引用本文

张博, 郭戈, 王丽媛, 王琼. 基于信号灯状态的燃油最优车速规划与控制. 自动化学报, 2018, 44(3): 461-470. doi: 10.16383/j.aas.2018.c160684

ZHANG Bo, GUO Ge, WANG Li-Yuan, WANG Qiong. Vehicle Speed Planning and Control for Fuel Consumption Optimization with Traffic Light State. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2018, 44(3): 461-470. doi: 10.16383/j.aas.2018.c160684

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.2018.c160684

关键词

交通配时，模型预测控制，燃油成本，速度跟踪 

摘要

基于车联网（Vehicular ad hoc networks，VANETs）进行车辆和信号灯的协同控制是下一代智能交通系统（Intelligent transportation systems，ITSs）中非常重要的核心技术之一.本文提出了一种预测信号灯信息的车辆低油耗环保驾驶控制系统.首先，根据道路信息和牛顿第二定律建立车辆动态模型，根据系统测量的信号灯状态信息，获得车辆避免刹车情况下通过前方信号灯的参考速度.然后，结合基于油耗模型和速度跟踪的综合优化指标，运用模型预测控制（Model predictive control，MPC）方法计算车辆的最优控制输入，并利用Laguerre函数方法对MPC问题进行求解.仿真表明，该系统可减少路口不必要的停车和刹车操作，节约燃油.

文章导读

近年来, 城市道路车辆数量迅速增加, 能源消耗和环境污染问题日趋严重, 如何缓解交通压力, 减少汽车油耗及尾气排放已成为亟待解决的重要问题[1].车辆油耗不仅受发动机性能、路况及天气影响, 行驶过程的速度控制也直接决定着油耗的多少.燃油高效的车辆行驶控制方法已成为智能交通系统(Intelligent transport systems, ITSs)领域的研究热点之一, 受到学术界和汽车制造商的极大关注.

仅2014年我国汽车销量为2 349.19万辆, 其中乘用车销量为1 970.06万辆, 新能源汽车销售量为74.763万辆[2], 由此可见传统燃油乘用车仍然是汽车行业的中流砥柱.本文关注对家庭普通燃油乘用车的能耗和驾驶特性的研究和分析.经过长期的发展, ITS在诸多方面已取得显著进展, 例如, 利用通信和传感技术的避碰系统[3]、可自动调节速度保持安全车距的自适应巡航控制[4]、更注重燃油效率的合作自适应巡航控制[5]等.上述技术的发展和应用扩大了路容, 增强了交通安全[6], 也在一定程度上提高了燃油利用率.近年来, 传感器技术和智慧道路的推广应用促生了先进驾驶辅助系统(Advanced driver assistant systems, ADAS), 它帮助驾驶员对路况和交通状况做出更准确及时的判断, 从而进一步降低车辆油耗[7].随着人们环保意识的增强, 利用交通信息降低燃油消耗的环保驾驶技术日益受到关注[8].环保驾驶策略可根据复杂多变的交通环境, 给驾驶员提供油耗最优的车辆驾驶方案[9].早期的环保驾驶策略只给出“加速”和“减速”等简单操纵建议, 如文献[10]提出的驾驶辅助系统可基于道路及驾驶习惯等信息为驾驶员提供合理的驾驶建议.实验表明, 利用环保驾驶技术可减少10%~15%的油耗和20%的空气污染[11].文献[12]考虑行车时间和效率要求, 提出一种兼顾油耗和行车时间的环保驾驶辅助系统策略, 避免了以牺牲行车时效来降低油耗, 实现油耗与时间的平衡.文献[13-14]将油耗优化问题转化为最优速度控制问题, 通过动态规划方法获得燃油最优的行车路径.文献[15]根据驾驶行为分析提出一种更为环保的改进动态规划方法.另外, 基于交通环境预测降低油耗的环保驾驶技术也受到普遍关注[16], 比如, 文献[9]考虑道路坡度对汽车油耗的影响, 提出一种基于路况信息预测的环保驾驶策略, 文献[17-18]通过预测前车加速度和速度来调节车辆速度, 从而减少油耗.

