CN107187447A - 一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统及其控制方法，通过确定车辆的当前状态，由传感机构感知周围交通环境以及与前车的距离和速度差，结合由数据库通过通讯设备得到的诸如下游路况、下游红绿灯配时、下游路面坡度等信息，最后由控制器中植入的优化控制算法综合已有信息，对车辆的未来速度及动力总成状态进行优化，并通过控制器将指令传达至车辆总成。本发明包括以下有益效果：1、对未来交通状况作出最优反应，减少能源浪费；2、对周围交通状态作出最优反应，减少不必要的能量需要，减少浪费；3、同时对车辆速度和动力总成完成优化控制，最大化能量利用效率。
Description
技术领域
本发明属于车辆动力装置或传动装置的布置或安装；两个以上不同的原动机的布置或安装；辅助驱动装置；车辆用仪表或仪表板；与车辆动力装置的冷却、进气、排气或燃料供给结合的布置的技术领域，特别涉及一种可以对速度和总成同时控制的基于车联网的车辆自适应巡航控制系统及其控制方法。
背景技术
车辆自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，在车辆行驶过程中，通过安装在车辆前部的车距传感器(雷达)持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器通过车联网通讯取得信息采集车速信号，当与前车之间的距离过小时，控制单元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。
现有技术中，自适应巡航系统存在以下明显缺陷：
1、对于车辆的巡航控制只是单一地完成跟车行为，没有对于节能减排的优化控制；
2、对车辆的自动控制只停留在速度控制层面，没有动力总成层面的优化控制；
3、车辆对于周围环境的感知只来源于传感器；
4、车辆无法得知未来的信息并对其作出预判。
发明内容
本发明解决的技术问题是，现有技术中，自适应巡航系统存在简单跟车而非优化控制节能减排、仅控制速度而没有考虑动力总成层面的优化、对于周围环境的感知只来源于传感器、车辆不对未来一定时间的情况进行预判的问题，进而提供了一种优化的基于车联网的车辆自适应巡航控制系统及其控制方法。
本发明所采用的技术方案是，一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统，所述控制系统包括设于车辆上的信息采集模块，所述信息采集模块连接至数据库，所述数据库连接至控制器，所述控制器连接至车辆总成，所述车辆总成包括车辆动力系统及车辆传动系统。
优选地，所述信息采集模块包括用于采集车辆速度、车辆加速度和车辆定位信息的车辆自身信息采集模块和用于采集前方车辆的位置信息和速度信息的前车信息采集模块。
优选地，所述前车信息采集模块连接有传感机构，所述传感机构包括雷达和摄像头。
优选地，所述数据库中包括下游路况数据模块、下游红绿灯配时模块、下游路面坡度信息模块和可变限速信息模块。
优选地，所述车辆动力系统包括引擎，所述车辆传动系统包括变速箱。
一种采用所述的基于车联网的自适应巡航控制系统的控制方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1.1：用户设定控制时间T；T＞0；
步骤1.2：用户设定控制器每隔时间T0汇总一次数据库中的数据；0＜T0＜T；
步骤1.3：计时开始；
步骤1.4：利用数据库中的数据，计算确定车辆当前的目标平均速度vtarget，以及车辆的目标终态速度vtf.vtarget≥0，vtf≥0；
步骤1.5：利用数据库中的数据、车辆当前的目标平均速度vtarget及车辆的目标终态速度vtf，优化未来时间T内的车辆的引擎的扭矩和变速箱的档位值；
步骤1.6：完成优化后，控制器反馈数据至车辆引擎和变速箱，车辆采用反馈的车辆的引擎的扭矩和变速箱的档位值运行，计时达到时间T0后，进行步骤1.3。
