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        生態(tài)駕駛在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的應(yīng)用綜述*

        2020-07-02 03:39:38吳官樸楊昱趙陽馬芳武
        汽車文摘 2020年7期
        關(guān)鍵詞:汽車優(yōu)化生態(tài)

        吳官樸 楊昱 趙陽 馬芳武

        (吉林大學(xué) 汽車仿真與控制國家重點實驗室,長春 130022)

        主題詞:智能網(wǎng)聯(lián)汽車 生態(tài)駕駛 交叉口 汽車編隊

        1 引言

        我國汽車保有量不斷增加,使得每年燃油消耗量持續(xù)增長。據(jù)統(tǒng)計,截至2019年6月,我國汽車保有量突破2.5億輛[1],造成嚴(yán)重的能源消耗和環(huán)境污染。汽車節(jié)能減排一直是國內(nèi)外研究熱點,尋找新型清潔能源[2],研發(fā)并推廣新能源汽車[3-4],是汽車節(jié)能減排手段之一。除此之外,生態(tài)駕駛技術(shù)也是一個可以顯著提高汽車燃油經(jīng)濟(jì)性的重要方式。

        生態(tài)駕駛技術(shù)是以適應(yīng)現(xiàn)代發(fā)動機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)、綠色的駕車?yán)砟詈图寄躘5]。生態(tài)駕駛旨在通過一些輔助措施或者相關(guān)培訓(xùn)來改善、提高駕駛?cè)说鸟{駛行為,以達(dá)到節(jié)約能源、減少排放的目的。相比于研發(fā)推廣新能源汽車,生態(tài)駕駛技術(shù)成本低且見效快[6],是實現(xiàn)車輛節(jié)能減排的有效方式。

        隨著未來智能交通運輸系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的不斷發(fā)展,汽車行業(yè)朝向智能化與網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展,利用智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)研究車輛復(fù)雜工況下的生態(tài)駕駛策略也成為近年來研究的熱點[7]。智能網(wǎng)聯(lián)汽車基于車-車通信、車-路通信,可實時獲取車輛信息與路況信息,為實施生態(tài)駕駛策略,實現(xiàn)綠色出行提供了強(qiáng)大平臺。

        基于以上技術(shù)背景,本文圍繞生態(tài)駕駛在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的應(yīng)用,介紹了生態(tài)駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)背景技術(shù),總結(jié)了生態(tài)駕駛發(fā)展歷程和智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)體系架構(gòu)。結(jié)合生態(tài)駕駛在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的應(yīng)用場景,綜述了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。并基于目前研究現(xiàn)狀,展望了智能網(wǎng)聯(lián)汽車促進(jìn)生態(tài)駕駛技術(shù)應(yīng)用的未來研究趨勢。

        2 背景技術(shù)

        2.1 生態(tài)駕駛

        生態(tài)駕駛技術(shù)源自歐美,學(xué)者們?yōu)闇p少車輛燃油浪費和污染物排放,成立駕駛員培訓(xùn)項目來培養(yǎng)良好的駕駛習(xí)慣[8]。后經(jīng)進(jìn)一步發(fā)展,成為當(dāng)下生態(tài)駕駛技術(shù),其宗旨為根據(jù)不同行駛路況,基于車輛的動力學(xué)特性,通過控制車輛動力系統(tǒng)和優(yōu)化行駛速度,來實現(xiàn)車輛能耗降低,減少污染氣體排放[9]。

        生態(tài)駕駛影響因素眾多,總結(jié)起來可分為駕駛員個人因素、道路交通狀況、車輛行駛參數(shù)和自身特性[6,10]。駕駛員因素受駕駛員個性特征[11-12]和外界刺激[13]影響。隨著汽車行業(yè)朝向智能化與網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展,自動駕駛輔助系統(tǒng)可有效輔助駕駛員完成車輛合理操控,進(jìn)而可減少駕駛員因素對車輛生態(tài)駕駛效果的影響[14]。

