【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能网联汽车，尤其涉及跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法、设备及介质。
技术介绍
1、智能化、网联化、电动化是未来汽车新的发展趋势。利用网联信息提升汽车的智能化程度，进一步提高车辆的动力性和经济性，符合国家建设友好型社会的发展需求，是车辆行业的科技发展趋势，也是众多学者和技术人员的研究热点。然而车辆在实际行驶过程中，周边复杂的动态交通场景即前方车辆的状态、前方交通灯信息、道路限速信息等对自身车辆的驾驶行为有很大的影响。
2、现有车速规划研究中，多是考虑前方车辆状态的影响，通过预测前车未来车速然后对自车速度进行规划得到最优车速，从而提高车辆的燃油经济性和驾驶舒适性，并没有考虑交通灯的影响。但是车辆在实际行驶中，特别是在城市道路中，交通灯对车辆决策规划的影响必不可少。也有部分学者考虑交通灯信息，采用基于规则的绿灯通行策略，进而计算出能够通过交通灯的车速范围。但该方法得到的车速不是最优车速，车辆的节油潜力和舒适性还需要进一步提升。
3、因此，亟需跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，以综合考虑前方车辆信息和即将到来的交通灯信息的影响，规划得到车辆的最优车速，使车辆能够安全跟车通过交通灯，并进一步提升车辆的经济性和驾驶舒适性。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法、设备及介质，以综合考虑前方车辆信息和即将到来的交通灯信息的影响，规划得到车辆的最优车速，使车辆能够安全跟车通过交通灯，并进一步
2、本专利技术提供了跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，包括如下步骤：
3、获取前车的时间序列数据，根据时间序列数据通过速度预测模型预测前车下一时刻的车速；速度预测模型采用长短期记忆网络模型，时间序列数据包括前车一段时间内的位置、车速和加速度；
4、根据自车的状态信息和交通灯信息建立交通灯决策模型，并根据交通灯决策模型得到自车通过下一个交通灯的状态；
5、通过模型预测控制器综合考虑车辆的安全性、舒适性和经济性，根据交通灯决策模型输出的自车通过下一个交通灯的状态、自车的状态信息以及约束条件对自车的车速进行规划，得到自车安全通过该交通灯或自车安全停在该交通灯前的最优车速；其中，约束条件包括城市道路交通规则限制、自车物理参数限制、前车下一时刻的车速、交通灯位置。
6、进一步的，交通灯决策模型如下：
7、（1）
8、其中，为自车通过下一个交通灯的状态：1表示通过，-1表示未通过；为本车从当前位置行驶到交通灯位置需要的时间；为交通灯当前相位剩余时间；为红灯相位的持续时间，为绿灯相位的持续时间；为下一个红绿灯周期的持续时间；为交通灯相位：1表示绿灯，2表示红灯；分别为向下取整和向上取整函数；%为取余函数。
9、进一步的，通过模型预测控制器综合考虑车辆的安全性、舒适性和经济性，根据交通灯决策模型输出的自车通过下一个交通灯的状态、自车的状态信息以及约束条件对自车的车速进行规划，得到自车安全通过该交通灯或自车安全停在该交通灯前的最优车速包括：
10、根据交通灯决策模型输出的自车通过下一个交通灯的状态、自车的状态信息以及道路信息对车辆控制系统进行离散，得到自车通过下一个交通灯的状态、自车的车速与自车的加速度的对应关系的离散状态方程；道路信息包括道路坡度；
11、通过模型预测控制器综合考虑车辆的安全性、舒适性和经济性建立目标函数；目标函数如下：
12、（2）
13、其中，j为综合考虑安全性、经济性、舒适性的目标函数。分别为安全性、经济性和舒适性的加权系数，为模型预测控制器的预测步长，k是模型预测控制器滚动优化中的第k步，i指的是k+np步范围中的其中某一步，（k+i|k）就是指解第k步到k+np步范围内的最优解时的第k+i步的变量，代表安全性代价函数，代表经济性代价函数，代表舒适性代价函数；
14、将离散状态方程代入目标函数，根据目标函数和约束条件得到优化问题，根据优化问题对自车的车速进行规划，得到自车安全通过该交通灯或自车安全停在该交通灯前的最优车速。
15、进一步的，离散方程如下：
16、（3）
17、其中，为自车通过下一个交通灯的状态，为自车的当前速度，为自车的当前加速度，为道路坡度，分别为第一系数矩阵、第二系数矩阵、第三系数矩阵。
18、进一步的，安全性代价函数的定义如下：
19、（4）
20、其中，为本车最大允许行驶距离。
21、进一步的，经济性代价函数与车辆的车速和加速度有关，经济性代价函数的拟合关系式如下：
22、（5）
23、其中，为常数项拟合系数，为速度一次项拟合系数，为加速度一次项拟合系数，为速度二次项拟合系数，为加速度二次项拟合系数，为速度加速度交叉项拟合系数。
24、进一步的，舒适性代价函数的定义如下：
25、（6）
26、其中，u为控制变量。