在城市道路中, 信号灯状态对车辆油耗起着至关重要的影响.如果车辆行驶中能利用前方交通信号灯状态及切换周期, 则可避免红灯前的空转和频繁启/停操作造成的额外油耗.这样的环保驾驶技术可更好地适应城市交通环境.车-车(V2V)及车-路(V2I)通信技术[19]使得车辆行驶中获取前方信号灯信息成为可能.最近已出现基于信号灯的车辆速度和轨迹规划方面的研究成果, 文献[20-21]基于信号灯状态提出可使车辆连续通过尽可能多绿灯的一种智能驾驶策略, 从而降低油耗; 文献[22]采用局部最优化的方法, 在降低油耗的同时保证给定的行车时间要求.上述方法都是通过保持稳定的速度而间接实现节能目标的, 忽略了车辆驶往目的地过程中的速度变化, 控制器设计的重点在于提高速度跟踪性能.事实上, 降低车辆油耗的关键是尽可能减少刹车频率, 保证车辆尽量以恒定速度行驶, 且避免过大的加速度[18].可见, 已有成果并未充分考虑信号灯状态及其切换周期, 以及车辆加减速和频繁起停对油耗的影响.

本文提出一种基于信号灯状态及切换周期信息的燃油最优行驶控制方法.结合信号灯以及当前交通状态, 基于车辆速度、加速度以及与信号灯的距离, 获得车辆在信号灯路段的最优速度规划.以此速度为实际行驶时的参考速度, 基于车辆纵向运动的动力学模型以及综合速度跟踪误差和油耗指标, 提出可保证燃油最优的车辆行驶速度模型预测控制方法(Model predictive control, MPC).本文主要创新点如下:

1) 在基于信号灯的速度规划部分, 制定了细致严谨的速度切换规则, 获得免停车平稳通过信号灯的最佳速度规划.

2) 同时考虑了信号灯状态及周期信息、速度跟踪误差及车辆油耗, 获得最优车辆行驶控制策略.

3) 性能指标中的参考速度根据信号灯状态实时动态规划, 有利于实际城市交通应用.

本文结构如下:第1节建立了车辆动态模型, 提出油耗模型及性能指标; 第2节基于信号灯信息预测, 给出车辆免停车且平稳通过绿灯的速度规划, 以及实现该目标速度的MPC控制方法; 第3节是仿真实验验证与分析; 第4节为本文结论.

图 1  信号灯循环状态

图 2  基于信号灯信息的车辆驾驶距离曲线

图 3  速度跟踪曲线

本文提出一种基于信号灯信息预测和模型预测控制来降低城市交通中车辆油耗的环保驾驶策略.车辆通过通信网络获取当前信号灯状态及其周期, 且根据安全和节油规则, 对车辆不停车通过信号灯的最佳速度进行规划.然后结合油耗和控制性能指标, 采用模型预测控制方法得到可保证行驶安全的油耗最优控制策略.仿真实验表明, 采用本文的方法后, 车辆可实现免停车通过前方信号灯, 且明显比传统的控制方法更为省油.由于对参考速度进行实时规划, 所以本文的驾驶策略更适合城市交通应用.不过, 本文并未考虑存在前方车辆的情况, 如何考虑前方车辆进行车辆跟踪及信号灯控制协同设计, 这一问题值得进一步研究.

作者简介

张博

大连理工大学控制理论与控制工程专业硕士研究生.2010年获得大连理工大学电子信息与电气工程学部自动化专业学士学位.主要研究方向为车辆协作控制.E-mail:zhangbo_dut@163.com

王丽媛

大连民族大学讲师.2016年获得大连理工大学控制理论与控制工程专业博士学位.主要研究方向为车路协同控制, 网络控制理论.E-mail:wangliyuandmu@163.com

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.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.主要研究方向为网络控制理论, 过程控制, 车路协同控制, 移动机器人控制.本文通信作者.E-mail:geguo@yeah.net