一种人-车-路耦合影响下的节能速度优化方法技术

本发明专利技术适用于智能车节能优化方法领域，提供了一种人

【技术实现步骤摘要】
一种人
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车
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路耦合影响下的节能速度优化方法


[0001]本专利技术属于智能车节能优化方法领域，尤其涉及一种人
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车
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路耦合影响下的节能速度优化方法。

技术介绍

[0002]道路交通系统是一个由人、车、路和周边交通环境等多因素共同影响的动态复杂系统。其中驾驶风格和路况信息是人车路协同节能中首要考虑的两个因素，它们与行车安全、燃油经济性、汽车磨损等息息相关。
[0003]汽车行驶工况是描述车辆行驶速度与时间的曲线，它主要用于确定车辆污染物排放量和燃油消耗量，为新车型的技术开发和评估等提供参考依据。
[0004]随着全球能源危机和低碳出行的需求，乘用车的能耗问题一直是使用者和制造者共同关心的问题；随着车辆传感信息的极大丰富以及智能化的深入，越来越多的车辆信息、环境信息可被引入进一步提升车辆的节能潜力。为节能降耗，寻找最优速度轨迹使得时域内能量消耗最小，本专利技术研究一种人
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车
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路耦合影响下的节能速度优化方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种人
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车
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路耦合影响下的节能速度优化方法，旨在节能降耗，寻找车辆最优速度轨迹使得时域内能量消耗最小。
[0006]本专利技术是这样实现的，一种人
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车
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路耦合影响下的节能速度优化方法，包括以下步骤：
[0007]步骤(1)：搭建驾驶仿真场景，召集多个驾驶员在驾驶模拟台架上采集驾驶数据；
[0008]步骤(2)：对采集的数据进行处理与分析，建立行驶工况和驾驶风格识别的双模型；
[0009]步骤(3)：在描述智能车速度优化的问题中加入工况和驾驶风格的影响，利用熵权法得到关于工况和驾驶风格的权重系数表格，满足约束条件下，寻找使得时域内能量消耗最小的速度轨迹。
[0010]进一步的技术方案，步骤(1)中，所述驾驶仿真场景通过SCANeR和Matlab软件联合仿真搭建。
[0011]进一步的技术方案，步骤(1)中，召集的驾驶员分组为不同年龄、驾龄以及性别。
[0012]进一步的技术方案，步骤(2)中，对采集的数据进行处理与分析具体为：首先通过滤波器滤波和标准化预处理，接着提取行驶工况和驾驶风格的表征特征参数；在识别为不同工况的情况下，再对驾驶风格进行识别。
[0013]进一步的技术方案，所述不同工况包括城市、郊区、高速工况。
[0014]进一步的技术方案，步骤(3)中，所述权重系数表格的作用主要为：在目标函数中通过权重系数来计算驱动制动力的大小。
[0015]相较于现有技术，本专利技术的有益效果如下：
[0016]本专利技术提供的一种人
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车
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路耦合影响下的节能速度优化方法，可实现在线根据驾驶风格和行驶工况对车辆速度的实时优化；
[0017]本专利技术提供的一种人
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车
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路耦合影响下的节能速度优化方法，减小了不同驾驶员之间的车辆行驶节能差异；
[0018]本专利技术提供的一种人
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车
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路耦合影响下的节能速度优化方法，该技术可以对L3及以上的自动驾驶的研发也有着极其重要的价值。
附图说明
[0019]图1为总体方案图；
[0020]图2为仿真场景搭建环境示意图；