优选地，所述步骤1.5中，优化包括以下步骤：
步骤1.5.1：定义车辆状态矩阵x(t)＝[x1(t)x2(t)]T，其中，x1(t)为t时刻的车辆位移，x2(t)为车辆在t时刻的速度；
步骤1.5.2：定义车辆动态方程
其中，a(t)为车辆在t时刻的加速度，为道路坡阻，为滚动摩擦力，μ为道路摩擦系数，为风阻，CD为空气阻力系数，ρa为空气密度，A为车辆迎风面积，u为引擎当前扭矩，n为变速箱总传动比；
步骤1.5.3：定义代价函数 其中，为终态约束条件，L(x,F)为运行代价函数，w1、w2和w3为权重因数，w1∈[10,30]，w2∈(0,1)，w3∈(0,2)，为油耗率，F为引擎输出力，Fres为总阻力，m为汽车质量；
步骤1.5.4：使用庞德里亚金极大值原理求解代价函数J，求得的加速度和档位满足约束条件时，反馈加速度值为车辆的引擎的扭矩，反馈档位值为变速箱的档位值。
优选地，所述步骤1.5.3中，
其中，γ1＞＞0，γ2＞＞0，t0为初始时刻，tf为终态时刻。
优选地，所述步骤1.5.3中，
优选地，所述步骤1.5.4中，约束条件包括加速度约束和档位约束；所述加速度约束其中，amin＝-5；所述档位约束n(t)∈{n1,n2,...,nN},其中，nN为档位编号，N为总档位数。
本发明提供了一种优化的基于车联网的车辆自适应巡航控制系统及其控制方法，通过确定车辆的当前状态，由传感机构感知周围交通环境以及与前车的距离和速度差，结合由数据库通过通讯设备得到的诸如下游路况、下游红绿灯配时、下游路面坡度等信息，最后由控制器中植入的优化控制算法综合已有信息，对车辆的未来速度及动力总成状态进行优化，并通过控制器将指令传达至车辆总成。
本发明包括以下有益效果：
1、对未来交通状况作出最优反应，减少能源浪费；
2、对周围交通状态作出最优反应，减少不必要的能量需要，减少浪费；
3、同时对车辆速度和动力总成完成优化控制，最大化能量利用效率。
附图说明
图1为本发明的控制系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细描述，但本发明的保护范围并不限于此。
如图所示，本发明涉及一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统，所述控制系统包括设于车辆上的信息采集模块，所述信息采集模块连接至数据库，所述数据库连接至控制器，所述控制器连接至车辆总成，所述车辆总成包括车辆动力系统及车辆传动系统。
本发明中，控制系统的整体工作流程为：由信息采集模块采集关联车辆的相关信息，包括前车和本车的信息，数据库通过通讯设备取得包括下游路况数据、下游红绿灯配时、下游路面坡度信息和可变限速信息等信息，信息汇总后，由数据库传输至控制器，由控制器对于车辆动力系统和车辆传动系统的配速和传动配比做出合理的调整，完成对周围交通状况的判断，对未来交通状况的最优反应，减少能源浪费，对车辆速度和动力总成完成优化控制，最大化能量利用效率。
所述信息采集模块包括用于采集车辆速度、车辆加速度和车辆定位信息的车辆自身信息采集模块和用于采集前方车辆的位置信息和速度信息的前车信息采集模块。
所述前车信息采集模块连接有传感机构，所述传感机构包括雷达和摄像头。
所述数据库中包括下游路况数据模块、下游红绿灯配时模块、下游路面坡度信息模块和可变限速信息模块。
本发明中，信息采集模块采集的信息主要包括当前车辆自身的车辆速度、车辆加速度和车辆定位信息，以及前车的位置信息和速度信息，分别由车辆自身信息采集模块和前车信息采集模块完成。
本发明中，车辆自身信息采集模块主要通过汽车总内成(CANBUS)及定位系统完成采集作业。
本发明中，前车信息采集模块主要通过传感机构完成采集作业，一般情况下，传感机构包括雷达、激光雷达及摄像头等。
本发明中，数据库通过通讯设备获得信息，包括下游路况数据模块、下游红绿灯配时模块、下游路面坡度信息模块和可变限速信息模块，其中，下游路况数据模块包括拥堵情况、排位时间、长度等信息，下游红绿灯配时模块主要包括了红绿灯的配时信息，下游路面坡度信息模块提供了下游路面的平坡度信息及坡长信息等，可变限速信息模块包括了下游路面的速度控制信息。
