考虑驾驶员操作误差的混合动力汽车队列生态驾驶控制

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.07.011

摘要/Abstract

摘要：

鉴于现有生态驾驶控制的研究多基于完全智能网联环境，不适用于传统人类驾驶汽车和网联汽车混行的交通场景，本文中以包含人类驾驶汽车和网联汽车的混合动力汽车队列为研究对象，提出一种考虑驾驶员操作误差的分层生态驾驶控制方法。基于随机模型预测控制算法设计上层控制器以实现车队机动性、燃油经济性和舒适性多目标优化，采用自适应等效燃油消耗最小化策略设计下层控制器以优化车辆发动机与电池的功率分配。仿真结果表明，所提出的方法可有效降低驾驶员操作误差导致的车队中混合动力汽车速度轨迹的偏移量，车辆平均油耗降低2.82%。

关键词: 驾驶员操作误差, 生态驾驶控制, 混合动力汽车队列, 混合交通

Abstract:

In view of that the most existing studies on eco?driving control are based on fully intelligent network connected environment， which may not be suitable for the mixed traffic scenes covering traditional human?driven vehicles （HDVs） and network connected vehicles （CVs）， a hierarchical eco?driving control method for hybrid electric vehicles platoon consisting of HDVs and CVs is proposed in this paper with consideration of the operation error of drivers. The upper layer controller is designed by using stochastic model predictive control algorithm to fulfill the multi?objective optimization of the mobility， fuel economy and comfort of the platoon， while the adaptive equivalent consumption minimization strategy is adopted to design the lower layer controller for optimizing the power assignment between vehicle engine and battery. Simulations results show that the method proposed can effectively reduce the speed trajectory deviation of hybrid electric vehicles in the platoon caused by the driver operation error， with its average fuel consumption lowering by 2.82%.

Key words: driver operation error, eco?driving control, hybrid electric vehicle platoon, mixed traffic

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图/表 13

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参考文献 16

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参数	数值
整备质量/kg	990
迎风面积/m²	2.25
空气阻力系数	0.3
轮胎半径/m	0.29
发动机额定功率/kW	110
电机额定功率/kW	50
电池容量/（A·h）	6
主减速器速比	4.06

车辆序号	理想油耗	不考虑驾驶员误差	考虑驾驶员误差
车辆1	5.64	6.16	5.89
车辆2	5.73	6.19	5.89
车辆3	5.83	6.20	5.93
车辆4	5.92	6.25	6.01
平均值	5.78	6.20	5.93

车辆序号	理想油耗	不考虑驾驶员误差	考虑驾驶员误差
车辆1	5.66	6.17	5.87
车辆2	5.69	6.16	5.84
车辆3	5.79	6.46	6.09
车辆4	5.88	6.43	6.07
平均值	5.75	6.30	5.96

车辆序号	理想油耗	不考虑驾驶员误差	考虑驾驶员误差
车辆1	5.19	5.56	5.40
车辆2	5.24	5.70	5.52
车辆3	5.32	5.74	5.55
车辆4	5.43	5.69	5.58
平均值	5.29	5.67	5.51

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