        近年來,國內(nèi)外學(xué)者研究生態(tài)駕駛影響因素,主要集中在道路狀況與車輛行駛參數(shù)對生態(tài)駕駛策略的影響[15]。Mensing[16]等考慮了道路狀況和交通約束對生態(tài)駕駛的影響,并分析了3種不同汽車安全跟馳模型對車輛油耗的影響,結(jié)果表明,在交通限制情況下,生態(tài)駕駛在燃油消耗方面仍存在潛在收益。Wang[17]等研究了車輛速度與加速度對能耗的影響,分析了傳統(tǒng)公交車能耗最優(yōu)控制為繼電器式控制的不合理性,提出一種增強(qiáng)的公交車燃料消耗模型,模型結(jié)果表明最佳燃油經(jīng)濟(jì)性巡航速度在40~50 km/h之間。朱鵬興[18]研究了城市路況對生態(tài)駕駛策略的影響,通過采集實車道路試驗數(shù)據(jù),建立并驗證了城市道路車輛在車路協(xié)同環(huán)境下的生態(tài)駕駛策略。Shankar[19]提出某款插電混合動力汽車能量最優(yōu)控制策略,并分析在不同程度的交通擁堵和不同道路類型情況下,同種初始狀態(tài)與速度工況下插電混動汽車的行駛里程變化。

        生態(tài)駕駛國內(nèi)外應(yīng)用現(xiàn)狀主要包括生態(tài)駕駛輔助系統(tǒng)[14]和綠色生態(tài)智能交通系統(tǒng)[20]。綠色智能交通系統(tǒng)面向未來,從整個路網(wǎng)角度出發(fā)優(yōu)化城市交通,減少車輛制動與怠速,減少交通擁堵,進(jìn)而提高整個交通系統(tǒng)內(nèi)的交通效率。生態(tài)駕駛輔助系統(tǒng)則基于車-車通信與車-路協(xié)同技術(shù),在駕駛途中實時采集行車數(shù)據(jù)和路況信息,為駕駛?cè)颂峁﹦討B(tài)生態(tài)駕駛建議,并在必要時對駕駛行為進(jìn)行適當(dāng)干預(yù)。據(jù)估計,生態(tài)駕駛輔助系統(tǒng)可減少10%~20%的能源消耗[21-22]。目前,對于生態(tài)駕駛輔助系統(tǒng)的研究,已有部分汽車企業(yè)如戴姆勒公司,將其應(yīng)用于實際。

        2.2 智能網(wǎng)聯(lián)汽車

        智能網(wǎng)聯(lián)汽車搭載先進(jìn)的傳感器與控制器,融合現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù),實現(xiàn)車與車、路、人、云等智能信息交換、共享,具備復(fù)雜環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制等功能,可實現(xiàn)安全、高效、舒適、節(jié)能行駛[23]。智能網(wǎng)聯(lián)汽車可以提供更安全、更節(jié)能、更環(huán)保和更便捷的出行方式及綜合解決方案,是國際公認(rèn)的未來發(fā)展方向和關(guān)注焦點[24]。我國的智能網(wǎng)聯(lián)汽車已經(jīng)在國家戰(zhàn)略層面做出規(guī)劃,正逐步向智能化、集成化方向轉(zhuǎn)化[25]

        相比于傳統(tǒng)車輛,智能網(wǎng)聯(lián)汽車優(yōu)勢體現(xiàn)在高度自動化和網(wǎng)聯(lián)化[26]。自動駕駛技術(shù)體系主要由感知、決策與控制3部分組成,如圖1所示。在感知層面,智能網(wǎng)聯(lián)汽車搭載GPS、攝像頭與雷達(dá)等傳感器,應(yīng)用高精度地圖,并通過車-車、車-路通信,實現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境的全面感知。決策層實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)融合處理,依據(jù)感知信息來進(jìn)行決策判斷,制定相應(yīng)控制策略。先進(jìn)的決策理論基于人工智能技術(shù),包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),實現(xiàn)復(fù)雜路況下的綜合判斷,并規(guī)劃路徑??刂茖禹憫?yīng)決策層的決策規(guī)劃,依據(jù)決策結(jié)果對車輛進(jìn)行控制,通過應(yīng)用車輛底盤線控等技術(shù),實現(xiàn)車輛穩(wěn)定控制和軌跡跟隨。智能網(wǎng)聯(lián)車輛集感知、決策、控制于一體,綜合人、車、路等信息,實現(xiàn)提高交通效率,最終實現(xiàn)智慧交通與未來出行系統(tǒng)。

