基于云控的集中式车辆队列的预测性巡航控制方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于云控的集中式车辆队列的预测性巡航控制方法及装置。包括：基于接收的预测性巡航控制请求，获取车辆队列的实时位置和领航车状态信息，根据实时位置、领航车状态信息、预设的油耗模型和预设的动力学模型确定车辆队列的最优参考速度曲线，将该曲线作为集中式队列速度规划算法的输入进行优化求解得到车辆队列的最优行驶速度，并发送至车辆队列，实现车辆队列巡航控制。由此，通过结合云端的优势，解决现有车辆队列预测性巡航存在的预测范围有限，信息获取能力不足等问题，实现队列预测性巡航控制的安全性、经济性和高效性，改善因组队导致的跟随车能耗逐渐增加的问题，缓解车端计算压力，提升队列的节能和系统安全稳定边界的能力。安全稳定边界的能力。安全稳定边界的能力。

【技术实现步骤摘要】
基于云控的集中式车辆队列的预测性巡航控制方法及装置


[0001]本申请涉及车辆
，特别涉及一种基于云控的集中式车辆队列的预测性巡航控制方法及装置。

技术介绍

[0002]高速公路场景下的商用车道路运输占据着物流运输的重要地位，商用车的燃油花费的成本占据着重型车辆运营成本的三分之一，故而物流公司对于商用车的节能技术的需求是十分巨大的，将商用车组成队列的方式，可以在不改变现有车辆底层技术的方式减小车辆的燃油消耗。然而，静态交通信息(即道路坡度)对车辆的燃油消耗影响是十分巨大的，对于商用车来说，由于车辆较大的质量和有限的动力，海拔的变化对运动有深刻的影响，即使是小坡度也会对卡车产生很大的纵向力，以至于在上坡路段(由于发动机功率有限)和下坡路段期间(由于惯性很大)，车辆通常无法保持恒定速度。预测性巡航控制能够智能的结合道路运行前方的静态或动态交通信息，实现安全和经济驾驶。结合队列的预测性巡航控制，能够进一步整合队列的优势，实现以队列为整体的预测性巡航控制，能够进一步发挥预测性巡航的优势，所以，整合队列和基于道路信息的预测性巡航控制是目前一项重要且具有较大意义的技术。
[0003]相关技术中，队列预测性巡航控制方法较为关注的是结合道路坡度的预测性巡航控制，该方法可以实现车辆的经济性驾驶，且车辆通过编队的方式可以提升道路的通行效率和道路的吞吐量等。
[0004]然而，该队列预测性巡航控制方法存在以下缺点：(1)车载的队列预测性巡航控制预测的范围有限，对于信息获取和感知的能力有限，无法进一步扩大队列预测性巡航控制的优势；(2)现有的队列预测性巡航控制中只考虑队列领航车或者队列的平均状态，不考虑队列的整体状态，无法综合队列的所有车辆状态进行统一的最优规划；(3)现有的队列预测性巡航控制系统仍然存在着领航车节能，后续车辆因为组队需要频繁加速度的动作，从而导致后续跟随车辆能耗逐渐增加的问题，亟待解决。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种基于云控的集中式车辆队列的预测性巡航控制方法及装置，以解决现有车辆队列预测性巡航存在的预测范围有限，信息获取能力不足等问题，实现队列预测性巡航控制的安全性、经济性和高效性，改善因组队导致的跟随车能耗逐渐增加的问题，缓解车端计算压力，提升队列的节能和系统安全稳定边界的能力。
[0006]为达到上述目的，本申请第一方面实施例提出一种基于云控的集中式车辆队列的预测性巡航控制方法，包括以下步骤：
[0007]接收车辆队列的预测性巡航控制请求；
[0008]基于所述预测性巡航控制请求，获取所述车辆队列的实时位置和领航车状态信息；以及
[0009]根据所述实时位置、所述领航车状态信息、预设的油耗模型和预设的动力学模型确定所述车辆队列的最优参考速度曲线，并将所述最优参考速度曲线作为集中式队列速度规划算法的输入进行优化求解得到所述车辆队列的最优行驶速度，并发送所述最优行驶速度至所述车辆队列，以根据所述最优行驶速度对所述车辆队列进行巡航控制。
[0010]根据本申请的一个实施例，所述根据所述实时位置、所述领航车状态信息、预设的油耗模型和预设的动力学模型确定所述车辆队列的最优参考速度曲线，包括：
[0011]根据所述实时位置确定所述车辆队列运行前方的道路坡度信息；
[0012]基于所述预设的动力学模型，根据所述车辆队列运行前方的道路坡度信息和所述领航车状态信息计算所述车辆队列中每个车辆受到的纵向力；
[0013]将所述车辆队列的领航车在规划周期内进行状态划分，并基于划分结果和预设的速度规划代价函数，根据所述预设的油耗模型和所述车辆队列中每个车辆受到的纵向力确定所述车辆队列的最优参考速度曲线。
[0014]根据本申请的一个实施例，所述将所述最优参考速度曲线作为集中式队列速度规划算法的输入进行优化求解得到所述车辆队列的最优行驶速度，包括：
[0015]基于预设的扩容策略，对所述最优参考速度曲线进行向上扩容和向下扩容，得到扩容后的最优参考速度曲线；
[0016]基于预设的队列控制误差模型和预设的队列系统约束模型，对所述扩容后的最优参考速度曲线进行优化求解，并对求解结果进行线性插值处理，得到所述最优行驶速度。
