引用本文

王琼, 郭戈. 车队速度滚动时域动态规划及非线性控制. 自动化学报, 2019, 45(5): 888-896. doi: 10.16383/j.aas.c170442

WANG Qiong, GUO Ge. Platoon Speed Receding Horizon Dynamic Programming and Nonlinear Control. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2019, 45(5): 888-896. doi: 10.16383/j.aas.c170442

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c170442

关键词

车队油耗，滚动动态规划，非线性控制，速度跟踪，队列稳定性 

摘要

考虑自主车辆队列的节能安全问题，本文提出一种车辆队列协同控制方法，该方法可保证车队低能耗安全行驶.首先，充分考虑道路坡度以及车队异质性建立车队非线性模型，利用基于油耗模型的优化指标构建车队速度优化问题，提出一种滚动时域动态规划算法（Receding horizon dynamic programming，RHDP），获得车队的参考速度.然后，基于非线性车辆模型，运用反步法设计车辆跟踪控制器，并进行车队队列稳定性分析.这种协同控制方法的有效性已通过数值仿真和智能交通实验平台的验证.

文章导读

近年来, 随着汽车保有量不断增大和人员往来日渐频繁, 地面交通运输流量显著增加.而另一方面, 受资金和空间资源所限, 道路扩容升级的速度有所放缓.这导致大型城市和主要高速公路的交通状况日益恶化, 造成大量的矿物燃料消耗和尾气排放.交通拥堵不仅使运输成本增大, 严重污染环境, 甚至导致频繁的交通事故, 造成巨大的经济损失和人员伤亡.根据2011年国际交通论坛的数据, 世界上每年死于交通事故的人数达130多万, 如果不采取措施, 这个数字将可能上升到190万[1].高德2017年第一季度交通报告显示, 北京高峰拥堵延时指数达1.884, 平均车速仅24.82 km/h.另据估计, 在欧洲地区的地面交通排放的二氧化碳占总排放量的29 %[2].因此, 研究能改善交通运行效率、降低能耗的车辆队列控制系统意义重大, 且非常紧迫.

研究表明, 有效地控制车辆流, 使同一车道的车辆以较小的车间距列队行驶, 可显著缓解交通拥堵, 提高交通容量, 降低车辆油耗, 减少尾气排放[3].实验结果显示, 重型车辆因空气阻力产生的油耗约占总油耗的四分之一[4], 而采用车辆队列控制技术可减少油耗约10 %[5-6].可见, 车队控制是智能交通控制系统中的关键技术之一.车辆队列控制中的重要问题之一是队列的稳定性.由于车队中的车辆相互耦合, 某辆车的加速、减速操作会影响车队中的其他车辆, 导致车间距误差沿车队向后传播并放大, 可能导致车队不稳定, 甚至造成追尾事故.车辆队列稳定性作为一个十分重要的问题已受到诸多研究人员的关注[7-17].例如, 文献[7]提出两种基本的纵向控制方法, 即车辆跟随控制和点跟随控制; 文献[8]考虑网络资源有限, 提出一种基于事件触发的控制策略; 文献[9]提出基于迭代控制算法和最优控制理论的最优车队控制方法, 可使车辆跟随间距最小; 文献[10-11]分别研究了传感器失效和网络延时对车辆队列稳定性的影响; 文献[12]提出一种可保证车辆队列稳定性的分布式滚动时域控制方法; 文献[13]给出了一种车辆协同自适应巡航控制方法, 并基于频域方法获得保证车辆队列稳定性的条件; 文献[14]研究了不同信息流拓扑结构对车队队列稳定性的影响; 文献[15]考虑外界干扰, 提出一种可确保车队稳定性的分布式自适应积分滑模控制方法; 文献[16]提出一种基于通信可靠性的自适应切换控制策略, 确保异质车队的队列稳定性.

车辆列队行驶时车辆间存在耦合作用, 车队的油耗和整体性能受空气阻力以及路况影响较大, 因此, 合理地根据路况控制车队的行驶速度, 可显著降低车队的整体油耗, 同时保证车队整体性能(如队列稳定性).已有的车辆队列控制文献尚未考虑基于油耗的控制问题, 只有单个车辆行驶控制研究的文献中考虑了不同路况以及不同速度和加速度下的油耗特性, 并研究了油耗最低的车辆巡航速度[18-19].例如, 文献[19]研究车辆从静止加速到指定速度过程中最省油的加速度.考虑到车辆在行驶中反复加/减速、启/制动会消耗能量, 文献[20-24]提出了绿色驾驶(或生态驾驶)方法, 其中, 文献[21-22]通过预测前方交通信息制定车辆控制策略, 以尽可能减少变速次数; 文献[23]根据现有道路信息和车辆动态模型预测车辆未来状态, 然后基于预测状态和发动机油耗模型, 给出节能最优控制策略; 文献[24-27]对文献[22]进行了扩展, 利用道路交通信息、交叉路口的信号灯状态以及车辆油耗模型, 提出一种可对油耗进行优化的非线性模型预测控制方法.文献[28]研究了如何基于信号灯信息实现车辆低油耗环保驾驶控制.针对单车的油耗优化控制方法并不能直接推广应用于车队的节油控制, 如何针对不同路况确定车队的最优参考速度以降低车队整体油耗仍然是一个尚待解决的开放问题.

本文旨在结合油耗指标和安全性能, 研究经济节油的车辆队列控制方法.考虑道路坡度和车队异质性, 基于车队模型和油耗模型, 提出一种滚动时域动态规划方法(Receding horizon dynamic programming, RHDP), 获得车队的最优速度.以此速度作为车队的参考速度, 基于车辆非线性模型, 采用反步法, 设计速度跟踪控制器.本文的主要创新点如下:

1) 同时考虑车队油耗及安全控制问题, 给出确保车队整体油耗最低和队列稳定性的协同控制方法.

2) 在车队速度规划部分, 考虑了不同路况下不同质量和大小的异质车队整体油耗, 获得车队最优节油参考速度.

3) 基于非线性车辆动态模型设计跟踪控制器, 比基于线性化的方法更实际.

本文组织结构如下:第1节给出所研究问题的数学描述、基于非线性车辆动态模型的车队建模、油耗模型以及控制目标; 第2节基于路况构造车队速度优化问题, 给出速度规划方法以及设计车队控制器实现速度跟踪, 并进行车队队列稳定性分析; 第3节是数值仿真和实验验证; 最后, 在第4节进行总结.

图 1  车辆队列

图 2  滚动时域动态规划

图 3  路况图

本文研究了车队的节油及安全控制, 将油耗问题融入到车队控制中, 提出协同控制结构.采用滚动时域动态规划方法, 得到车队最优参考速度; 通过设计非线性跟踪控制器并进行车队队列稳定性分析, 实现车队的节油安全控制.

需要指出的是, 本文未考虑车队路径规划等运行优化问题, 这部分内容很可能对车队节油有所裨益, 我们将来的研究中会充分考虑路况, 探讨车队油耗最优的路径规划和运行优化等问题.另外, 实际中车辆协同控制时的信息反馈和控制动作存在一定滞后, 本文的理论研究和实验中并未考虑时滞问题, 这也将是我们未来拟解决的重要问题.

作者简介

王琼

大连理工大学控制理论与控制工程专业博士.主要研究方向为车辆协作控制技术.E-mail:wangqiong0705@163.com

郭戈  

东北大学教授.1998年获得东北大学控制理论与控制工程专业博士学位.主要研究方向为智能交通系统, 运动目标检测跟踪网络.本文通信作者.E-mail:geguo@yeah.net