        圖1 智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)組成

        智能網(wǎng)聯(lián)車輛依靠車載通信實現(xiàn)車輛網(wǎng)聯(lián)化。通過無線通信技術(shù),車載通信系統(tǒng)將更有效地獲得駕駛員信息、自車的姿態(tài)信息和汽車周邊的環(huán)境數(shù)據(jù),進(jìn)行整合與分析?;诜涓C網(wǎng)絡(luò)的車聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)C-V2X(Cellular-Vehicle to everything)是主要的車聯(lián)網(wǎng)通信代表技術(shù)之一。其中,車間通信長期演進(jìn)技術(shù)(Long Term Evolution-Vehicle,LTE-V)是4G通信技術(shù)在汽車通信領(lǐng)域的一個重要的演化版本[24]。隨著我國網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的不斷發(fā)展,5G技術(shù)的出現(xiàn)必將會助力智能網(wǎng)聯(lián)汽車實現(xiàn)行業(yè)的發(fā)展,助力出行領(lǐng)域形成一種新的人、車、路、網(wǎng)、端、云大融合[27]。5G通信技術(shù),以其低延遲(小于1 ms)、高效能(速度為4G通信的10倍以上)和大容量,為智能網(wǎng)聯(lián)汽車實現(xiàn)車與路、車與車、車與人之間的實時信息交互創(chuàng)造良好的環(huán)境,在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)車輛高度自動化行駛,提高交通出行效率,減少交通事故,極大改善未來出行方式。

        通過對生態(tài)駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)技術(shù)總結(jié)分析,可得出以下結(jié)論。

        (1)面對能源和污染問題,車輛的行駛策略是影響車輛行駛能耗的重要因素。生態(tài)駕駛是一種相對成本較低和有效的措施,具有減少車輛行駛過程中能耗和污染排放的潛力,是實現(xiàn)未來綠色出行的有效手段之一。

        (2)隨著車輛自動化程度提高,應(yīng)用生態(tài)駕駛輔助系統(tǒng),可減少駕駛員因素對生態(tài)駕駛效果影響,使道路狀況和車輛本身特性成為影響生態(tài)駕駛效果的主要因素,這也是國內(nèi)外學(xué)者目前研究的焦點。

        (3)智能網(wǎng)聯(lián)汽車為實現(xiàn)生態(tài)駕駛技術(shù)提供了良好平臺。由于生態(tài)駕駛必須考慮交通環(huán)境,如道路輪廓、周圍車輛和交通信號燈。智能網(wǎng)聯(lián)汽車使環(huán)境信息的實時采集和共享成為可能,是實現(xiàn)生態(tài)駕駛的強(qiáng)大平臺。

        (4)5G通信技術(shù)的低延遲、大容量和高效能特點,不僅推動了智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)發(fā)展,同時也為生態(tài)駕駛在智能網(wǎng)聯(lián)車輛中的應(yīng)用提供了技術(shù)支持。

        3 實際應(yīng)用

        智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)技術(shù)為生態(tài)駕駛的實際應(yīng)用提供了一定技術(shù)基礎(chǔ)?;谲?車和車-路協(xié)同,智能網(wǎng)聯(lián)汽車可綜合感知路況信息和車輛行駛參數(shù),并應(yīng)用生態(tài)駕駛輔助系統(tǒng)和自動駕駛技術(shù),實現(xiàn)車輛間協(xié)同駕駛,綜合減少能源消耗。根據(jù)生態(tài)駕駛的實際應(yīng)用場景,可將生態(tài)駕駛的實際應(yīng)用分為交叉口生態(tài)駕駛和車輛組群生態(tài)駕駛。