本发明中，上述信息主要通过雷达和摄像头采集完成。
本发明中，模块之间的信息的交互主要通过通讯设备完成，通讯设备可以有多种形式，例如专用短程通信技术(DSRC)或者5G网络(LTE)等，此为本领域技术人员容易理解的内容，可以依据本领域技术人员的需求自行设置。
所述车辆动力系统包括引擎，所述车辆传动系统包括变速箱。
本发明中，控制系统最终需要同时反馈作用到车辆动力系统和车辆传动系统，车辆动力系统主要包括引擎，即根据控制器反馈的数据改变车速，车辆传动系统主要包括变速箱，即根据控制器反馈的数据改变档位。
一种采用所述的基于车联网的自适应巡航控制系统的控制方法，所述方法包括以下步骤。
步骤1.1：用户设定控制时间T；T＞0。
本发明中，优化算法的每次执行会输出未来一段时间T内关于控制变量的状态轨迹，此处的时间T的长短由用户按照个人喜好设定，只需要大于0即可。
步骤1.2：用户设定控制器每隔时间T0汇总一次数据库中的数据；0＜T0＜T。
本发明中，车辆每隔一段时间T0会启动一次控制方法，尤其是进行一次优化算法并加以执行，且0＜T0＜T，即优化算法每次会计算未来T时间的最优状态，但是每次只执行到T0时间为止。此种模型预测控制更有利于车辆应对突发事件，适应对未来状态预估计的不确定性。
步骤1.3：计时开始。
步骤1.4：利用数据库中的数据，计算确定车辆当前的目标平均速度vtarget，以及车辆的目标终态速度vtf.vtarget≥0，vtf≥0。
本发明中，车辆当前的目标平均速度设置为vtarget，车辆的目标终态速度设置为vtf，在实际的情况中，由于下游路况不同，所以计算方式也不同。常见的计算方式包括三种：
1、考虑红绿灯配时，根据前车等待绿灯放行的时间、距离红绿灯的距离来计算车辆当前的目标平均速度vtarget以及车辆的目标终态速度vtf；
2、考虑当前前方等待中的车辆数及下游等待车队排放速度来计算车辆当前的目标平均速度vtarget以及车辆的目标终态速度vtf；
3、考虑高速情况，由于高速公路上一般无红绿灯设置，故应当计算车辆当前的目标平均速度vtarget以及车辆的目标终态速度vtf，使得车辆平缓进入等待队伍。
本发明中，简单来说，车辆的目标终态速度根据具体的路况来决定，可以为0及以上任何数字，如，当高速上下游车流速度为30km/h，则目标终态速度为30km/h，当车辆需要加速以最快速度通过交叉口，则目标终态速度就是道路限速，当车辆确定需要等红绿灯，则目标终态速度为0。
本发明中，车辆当前的目标平均速度vtarget应当根据前车状况来定。
本发明中，下游路况的复杂程度不同，本领域技术人员可以根据实际需求设置车辆当前的目标平均速度vtarget以及车辆的目标终态速度vtf的计算方式，以符合实际路况。
步骤1.5：利用数据库中的数据、车辆当前的目标平均速度vtarget及车辆的目标终态速度vtf，优化未来时间T内的车辆的引擎的扭矩和变速箱的档位值。
所述步骤1.5中，优化包括以下步骤。
步骤1.5.1：定义车辆状态矩阵x(t)＝[x1(t)x2(t)]T，其中，x1(t)为t时刻的车辆位移，x2(t)为车辆在t时刻的速度。
本发明中，矩阵x(t)＝[x1(t)x2(t)]T中，x2(t)的速度是车辆的实际速度。
步骤1.5.2：定义车辆动态方程
其中，a(t)为车辆在t时刻的加速度，为道路坡阻，为滚动摩擦力，μ为道路摩擦系数，为风阻，CD为空气阻力系数，ρa为空气密度，A为车辆迎风面积，u为引擎当前扭矩，n为变速箱总传动比。
本发明中，车辆动态方程
中，a(t)为车辆在t时间的加速度，ma(t)为车辆在t时间的实际动量，un为车辆总输出动量，车辆在t时间的实际动量值为车辆总输出动量减去道路坡阻、滚动摩擦力和风阻。
步骤1.5.3：定义代价函数
