中,提出基于驾驶意图共享的避撞(Driving Intention Based Collision Avoidance,DI-CA)预警算法。利用构建的V2V试验环境,实现了匀速、加速、减速和紧急制动等4种驾驶意图,以及相对速度和相对距离增加、减小、保持不变等9种组合的车辆行驶状态试验数据获取,并利用试验数据对所提出的DI-CA预警算法进行实证分析。结果表明:所提出预警算法能够针对不同驾驶意图提供有效的车辆碰撞预警。在此基础上将4种驾驶意图下的DI-CA预警算法与Mazda预警算法求得的安全距离进行了对比分析,所提出的DI-CA预警算法的平均预警正确率为84%,高于Mazda预警算法的78%,而DI-CA预警算法的平均误警率和漏警率分别为5%和16%,均明显低于Mazda预警算法,说明所提出的DI-CA预警算法在提升预警效果的同时明显降低了误警率和漏警率,可避免行驶过程中因误警而导致的连续刹车,以及因漏警而导致的可能碰撞事故发生。最后,总结并给出了驾驶意图共享理论应用于车辆避撞预警的研究展望。

关键词：交通工程避撞预警隐马尔可夫模型驾驶意图车车通信

基于驾驶意图的插电式混合动力汽车能量管理策略

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吉林大学学报（工学版） 2015年第6期45卷 1743-1750页

作者：秦大同杨官龙胡明辉刘永刚林毓培重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

为了使插电式混合动力汽车(PHEV)在不同驾驶意图下合理使用电池电能以获得更好的能耗经济性,采用模糊推理控制器识别驾驶员意图,依据混合动力系统的动力耦合方式、电池荷电状态(SOC)及发动机特性曲线进行工作模式划分,建立能耗经济性目... 详细信息

为了使插电式混合动力汽车(PHEV)在不同驾驶意图下合理使用电池电能以获得更好的能耗经济性,采用模糊推理控制器识别驾驶员意图,依据混合动力系统的动力耦合方式、电池荷电状态(SOC)及发动机特性曲线进行工作模式划分,建立能耗经济性目标函数,运用瞬时优化方法进行发动机和电机转矩分配,在此基础上提出了基于驾驶意图的能量管理策略。利用Matlab/Simulink仿真平台搭建整车模型,在新欧洲驾驶循环(NEDC)工况下进行仿真分析,结果表明:采用该能量管理策略可以实现发动机和ISG电机的优化控制,使发动机的工作点总体运行在高效区;与电量消耗(CD)-电量维持(CS)模式的能量管理策略相比,百公里油耗降低了8.24%。通过整车道路试验对所提出的能量管理策略的有效性进行验证,结果表明:采用该能量管理策略的插电式混合动力汽车的百公里油耗较原汽油车降低32.93%。

关键词：车辆工程插电式混合动力汽车驾驶意图能量管理策略百公里油耗

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考虑驾驶意图与动态环境的汽车避碰路径规划

交通运输系统工程与信息 2016年第6期16卷 81-87,107页

作者：彭理群吴超仲黄珍楚文慧贺宜武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063 水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心武汉430063 武汉理工大学自动化学院武汉430070

为了提高动态道路交通环境下汽车主动避碰的适应性和安全性,本文综合考虑了动态交通环境、驾驶意图和车辆动力学约束条件,提出道路势场模型来规划汽车避碰路径.该模型考虑了被控汽车与道路障碍物的相对运动状态,以及道路车辆的行驶意图... 详细信息

为了提高动态道路交通环境下汽车主动避碰的适应性和安全性,本文综合考虑了动态交通环境、驾驶意图和车辆动力学约束条件,提出道路势场模型来规划汽车避碰路径.该模型考虑了被控汽车与道路障碍物的相对运动状态,以及道路车辆的行驶意图,结合栅格法对传统人工斥力场模型进行改进.通过设置局部目标点避免规划路径陷入局部势能最小位置,进而导引被控汽车逐渐向全局目标点收敛.最后,为适应车辆动力学特性需求,对规划路径的曲率进行优化.试验结果表明,所提出的路径规划方法能导引被控汽车绕过局部势能最小位置,与传统人工势场模型的路径规划结果相比,汽车行驶过程中的最大碰撞风险指数降低了55.1%,且满足车辆动力学约束条件.

关键词：智能交通避碰决策路径规划道路势场驾驶意图

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基于驾驶意图的无级变速器目标速比确定方法

农业机械学报 2009年第5期40卷 16-19,44页

作者：何仁马承广张涌夏晶晶吴海啸江苏大学汽车与交通工程学院镇江212013 南京汽车集团公司汽车工程研究院南京210028

运用模糊数学理论提出一种基于驾驶意图的金属带式无级变速器(CVT)目标速比的确定方法,不需采用传统的经过手动方式选择动力模式或经济模式的方式,即可确定一个在动力和经济模式之间的目标速比。根据基于模糊规则的驾驶意图指数确定的... 详细信息

运用模糊数学理论提出一种基于驾驶意图的金属带式无级变速器(CVT)目标速比的确定方法,不需采用传统的经过手动方式选择动力模式或经济模式的方式,即可确定一个在动力和经济模式之间的目标速比。根据基于模糊规则的驾驶意图指数确定的目标速比进行CVT的速比控制,以达到按照驾驶意图来兼顾汽车的动力性和经济性能,从而避免了传统模式选择过程中速比突变导致传动系统的冲击、振动和发动机颤动,且能够根据驾驶员的驾驶意图进行调整,提高了驾驶操纵性。最后根据目标速比控制策略设计了控制器,并通过试验验证了目标速比确定方法的适用性。

关键词：汽车无级变速器目标速比模糊数学驾驶意图