27、进一步的，根据代价函数和约束条件对自车的车速进行规划，得到自车安全通过该交通灯或自车安全停在该交通灯前的最优车速包括：
28、模型预测控制器根据代价函数和约束条件对自车的车速进行规划，优化问题如下：
29、（7）
30、其中，分别为控制变量的最小值、最大值；分别为自车车速的最小值、最大值；为交通灯前的最远停车位置，u（k+i|k）为自车安全通过该交通灯或自车安全停在该交通灯前的最优车速。
31、本专利技术还提供了一种电子设备，电子设备包括：
32、处理器和存储器；
33、处理器通过调用存储器存储的程序或指令，用于执行如上述任一项所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法的步骤。
34、本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储程序或指令，程序或指令使计算机执行如上述任一项所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法的步骤。
35、本专利技术实施例具有以下技术效果：
36、1、采用lstm网络模型根据前车的时间序列数据预测前车下一时刻的车速，使预测的结果更准确，在后续规划自车车速时，提升了车速规划的准确定和可靠性。
37、2、通过根据交通灯决策模型输出的自车通过下一个交通灯的状态可以判断自车能否通过该交通灯，根据自车能否通过该交通灯规划相应的最优车速，可以确保自车安全通过该交通灯或自车安全停在该交通灯前。
38、3、通过模型预测控制器对跟车通过交通灯场景下的车辆的车速进行规划，同时考虑到车辆的安全性、经济性和舒适性进行问题优化，从而使规划的最优车速在保证车辆安全的基础上，进一步提升车辆的经济性和舒适性。
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1.跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，所述交通灯决策模型如下：
3.根据权利要求2所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，所述通过模型预测控制器综合考虑车辆的安全性、舒适性和经济性，根据所述交通灯决策模型输出的自车通过下一个交通灯的状态、自车的状态信息以及约束条件对自车的车速进行规划，得到自车安全通过该交通灯或自车安全停在该交通灯前的最优车速包括：
4.根据权利要求3所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，所述离散方程如下：
5.根据权利要求3所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，所述安全性代价函数的定义如下：
6.根据权利要求3所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，所述经济性代价函数与车辆的车速和加速度有关，经济性代价函数的拟合关系式如下：
7.根据权利要求3所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，所述舒适
8.根据权利要求3所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，所述根据所述代价函数和约束条件对自车的车速进行规划，得到自车安全通过该交通灯或自车安全停在该交通灯前的最优车速包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如权利要求1至8任一项所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，所述交通灯决策模型如下：
3.根据权利要求2所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，所述通过模型预测控制器综合考虑车辆的安全性、舒适性和经济性，根据所述交通灯决策模型输出的自车通过下一个交通灯的状态、自车的状态信息以及约束条件对自车的车速进行规划，得到自车安全通过该交通灯或自车安全停在该交通灯前的最优车速包括：
4.根据权利要求3所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，所述离散方程如下：
5.根据权利要求3所述的跟车场景下考虑交通灯影响的车速规划方法，其特征在于，所述安全性代价函数的定义如下：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：徐显杰，张扬，林进贵，
申请(专利权)人：所托杭州汽车智能设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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