其中，为终态约束条件，L(x,F)为运行代价函数，w1、w2和w3为权重因数，w1∈[10,30]，w2∈(0,1)，w3∈(0,2)，为油耗率，F为引擎输出力，Fres为总阻力，m为汽车质量。
所述步骤1.5.3中，
其中，γ1＞＞0，γ2＞＞0，t0为初始时刻，tf为终态时刻。
所述步骤1.5.3中，
本发明中，引入了代价函数其中，为终态约束条件，L(x,F)为运行代价函数，当J为最小值时，取得最优解。
本发明中，为终态约束条件，
第一平方项为实际位移和理想位移的差值取平方，第二平方项为最终速度和理想速度的差值取平方，其中，γ1和γ2都被设定为绝对大的正数，即第一平方项和第二平方项差的越多，在代价方程里占的值就越大，这使得原本复杂的约束条件被松弛成终态代价。
本发明中，γ1和γ2为绝对大的正数，γ1＞＞0，γ2＞＞0。
本发明中，采用终态约束条件加快了系统整体的运行速度，避免了阶跃的产生。
本发明中，L(x,F)为运行代价函数，定义其中，为油耗率(fuel consumption rate)，(x2(t)-vtarget)2为效率，为舒适度即加速度，均取数值，完成L(x,F)作为运行代价函数的求解。
本发明中，利用给档位和引擎转速与油耗的关系建模，其中，β0、β1、β2、β3和β4是通过回归标定的，不存在取值范围，对于每一个车型是确定的，但是对不同的车型是不一样的，是车辆的性质常数，给出一组皮卡的实施例数据，如β0＝5.68×10-5，β1＝0.000464，β2＝-0.00114，β3＝-0.00404，β4＝4.64×10-7。
步骤1.5.4：使用庞德里亚金极大值原理求解代价函数J，求得的加速度和档位满足约束条件时，反馈加速度值为车辆的引擎的扭矩，反馈档位值为变速箱的档位值。
所述步骤1.5.4中，约束条件包括加速度约束和档位约束；所述加速度约束其中，amin＝-5；所述档位约束n(t)∈{n1,n2,...,nN},其中，nN为档位编号，N为总档位数。
本发明中，求解代价函数J采用庞德里亚金极大值原理(Pontryagin MaximumPrinciple)，此为本领域技术人员的公知技术，本领域技术人员可以依据对本发明的理解进行求解。
本发明中，求解代价函数J应当满足加速度和档位的约束条件，同时将加速度值反馈至车辆的引擎作为扭矩，将档位反馈至变速箱作为档位值，亦可以直接反馈至车辆总成，由车辆总成整体控制。
本发明中，为了满足舒适度的需求，对于加速度的取值设置了上限为3m/s2、下限为-5m/s2，在实际的设置过程中，本领域技术人员可以依据需求自行调节。
步骤1.6：完成优化后，控制器反馈数据至车辆引擎和变速箱，车辆采用反馈的车辆的引擎的扭矩和变速箱的档位值运行，计时达到时间T0后，进行步骤1.3。
本发明中，车辆未来状态优化计算模块是一个基于模型预测控制的优化控制算法，利用采集的数据作为算法的输入以及约束条件。优化算法的目标是最优能耗和舒适度。优化算法的控制变量是引擎转速、引擎扭矩以及动力总成传动比例。
本发明解决了现有技术中，自适应巡航系统存在简单跟车而非优化控制节能减排、仅控制速度而没有考虑动力总成层面的优化、对于周围环境的感知只来源于传感器、车辆不对未来一定时间的情况进行预判的问题，通过确定车辆的当前状态，由传感机构感知周围交通环境以及与前车的距离和速度差，结合由数据库通过通讯设备得到的诸如下游路况、下游红绿灯配时、下游路面坡度等信息，最后由控制器中植入的优化控制算法综合已有信息，对车辆的未来速度及动力总成状态进行优化，并通过控制器将指令传达至车辆总成。
本发明包括以下有益效果：1、对未来交通状况作出最优反应，减少能源浪费；2、对周围交通状态作出最优反应，减少不必要的能量需要，减少浪费；3、同时对车辆速度和动力总成完成优化控制，最大化能量利用效率。
Claims (10)
