基于云控系统的队列预测性巡航与换道决策

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.001

摘要/Abstract

摘要：

为了提高队列行驶的安全性、经济性、高效性和平顺性，提出了基于云控系统的队列预测性巡航与换道决策方法。通过路侧基础设施获取动态交通信息，并上传云平台；云平台利用预测模型估计环境车辆的未来状态；队列采取不同的行为而获得的惩罚体现在设计的目标函数中，通过最小化目标函数实现纵向加速度与横向换道决策的协同优化，并将决策结果发送至车端进行跟踪控制。利用Sumo与Matlab搭建联合仿真环境，设计了不同交通流量下的5组仿真工况。结果表明：对比微观驾驶模型（IDM+MOBIL），采用该方法的队列在巡航时碰撞风险降低42.2%，换道时碰撞风险降低3.41%，平均节油率为1.22%，速度提升0.83%，平顺性提高49.84%，在安全性、经济性、高效性和平顺性方面均优于微观驾驶模型。

关键词: 云控系统, 队列, 预测性巡航控制, 换道决策, 驾驶策略

Abstract:

The predictive cruise and lane-changing decision method for platoon based on cloud control system is proposed in this paper to improve the safety， economy， efficiency and smoothness of platoon. This method obtains dynamic traffic information through roadside infrastructure and uploads it to the cloud platform， which uses the predictive model to estimate the future state of environmental vehicles. The penalty of different actions of the platoon is reflected in the objective function， by minimizing which the longitudinal acceleration and lateral lane-changing decision sequence are optimized synergistically， with the decision results sent to the vehicle for tracking and control. Sumo and Matlab are used to establish the simulation environment， and five sets of simulation conditions with different traffic flows are designed. The simulation results show that compared to the microscopic driving model （IDM+MOBIL）， the platoon with the proposed method can reduce the collision risk during cruise by 42.2% and the collision risk during lane change by 3.41%， with an average fuel saving rate of 1.22%， an increase of speed by 0.83%， and smoothness by 49.84%， better than the microscopic driving model in safety， economy， efficiency and smoothness.

Key words: cloud control system, platoon, predictive cruise control, lane-changing decision, driving strategies

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图/表 18

图1

图2

图3

表1

表2

表3

CPPCLC算法主要参数"

队列车辆数量n	3
队列车辆间距d	18 m
预测时域N_p	30
控制时域N_c	10
采样间隔ΔT	0.5 s
期望速度v_des	20 m/s
安全车头时距 $t s a f e t h w$	1.5 s
安全碰撞时间 $t s a f e t t c$	3 s
常数α	10
常数β	0.5

表3

表4

表5

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图6

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参考文献 15

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质量m	6.7 t
车辆长度L	7 m
轮胎半径r	0.376 m
迎风面积A	5.1 m²
空气阻力系数C_D	0.65
滚动阻力系数f	0.007 6
发动机转速范围ω_e	749~3 200 r/min
发动机转矩范围T_e	-325~380 N·m
主减速器传动比i₀	4.33
传动比i_g	［5.9，3.365，2.129.1.518，1，0.783］
传动效率η₀	0.915

环境车跟驰模型	IDM^［14］
环境车换道模型	LC2013^［14］
环境车加速度范围a_range	-4.5~2.6 m/s²
左侧车道环境车初始速度v_l0	25 m/s
右侧车道环境车初始速度v_r0	15 m/s

跟车权重ω_f	100
换道权重ω_c	1 500
油耗权重ω_o	5 000
速度权重ω_v	2
加速度权重ω_a	100
车道权重ω_l	1

工况编号	1	2	3	4	5
交通流量/（辆·h^-1）	100	150	200	250	300
队列进入时间/s	54	36	27	21.5	20

状态量	预测结果	实际结果
CPV位置/m	230	229.1
CPV速度/（m·s^-1）	15	14.9
CPV所在车道	0	0
TPV位置/m	380	378.7
TPV速度/（m·s^-1）	25	24.9
TPV所在车道	1	1