        3.1 交叉口生態(tài)駕駛

        城市路況下交叉口是車輛多制動、怠速發(fā)生場景[6]。應(yīng)用智能網(wǎng)聯(lián)車-路協(xié)同技術(shù),可提前獲取信號燈相時信息[28],進(jìn)而制定相應(yīng)的駕駛策略,規(guī)劃出車輛通過路口時的生態(tài)速度軌跡,控制車輛,達(dá)到減少能耗與排放的效果。

        車輛通過交叉口時,頂層規(guī)劃決策系統(tǒng)結(jié)合車輛動力學(xué)模型和油耗模型,根據(jù)獲取的路口信號燈相時信息和路口距離,應(yīng)用相應(yīng)的速度軌跡規(guī)劃算法,綜合規(guī)劃出生態(tài)速度軌跡,再結(jié)合底層控制,實現(xiàn)車輛在交叉口的生態(tài)駕駛。綜合國內(nèi)外學(xué)者研究,速度軌跡規(guī)劃算法主要分為數(shù)值法和解析法[15,29]。

        圖2 交叉口生態(tài)駕駛[30]

        數(shù)值法基于車輛的動力學(xué)模型和能耗模型,應(yīng)用相應(yīng)的優(yōu)化算法,規(guī)劃出滿足相應(yīng)約束的車輛生態(tài)速度軌跡。靳秋思[31]等基于車輛排放模型,將車輛通過路口車速軌跡分為6種情況,并利用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行定量表達(dá),設(shè)定相應(yīng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,最終應(yīng)用MATLAB進(jìn)行仿真,結(jié)果表明優(yōu)化算法使車輛排放明顯降低。胡束芒[9]基于混合動力汽車,應(yīng)用遺傳算法和蟻群算法,分別對單車和多車通過連續(xù)信號燈通行速度曲線進(jìn)行求解,實現(xiàn)了多車通過連續(xù)紅綠燈路口通行效率優(yōu)化和能耗優(yōu)化。Barth[32]等提出一種動態(tài)生態(tài)駕駛速度規(guī)劃算法,首先根據(jù)距交叉口距離和信號燈相時計算出綠燈相時通過交叉口的期望速度,再利用三角公式推導(dǎo)當(dāng)前車速變化到期望車速的速度軌跡,通過仿真分析發(fā)現(xiàn),車輛在約束范圍內(nèi)以最大加速度控制車速時,車輛能耗最低。Nunzio[33]等提出一種多路口車速優(yōu)化策略,首先根據(jù)城市限速應(yīng)用修建算法減少優(yōu)化域,然后在每個優(yōu)化域內(nèi)應(yīng)用優(yōu)化算法求解優(yōu)化問題,最終與動態(tài)規(guī)劃算法比較,所提出的算法在優(yōu)化能耗同時計算效率高。Li[34]等針對網(wǎng)聯(lián)化的燃油車,應(yīng)用勒讓德偽譜法,求解車輛行駛中發(fā)動機(jī)扭矩和檔位的最優(yōu)控制,并應(yīng)用于交叉口場景。

        貝爾曼動態(tài)規(guī)劃算法是進(jìn)行多約束優(yōu)化的有效數(shù)值方法之一[35],常用于車輛生態(tài)速度軌跡中,但動態(tài)規(guī)劃算法計算量隨離散程度、優(yōu)化距離增加,計算量呈指數(shù)增長[36]?;诖耍瑢W(xué)者們應(yīng)用數(shù)值方法對動態(tài)規(guī)劃算法進(jìn)行改進(jìn),提高算法計算效率,以滿足算法實時性需求。Hesham[37]等應(yīng)用動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化車輛速度軌跡,并提出一種改進(jìn)的A星算法來提高計算效率,滿足算法實時性的需求;Kishore等[38]提出一種動態(tài)規(guī)劃工具箱,通過結(jié)合A星算法提高了計算效率,并使算法能夠應(yīng)用于坡度、天氣等多參數(shù)輸入的優(yōu)化。Chen[39]等提出了一種滾動優(yōu)化和動態(tài)規(guī)劃方法,用于跟蹤單個車輛沿行程段的最優(yōu)引導(dǎo)速度,以減少動態(tài)規(guī)劃算法優(yōu)化距離,提高計算效率。

