CN108447266A - 一种智能网联汽车协同换道入队控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种智能网联汽车协同换道入队控制方法，包括如下步骤：1：由请求入队车向队列中的决策车发送入队请求；2：决策车接收队列车和请求车的位置、速度、加速度信息，判断请求入队车的最佳插入位置，更新队列中相关车的ID并给出期望车距；3：队列中所有车辆以及请求入队车根据决策车返回的更新ID，自行控制车速，当请求入队车与它即将插入队列位置的前、后车达到如下条件后，开始换道并进入队列。本发明充分利用智能网联汽车技术，控制策略不仅可以保证车辆出入队列的安全性，还可以尽可能小地影响队列的运动，提高交通效率。同时，该控制策略具有普适性，不管车辆队列采用何种队列结构都不影响该控制策略的有效性。

Description

一种智能网联汽车协同换道入队控制方法

技术领域

本发明属于智能网联汽车控制技术领域，具体涉及一种基于车车通信技术的智能网联汽车入队列控制方法。

背景技术

车辆的队列化可以显著减缓交通拥堵、改善交通效率、提高驾驶安全性和改进燃油经济性。车辆队列化控制的研究始于上世纪80年代美国加州的PATH项目。“队列化”是指将同一车道内的相邻车辆进行编队，根据相邻车辆信息自动调整车辆的纵向运动状态，从而使得车辆队列最终达到一致的行驶速度并保持期望的车距。

协同换道是指车辆在换道过程中，直行车辆通过减速或换道，为换道车辆提供足够的安全距离。统计表明在我国高速公路的众多交通事故中，因为违规变更车道导致事故的占13％，未保持安全车距占30.63％。同时，在高速公路入口匝道的合流区也是交通事故的高发区，队列秩序的混乱造成严重后果。

目前车辆队列的控制技术仅针对已经形成队列的纵向控制，而没有针对出入队列的机动控制策略。协同换道技术仅仅考虑想要换道的车辆和周围两辆车的情况，不考虑对整列车队的影响，与车出入队列有一定差别。

利用无线通信技术，汽车可以更容易地获取周围的车辆队列信息并进行实时分析，从而更好的实现协同换道。

发明内容

本发明提供了一种基于无线通信和队列控制技术的智能网联汽车协同换道入队控制方法，该方法可以应用于车辆队列行驶过程中的入队场景，该控制方法不仅可以保证入队列的安全性，还可以尽可能小地影响队列的运动，提高交通效率。

本发明解决以上技术问题所采用的技术方案如下：一种智能网联汽车协同换道入队控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：由请求入队车向队列中的决策车发送入队请求以及该车的位置、速度、加速度信息；

步骤2：决策车同时还接收队列中所有车辆的位置、速度、加速度信息，当接到入队请求后，根据当前时刻队列中各车和请求入队车的纵向相对位置、速度、加速度信息，判断请求入队车的最佳插入位置，更新队列中相关车的ID并给出期望车距；

其中，所述决策车判断最佳插入位置的方法如下：

1)首先，决策车根据队列中各车控制器的控制律和动力学模型，预测车辆队列未来的运动状态；

2)其次，决策车试算请求入队车在插入队列后车队的运动状态，选取车队速度波动最小的位置为合适的插入位置；

步骤3：队列中所有车辆以及请求入队车根据决策车返回的更新ID，自行控制车速，当请求入队车与它即将插入队列位置的前、后车达到达到允许距离后，开始换道并进入队列。

其中，队列中每辆车的控制律如下：

其中，i∈(1,n],i∈Z，n为队列中车辆的数目，u_i(t)为第i辆车的控制律，k_ij,#(#＝p,v,a)是控制器的增益，p_i(t)是t时刻第i辆车的位置，p_j(t)是t时刻第j辆车的位置，d_i,j是第i辆和第j辆车的期望车距，v_i(t)、a_i(t)分别是t时刻第i辆车的速度和加速度，v_j(t)、a_j(t)分别是t时刻第j辆车的速度和加速度，Π_i第i辆车的邻域，邻域即为第i辆车可以接收到消息范围内的车，第i辆车的i就是该车对应的ID，第j辆车的j也是该车对应的ID；

车辆的动力学模型离散化如下：

x_i(t+T)＝A_ix_i(t)+B_iu_i(t)

其中，τ_i为车辆纵向动力系统的时滞常数，T为计算周期。

其中，决策车选取车队速度波动最小时为合适插入位置的方法是：

a)决策车首先根据当前信息找出距离请求入队车最近的队列中的两辆车的ID：a和a+1；

b)设b为请求入队车插入队列后的ID，即插入位置；t₀为队列更新ID的时刻，忽略通信时延，认为等于决策车接到入队请求的时刻；T为计算步长；t_t为所有车辆速度重新一致的时刻；则，

决策车依据车辆控制律，假设请求入队车从b位置插入，根据收到的所有当前的车辆信息x_i(t₀)计算每一辆车的u_i(t₀)，再将u_i(t₀)代入车辆动力学模型计算出下一时刻的车辆状态x_i(t₀+T)；

c)根据估计出的车辆状态x_i(t₀+T)再计算u_i(t₀+T)，依次迭代计算，直到|v_i(t)-v_j(t)|≤0.1m/s,i∈[1,n),j∈(1,n]，j>i为止，即队列中所有车辆，包括新入队车辆的速度重新一致，记此时刻为t_t；

d)计算入队车引起的车队中所有车辆的速度波动和Δv(b)，如下式：

当Δv(b)最小时的b即为所选，b在a～n之间。

其中，当请求入队车根据与它即将插入队列位置的前、后车的距离达到如下条件后，开始遵循换道轨迹进行换道：

根据三车的距离关系式：

Δd₁(t)＝p_b-1(t)-p_b(t)