1.一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统，其特征在于：所述控制系统包括设于车辆上的信息采集模块，所述信息采集模块连接至数据库，所述数据库连接至控制器，所述控制器连接至车辆总成，所述车辆总成包括车辆动力系统及车辆传动系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统，其特征在于：所述信息采集模块包括用于采集车辆速度、车辆加速度和车辆定位信息的车辆自身信息采集模块和用于采集前方车辆的位置信息和速度信息的前车信息采集模块。
3.根据权利要求2所述的一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统，其特征在于：所述前车信息采集模块连接有传感机构，所述传感机构包括雷达和摄像头。
4.根据权利要求1所述的一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统，其特征在于：所述数据库中包括下游路况数据模块、下游红绿灯配时模块、下游路面坡度信息模块和可变限速信息模块。
5.根据权利要求1所述的一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统，其特征在于：所述车辆动力系统包括引擎，所述车辆传动系统包括变速箱。
6.一种采用权利要求1～5所述的基于车联网的自适应巡航控制系统的控制方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1.1：用户设定控制时间T；T＞0；
步骤1.2：用户设定控制器每隔时间T0汇总一次数据库中的数据；0＜T0＜T；
步骤1.3：计时开始；
步骤1.4：利用数据库中的数据，计算确定车辆当前的目标平均速度vtarget，以及车辆的目标终态速度vtf.vtarget≥0，vtf≥0；
步骤1.5：利用数据库中的数据、车辆当前的目标平均速度vtarget及车辆的目标终态速度vtf，优化未来时间T内的车辆的引擎的扭矩和变速箱的档位值；
步骤1.6：完成优化后，控制器反馈数据至车辆引擎和变速箱，车辆采用反馈的车辆的引擎的扭矩和变速箱的档位值运行，计时达到时间T0后，进行步骤1.3。
7.根据权利要求6所述的一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统，其特征在于：所述步骤1.5中，优化包括以下步骤：
步骤1.5.1：定义车辆状态矩阵x(t)＝[x1(t) x2(t)]T，其中，x1(t)为t时刻的车辆位移，x2(t)为车辆在t时刻的速度；
步骤1.5.2：定义车辆动态方程其中，a(t)为车辆在t时刻的加速度，为道路坡阻，为滚动摩擦力，μ为道路摩擦系数，为风阻，CD为空气阻力系数，ρa为空气密度，A为车辆迎风面积，u为引擎当前扭矩，n为变速箱总传动比；
步骤1.5.3：定义代价函数 其中，为终态约束条件，L(x,F)为运行代价函数，w1、w2和w3为权重因数，w1∈[10,30]，w2∈(0,1)，w3∈(0,2)，为油耗率，F为引擎输出力，Fres为总阻力，m为汽车质量；
步骤1.5.4：使用庞德里亚金极大值原理求解代价函数J，求得的加速度和档位满足约束条件时，反馈加速度值为车辆的引擎的扭矩，反馈档位值为变速箱的档位值。
8.根据权利要求7所述的一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统，其特征在于：所述步骤1.5.3中，其中，γ1＞＞0，γ2＞＞0，t0为初始时刻，tf为终态时刻。
9.根据权利要求7所述的一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统，其特征在于：所述步骤1.5.3中，
10.根据权利要求7所述的一种基于车联网的车辆自适应巡航控制系统，其特征在于：所述步骤1.5.4中，约束条件包括加速度约束和档位约束；所述加速度约束其中，amin＝-5；所述档位约束其中，nN为档位编号，N为总档位数。
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