        解析法應(yīng)用最優(yōu)控制理論,基于車輛能耗模型表達(dá)式,求解得出車輛能耗最低的最優(yōu)控制車速。相比于數(shù)值方法,解析法通常有更快的求解速度[40],在得出車輛能耗最低的最優(yōu)控制同時,滿足車輛行駛過程中的動態(tài)約束(如交叉口車輛排隊、安全車距保持等約束)。Engin等[41]針對單交叉口場景,應(yīng)用哈密爾頓最優(yōu)控制理論計算車輛能耗最低的速度軌跡,通過水平路面和具有坡度的路面仿真分析,所提出的優(yōu)化模型不僅控制車輛能耗最低,還能減少交叉口的制動和怠速。郭露露[42]面向智能節(jié)能車輛最優(yōu)控制,應(yīng)用龐特里亞金最小值定理,結(jié)合模型預(yù)測控制,提出了融合周邊車輛動態(tài)和前方道路信息的經(jīng)濟(jì)性預(yù)測巡航控制方法。實驗驗證表面,相比較傳統(tǒng)自適應(yīng)巡航控制,達(dá)到8%~10%的節(jié)能效果。綜合數(shù)值法與解析法,生態(tài)速度軌跡規(guī)劃算法比較如表1所示。

        表1 生態(tài)速度軌跡規(guī)劃算法比較

        解析法求解車輛的生態(tài)速度軌跡相比于數(shù)值法計算效率高、耗時少,且不需要過多的計算資源。但解析法求解存在一定難度,且算法適應(yīng)性差,需要結(jié)合具體問題場景做公式推導(dǎo)。在智能網(wǎng)聯(lián)背景下,云計算[35,43]的應(yīng)用為數(shù)值法求解生態(tài)速度軌跡提供了可行方案。

        在應(yīng)用生態(tài)駕駛策略規(guī)劃車輛生態(tài)速度軌跡時,由于交叉口其他車輛的動態(tài)干擾,車輛行駛安全性是需要優(yōu)先考慮因素。智能網(wǎng)聯(lián)車輛通過車-車通信,獲取周圍車輛的車速信息,通過車輛的智能控制,實現(xiàn)與前車保持一定的安全車距行駛,避免與前車發(fā)生碰撞,以滿足安全性的需求。車輛行駛時的安全車距保持,可采用公式(1)來計算[44]:

        式中,Δx為兩車車距;v為前車車速;α、β為常數(shù)。

        在規(guī)劃車輛生態(tài)速度軌跡時,當(dāng)目標(biāo)車輛與前車車距小于安全車距時,需優(yōu)先調(diào)整車速滿足安全車距的需求。當(dāng)前車障礙解除時,再重新規(guī)劃速度軌跡[37,38],或按照最初規(guī)劃的速度軌跡行駛[29],以實現(xiàn)滿足車輛行駛安全的基礎(chǔ)上,減少能耗。

        對于城市交叉口工況,車輛通過交叉口的時間是影響交通效率的很重要因素。由于能耗最優(yōu)的生態(tài)駕駛策略有時會增加行駛時間,因此改進(jìn)相應(yīng)的生態(tài)駕駛策略,使車輛盡快通過路口,對生態(tài)駕駛的實際應(yīng)用具有重要意義。如在車輛能加速通過路口時,采用車速允許范圍內(nèi)最高車速通過路口[37],或優(yōu)化車輛通過路口時的車速[45],通過增加少量能耗消耗,以減少車輛的通行時間,實現(xiàn)交通效率的提高。