[0017]根据本申请的一个实施例，所述预设的油耗模型为：
[0018][0019]其中，ξ
i,j
为所述预设的油耗模型拟合的参数，T
tq
为车辆发动机扭矩，n为车辆发动机转速。
[0020]根据本申请的一个实施例，所述预设的动力学模型为：
[0021][0022]其中，m
i
为车辆的质量，为车辆的加速度，F
e,i
为发动机牵引力，F
g,i
为坡度阻力，F
r,i
为滚动阻力，F
air,i
为空气阻力。
[0023]根据本申请的一个实施例，所述预设的队列系统约束模型为：
[0024][0025][0026][0027][0028][0029]其中，i为车辆，j为规划周期的j时刻，为车辆i的位置，为j时刻速度规划的参考速度，分别为j时刻车辆i的位置，速度，加速度，加加速度的约束
上界，分别为j时刻车辆i的位置，速度，加速度，加加速度的约束下界。
[0030]根据本申请的一个实施例，所述预设的速度规划代价函数为：
[0031][0032]其中，为状态点到下一个状态的代价函数，J(j,k+1)为下一个状态到最终状态的代价。
[0033]根据本申请实施例提出的基于云控的集中式车辆队列的预测性巡航控制方法，通过基于接收的预测性巡航控制请求，可以获取车辆队列的实时位置和领航车状态信息，根据实时位置、领航车状态信息、预设的油耗模型和预设的动力学模型确定车辆队列的最优参考速度曲线，并将该曲线作为集中式队列速度规划算法的输入进行优化求解得到车辆队列的最优行驶速度，并发送至车辆队列，以对车辆队列进行巡航控制。由此，通过结合云端的优势，解决现有车辆队列预测性巡航存在的预测范围有限，信息获取能力不足等问题，实现队列预测性巡航控制的安全性、经济性和高效性，改善因组队导致的跟随车能耗逐渐增加的问题，缓解车端计算压力，提升队列的节能和系统安全稳定边界的能力。
[0034]为达到上述目的，本申请第二方面实施例提出一种基于云控的集中式车辆队列的预测性巡航控制装置，包括：
[0035]接收模块，用于接收车辆队列的预测性巡航控制请求；
[0036]获取模块，用于基于所述预测性巡航控制请求，获取所述车辆队列中实时位置和领航车状态信息；以及
[0037]控制模块，用于根据所述实时位置、所述领航车状态信息、预设的油耗模型和预设的动力学模型确定所述车辆队列的最优参考速度曲线，并将所述最优参考速度曲线作为集中式队列速度规划算法的输入进行优化求解得到所述车辆队列的最优行驶速度，并发送所述最优行驶速度至所述车辆队列，以根据所述最优行驶速度对所述车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云控的集中式车辆队列的预测性巡航控制方法，其特征在于，包括以下步骤：接收车辆队列的预测性巡航控制请求；基于所述预测性巡航控制请求，获取所述车辆队列的实时位置和领航车状态信息；以及根据所述实时位置、所述领航车状态信息、预设的油耗模型和预设的动力学模型确定所述车辆队列的最优参考速度曲线，并将所述最优参考速度曲线作为集中式队列速度规划算法的输入进行优化求解得到所述车辆队列的最优行驶速度，并发送所述最优行驶速度至所述车辆队列，以根据所述最优行驶速度对所述车辆队列进行巡航控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时位置、所述领航车状态信息、预设的油耗模型和预设的动力学模型确定所述车辆队列的最优参考速度曲线，包括：根据所述实时位置确定所述车辆队列运行前方的道路坡度信息；基于所述预设的动力学模型，根据所述车辆队列运行前方的道路坡度信息和所述领航车状态信息计算所述车辆队列中每个车辆受到的纵向力；将所述车辆队列的领航车在规划周期内进行状态划分，并基于划分结果和预设的速度规划代价函数，根据所述预设的油耗模型和所述车辆队列中每个车辆受到的纵向力确定所述车辆队列的最优参考速度曲线。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述最优参考速度曲线作为集中式队列速度规划算法的输入进行优化求解得到所述车辆队列的最优行驶速度，包括：基于预设的扩容策略，对所述最优参考速度曲线进行向上扩容和向下扩容，得到扩容后的最优参考速度曲线；基于预设的队列控制误差模型和预设的队列系统约束模型，对所述扩容后的最优参考速度曲线进行优化求解，并对求解结果进行线性插值处理，得到所述最优行驶速度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的油耗模型为：其中，ξ
i,j
为所述预设的油耗模型拟合的参数，T
tq
为车辆发动机扭矩，n为车辆发动机转速。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的动力学模型为：其中，m
i
为车辆的质量，为车辆的加速度，F
...

【专利技术属性】
技术研发人员：高博麟，王宙，梅润，崔艳，刘彦斌，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：