[0021]图3为驾驶台架系统闭环图；
[0022]图4为PCA主成分累计贡献率；
[0023]图5为行驶工况预测模型图；
[0024]图6为驾驶风格识别模型流程图；
[0025]图7A、图7B、图7C分别为不同工况下的原始数据；
[0026]图8A和图8B分别为不同驾驶员原始行驶数据；
[0027]图9为预处理后的数据对比图；
[0028]图10A为行驶速度实时监测图；图10B为行驶工况预测结果图；
[0029]图11为驾驶员风格识别结果；
[0030]图12为0
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90km/h速度与油耗关系图。
具体实施方式
[0031]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0032]以下结合具体实施例对本专利技术的具体实现进行详细描述。
[0033]S1、模拟仿真场景建立和数据采集处理
[0034]搭建驾驶员在环仿真平台，试验设备包括场景模拟系统、双工位驾驶模拟器、传感模拟系统与车辆动力学模拟系统。其中，场景模拟系统以图象的形式实时模拟车辆行驶过程中的交通场景，如图2为SCANeR与matlab联合搭建的仿真场景。SCANeR与simulink联仿首先通过在SCANeR的CONFIGURATION中添加simulink仿真模块，同时simulink模块库中会出现SCANeR的仿真模块。软件配置成功后在simulink中的SCANeR模块导出需要的输出数据类型，也可以添加自己的控制器，实现联仿搭建所需的模拟仿真场景；真人驾驶员观察到实时的驾驶视景，按照自己的驾驶意图，在驾驶模拟器中操纵方向盘、加速踏板和制动踏板；传感模拟系统模拟了摄像头、毫米波雷达等传感器，并将虚拟传感器检测到的交通车、行人、道路、交通信号等信息发送到自动驾驶控制器；车辆控制器接收到来自驾驶模拟器的驾驶信号，和来自传感模拟系统的传感信号，根据自动驾驶策略进行规划、决策和控制，并将控制信号下发给车辆动力学模型；车辆动力学模拟系统对真实车辆运动过程进行仿真，接收到控制信号后，经过车辆动力学模型计算，车辆的位姿发生变化，实时将车辆位姿信息传递
给场景模拟系统；场景模拟系统根据车辆位姿变化对场景进行实时更新，由此形成驾驶台架系统闭环图如图3。
[0035]根据所招募的驾驶员的基本信息如其年龄、性别、职业、驾龄、驾驶类型、驾驶里程、有无交通事故发生等对驾驶员进行筛选，然后进行驾驶风格自我评测，最终形成由30名不同年龄、不同驾龄、不同性别的驾驶员作为试验样本。在实验过程中，通过驾驶员的部分驾驶行为，根据经验对其驾驶风格进行一个初步的判断，结合自我评测问卷形成一个驾驶风格主观评测结果如下表1。有效且充分的特征是进行识别器搭建的基础条件，由于车联网数据与传统数据不同，车联网数据多为连续/长段时序数据，维度极大并且信号量过多，其中大部分与识别搭建过程无关，故在特征选择前，先阅读相关文献在数据库的信号中，挑取一部分表征车辆姿态和运动状态的参数、驾驶员操作信号作为本次识别实验特征集的基础，包括横纵向加速度、横纵向车速、油门踏板开度、制动力、车辆横纵侧向位移、横摆角速度。
[0036]表1典型工况与驾驶风格主观评价结果
[0037][0038]横摆角速度信号来自电子稳定程序系统中的重力传感器，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人
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车
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路耦合影响下的节能速度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤（1）：搭建驾驶仿真场景，召集多个驾驶员在驾驶模拟台架上采集驾驶数据；步骤（2）：对采集的数据进行处理与分析，建立行驶工况和驾驶风格识别的双模型；步骤（3）：在描述智能车速度优化的问题中加入工况和驾驶风格的影响，利用熵权法得到关于工况和驾驶风格的权重系数表格，满足约束条件下，寻找使得时域内能量消耗最小的速度轨迹。2.根据权利要求1所述的人
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车
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路耦合影响下的节能速度优化方法，其特征在于，步骤（1）中，所述驾驶仿真场景通过SCANeR和Matlab软件联合仿真搭建。3.根据权利要求1所述的人
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车
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路耦合影响下的节能速度优化方...

【专利技术属性】
技术研发人员：王金鹏，赵海艳，刘奇芳，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：