        3.2 車輛組群生態(tài)駕駛

        基于車-車通信技術(shù),智能網(wǎng)聯(lián)車輛可實現(xiàn)隊列協(xié)同駕駛控制。通過車輛隊列協(xié)同控制行駛,可提高車輛行駛的安全性,減小行車間距和空氣阻力,從而減少行車過程中能源消耗[46]。同時,面向不同場景,通過車輛隊列協(xié)同控制,可實現(xiàn)各工況下隊列整體能耗最優(yōu),并提高增加道路容載率,提高整體通行效率和交通效率。

        協(xié)同自適應(yīng)巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC),即組群智能車輛基于互聯(lián)通信技術(shù)的自動駕駛速度控制系統(tǒng),作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車的核心技術(shù),可極大地提高行駛安全性,減少交通擁堵和提高能量利用效率[47]。國內(nèi)外學(xué)者針對CACC車輛隊列穩(wěn)定性與魯棒性控制做了一定研究[48-51]。在基于車-車協(xié)同高效穩(wěn)定的隊列行駛基礎(chǔ)上,基于車-路協(xié)同的生態(tài)協(xié)同式自適應(yīng)巡航控制(Ecological Coopera?tive Adaptive Cruise Control,ECACC)對于解決實際能耗問題、交通效率問題有了極大改善。王瓊等[52]充分考慮道路坡度以及車隊異質(zhì)性,提出一種車輛隊列協(xié)同控制方法,該方法可保證車隊低能耗安全行駛。He等[53]針對汽油車和電動汽車混合車隊提出了2種生態(tài)駕駛策略,一種是優(yōu)化頭車加速度控制,另一種是針對車隊提出一組目標(biāo)巡航速度,2種生態(tài)駕駛策略都以減少車隊整體能耗為目標(biāo)。Ma[54]等采用非線性模型預(yù)測控制方法設(shè)計了車隊跟車行駛過程中同時考慮綜合行駛穩(wěn)定性和車隊能耗的跟車策略。Li[55]等面向自動駕駛車隊提出一種周期切換的控制方法,使總油耗最小化同時,可使隊列控制具有良好的魯棒性。

        針對城市交叉口工況,車輛的組群編隊行駛也是促進(jìn)生態(tài)駕駛實現(xiàn)的有效方式。Zhao[45]等考慮自動駕駛和人為駕駛混合的應(yīng)用場景,針對信號燈路口設(shè)計了一種能實現(xiàn)車隊適時分裂重組的生態(tài)駕駛策略,仿真驗證了實現(xiàn)生態(tài)駕駛策略同時,不影響駕駛舒適性和交通效率。廖若樺[56]提出了一種以車頭間距和瞬時速度為主要參數(shù)的車路協(xié)同環(huán)境下的車隊識別方法,以車隊單車油耗和運行時間為主要目標(biāo)參數(shù),利用遺傳算法實現(xiàn)交叉口車隊生態(tài)駕駛模型。Wu[57]等針對交叉口場景,進(jìn)行了多車隊能耗協(xié)同優(yōu)化和多車分離優(yōu)化,結(jié)果表明,與單車能耗優(yōu)化相比,所有車輛的能耗協(xié)同優(yōu)化是減少能耗的更有效方法。Kundu[58]等引入使用車隊的概念,在微觀層面上提出了一種涵蓋多個交叉口生態(tài)速度控制方法,提出了3種啟發(fā)式算法減少車隊整體能耗。

        圖3 車輛隊列生態(tài)駕駛[54]

        綜合生態(tài)駕駛在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的實際應(yīng)用,可得出以下結(jié)論。

        (1)智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)技術(shù)為生態(tài)駕駛的實際應(yīng)用提供了技術(shù)支撐?;谲嚶?lián)網(wǎng)技術(shù),國內(nèi)外學(xué)者對于生態(tài)駕駛研究場景主要為城市工況下交叉口的生態(tài)駕駛和車輛隊列組群生態(tài)駕駛。

