申请/专利权人：北京交通大学

申请日：2023-06-25

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN116804852B

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04;G06F30/15;G06Q10/047;G06F119/14;G06F111/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.10.17#实质审查的生效;2023.09.26#公开

摘要：本发明提供一种混合车队生态驾驶轨迹优化方法，包括如下步骤：对混合车队所行驶区域的路段进行离散化处理，构建基于距离离散的车辆动力学模型；根据基于距离离散的车辆动力学模型，构建混合车队的不同动力类型车辆的能耗模型；基于混合车队总能耗最少且舒适度和通行效率的损失最小的目标，结合能耗模型，构建基于距离离散的目标函数；基于交通流特性、行车安全和行车舒适度要求，构建混合车队行驶的约束条件；基于约束条件，求解目标函数，获得混合车队生态驾驶轨迹优化的结果。本发明提供的方法考虑了混合车队的轨迹优化问题，刻画了对于向完全电动化、网联化的过渡阶段所出现的混合车辆队列的生态驾驶策略。

主权项：1.一种混合车队生态驾驶轨迹优化方法，其特征在于，包括：S1对混合车队所行驶区域的路段进行离散化处理，构建基于距离离散的车辆动力学模型；具体包括：S11通过式 计算获得离散距离区间△s；式中，sk表示第k个离散距离点的位置，s0表示行驶区域的起点位置，sf表示行驶区域的终点位置，M表示距离离散点个数；S12通过式 计算获得混合车队的车辆在每个单位距离区间内的行驶时间；式中，△tik表示第i辆车在第k个距离离散区间内行驶的时间，vik表示第i辆车在第k个离散距离点的速度；S13通过式 建立所述基于距离离散的车辆动力学模型；式中，aik表示在第i辆车在第k个离散距离点的加速度，对于车队跟驰车辆来说，aik,i＝2,3,...,n由车辆跟驰模型决定；S2根据所述基于距离离散的车辆动力学模型，构建混合车队的不同动力类型车辆的能耗模型；具体包括：通过式 和 构建所述车队的不同动力类型车辆的能耗模型；式4中，ck表示基于距离离散的瞬时油耗函数，α为怠速阶段的瞬时燃油消耗率，β1、β2分别为效率参数和能量-加速效率参数，Mv为汽车平均质量，R为轮胎半径，Rak为空气阻力，RTk为车辆牵引力，Rrk为滚动阻力，通过式6～8计算：RTk＝Mvak+Rak+Rrk6 式5中，pk表示基于距离离散的瞬时电耗函数，m为电动汽车的质量，η为再生制动系统电能再生的效率，c为气动阻力常数，r为电动汽车的电阻，K为电枢常数与磁通量的乘积，frl为滚动阻力系数；式6～8中，ρ为空气密度，CD为阻力系数，Af为平均车辆迎风面积，g为重力加速度；S3基于混合车队总能耗最少且舒适度和通行效率的损失最小的目标，结合所述能耗模型，构建基于距离离散的目标函数；具体包括：通过式 构建所述基于距离离散的目标函数；式中，k为离散距离步长，M为离散距离点总数，Eik为第i辆车的瞬时能耗率，包括电动汽车的瞬时电耗率和燃油汽车的瞬时油耗率两类，vik表示第i辆车在第k个离散距离点的速度，表示末端状态惩罚函数，它是vik的函数，期望到达终点的时刻也可以通过vik的表达式10纳入该惩罚函数中；该表达式10为 式10中，第一项是从驾驶舒适度的角度出发，要求相邻前后两离散距离点的速度震荡较小；第二项和第三项是为了增大通行效率，促使车队以较大的速度尽可能快地通过控制区域；w1表示调节舒适度的权重系数，w2和w3表示调节通行效率的权重系数，Tid表示能够最早到达优化控制区域终点的时刻；S4基于交通流特性、行车安全和行车舒适度要求，构建混合车队行驶的约束条件；步骤S4中，所述混合车队行驶的约束条件包括：通过式aik+1＝κ[vop△x-vik],i＝2,3,...,n11和vop△xi,i-1＝v1+v2tanh[C1△xi,i-1-lc-C2]12构建车辆跟驰约束；式11和式12中，aik+1表示第i辆车在第k+1个离散距离点的加速度，vik第i辆车在第k个离散距离点的速度，△xi,i-1表示第i辆车行驶到第k个离散距离点的时刻，与第i-1辆车之间的车头间距，vop△xi,i-1为第i辆车的期望速度，κ为敏感系数，v1,v2,C1,C2为模型参数，lc为车身长度；通过式 和 建立初始条件；式13中，vi0为第i辆车在第0个距离离散点的速度，表示第i辆车在优化控制区域起点的初始速度，ε为终端速度调整因子，为第1辆车需满足的终端速度；通过式vmin≤vik≤vmax,i＝1,2,...,n15和amin≤aik≤amax,i＝1,2,...,n16建立速度和加速度的上下界约束；S5基于所述约束条件，求解所述目标函数，获得混合车队生态驾驶轨迹优化的结果。

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