        (2)城市交叉口工況是生態(tài)駕駛的典型場景之一,針對這一場景的生態(tài)駕駛策略主要關(guān)注車輛頂層速度軌跡規(guī)劃。車輛生態(tài)速度規(guī)劃方法主要有解析法和數(shù)值法,數(shù)值法模型簡單,適應(yīng)性好,引用智能網(wǎng)聯(lián)汽車使用云計算與5G通信技術(shù),可大幅提高算法計算效率,滿足實時性要求。

        (3)生態(tài)駕駛策略制定中,交通安全與交通效率也是需要考慮的因素。通過保持車輛間安全車距,提高車輛通過路口時的車速,可在減少車輛行駛能耗的同時,保證車輛安全與交通效率的需求。

        (4)智能網(wǎng)聯(lián)汽車基于車-車通信的協(xié)同式自適應(yīng)巡航控制(CACC),可有效提高車輛行駛的安全性,提高道路通行效率,減少車輛隊列能耗消耗。在基于車-車協(xié)同高效穩(wěn)定的隊列行駛基礎(chǔ)上,車-路協(xié)同的生態(tài)協(xié)同式自適應(yīng)巡航控制(ECACC)對于解決實際能耗問題和交通效率問題也有了極大提升。

        4 總結(jié)和未來展望

        本文基于生態(tài)駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)背景,結(jié)合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,得出以下結(jié)論:

        (1)相比于研發(fā)推廣新能源汽車,生態(tài)駕駛成本低且效果明顯,具有較大的節(jié)能減排潛力,是未來實現(xiàn)綠色智能交通的有效手段。智能網(wǎng)聯(lián)汽車應(yīng)用車-車通信與車-路協(xié)同技術(shù),可綜合感知路況信息與車輛行駛信息,為生態(tài)駕駛的實際應(yīng)用提供技術(shù)支持。

        (2)應(yīng)用智能網(wǎng)聯(lián)汽車通信技術(shù)獲取路況信息,國內(nèi)外學(xué)者對于生態(tài)駕駛研究場景主要為城市工況下交叉口的生態(tài)駕駛和車輛隊列組群生態(tài)駕駛。

        (3)城市交叉口是車輛制動、怠速多發(fā)場景,針對這一場景應(yīng)用生態(tài)駕駛技術(shù),提前獲取路況信息和信號燈信息,規(guī)劃車輛的生態(tài)速度軌跡,能減少能耗與污染排放。車輛生態(tài)速度軌跡規(guī)劃方法分為數(shù)值法和解析法。智能網(wǎng)聯(lián)汽車云計算技術(shù)極大提高了算法的計算效率,以滿足實時性要求。

        (4)應(yīng)用生態(tài)駕駛策略規(guī)劃速度軌跡時,車輛行駛安全與交通效率也是需要考慮的因素。通過優(yōu)先保證車輛間的安全車距,并優(yōu)化車輛通過路口時的車速,在滿足交通安全與交通效率的基礎(chǔ)上減少能耗,可實現(xiàn)生態(tài)駕駛與車輛行駛的安全性和交通效率的折中。

        (5)協(xié)同自適應(yīng)巡航控制(CACC)技術(shù)應(yīng)用于車輛組群駕駛,在基于車輛隊列協(xié)同高效穩(wěn)定行駛的基礎(chǔ)上,生態(tài)協(xié)同式自適應(yīng)巡航控制(ECACC)對于解決實際能耗問題、交通效率問題有了極大改善,相比于單車生態(tài)駕駛,ECACC可實現(xiàn)隊列整體能耗最優(yōu)。

        依托車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和自動駕駛技術(shù),結(jié)合生態(tài)駕駛技術(shù),建立智慧型交通系統(tǒng),實現(xiàn)綠色生態(tài)交通系統(tǒng),將是未來的發(fā)展趨勢。針對生態(tài)駕駛在智能網(wǎng)聯(lián)汽車的中的應(yīng)用,未來研究將主要集中在基于車輛隊列分離重組策略的組群行駛[45]和基于交通系統(tǒng)路網(wǎng)的生態(tài)駕駛策略研究[59]。

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