Δd₂(t)＝p_b(t)-p_b+1(t)

Δd₁(t)为入队车与它在队列中前车的距离，Δd₂(t)为入队车与它在队列中后车的距离，p_b-1(t)、p_b(t)、p_b+1(t)分别代表t时刻的前、中、后三车的位置；

①如果入队车当前时刻速度小于等于前车速度且大于等于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL,Δd₂(t)≥αL；

②如果入队车当前时刻速度小于等于前车速度且小于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL,Δd₂(t)≥αL+t_change(v_b+1-v_b)；

③如果入队车当前时刻速度大于前车速度且大于等于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL+t_change(v_b-v_b-1),Δd₂(t)≥αL；

④如果入队车当前时刻速度大于前车速度且小于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL+t_change(v_b-v_b-1),Δd₂(t)≥αL+t_change(v_b+1-v_b)；

其中，L为车辆长度，α为安全系数，v_b-1、v_b、v_b+1分别为前、中、后三车的速度，t_change为估计的平均换道时间，可取2.5s左右，满足条件开始换道时刻的t为t_start。

其中，请求入队的车换道轨迹规划采用五次多项式法：

s_xb(t)＝p_xb(t)-p_xb(t_start)

s_f,xb(t)＝2v_b(t)+25

p_xb(t)为入队车当前时刻的纵向位置；p_xb(t_start)为换道开始时刻车的纵向位置；p_yb(t)为当前时刻的横向位置；p_f,yb为换道结束时车的横向位置，该值等于车道的宽度；s_xb(t)为当前时刻入队车相对于换道开始时刻的位移；s_f,xb(t)为当前时刻计算出的换道结束时入队车相对于换道开始时刻的位移，这里采用一种自适应性的轨迹规划，即该位置可以根据当前换道车的纵向车速实时调整，与换道车当前速度呈线性关系。

本发明提供一种智能网联汽车出入队列控制方法，使得一个车辆队列可以接收临近车道上请求进入队列车的请求。请求入队列的车有一个平滑的轨迹从原车道进入队列所在车道，同时纵向上与队列车辆保持安全距离，并不破坏队列的稳定性。

本发明具有以下优点：

1)充分利用智能网联汽车技术，控制策略不仅可以保证车辆出入队列的安全性，还可以尽可能小地影响队列的运动，提高交通效率。

2)该控制策略具有普适性，不管车辆队列采用何种队列结构都不影响该控制策略的有效性。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且部分的从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

附图说明

图1为请求入队车辆与队列车辆的路面行车示意图；

图2为决策车辆(头车)对队列的整体控制图；

图3为请求入队车辆接受管理后的横纵向速度控制策略图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述，附图与实施例一起用于阐释本发明，但本领域的技术人员应该知道，以下实施例并不是对本发明技术方案作的唯一限定，凡是在本发明技术方案精神实质下所做的任何等同变换或改动，均应视为属于本发明的保护范围。

本发明提供一种智能网联汽车入队控制方法，该方法基于车辆队列技术及无线通信技术，一个车辆队列中的每辆车会通过无线通信广播自己的位置、速度、加速度等信息，同时可以随时接收临近车道上请求进入队列的车的请求，每辆车可以根据接收到的他车信息自动调整自车车速；同时，会为请求入队的车提供一个平滑的轨迹从原车道进入队列所在车道，同时纵向上与队列内车辆保持安全距离，并不破坏队列的稳定性。出队列也一样，自车队列中的车会根据要出队列的车的速度、加速度、转向等信息，调整自车队列车速，方便出队列车的驶出。

本发明对于适用于任意队列结构的车辆队列，下面以采用分布式线性控制器控制策略为例。具体实施如下：

1、车入队列的整体控制策略

如图1所示，假设车辆在图示方向上行驶，中间车道上为一路行驶中的车辆队列，包含1～5号车，左侧车道上有一辆单车A想进入中间车道。其入队过程主要分为以下几个步骤，如图2所示：

步骤1：假设系统选择队列的头车即1号车，为控制决策车，A车想要进入其右边车道的车辆队列中，需要通过无线通信技术向队列的头车发送入队请求以及自车位置、速度、加速度等信息。实际应用中，可以选择队列中的任何一辆车作为控制决策车，不必须限定头车，本实施例取头车为例。

步骤2：队列的头车，时刻接收队列内所有车辆的位置、速度、加速度等信息。当头车接到入队请求后，根据当前时刻队列中各车和请求入队的车的纵向相对位置、速度等信息判断请求入队的车的最佳插入位置，并更新队列中所有相关车的ID。一般来讲，ID就是指车的编号，也可以理解为每辆车在车队中的相对位置。

步骤3：队列中所有车辆以及请求入队的车根据头车返回的更新的ID和期望车距控制自车速度，当请求入队的车与它即将插入车队位置的前、后车达到允许距离后，开始换道并进入队列。

车辆队列的头车作为决策车，时刻监控队列内所有车辆的状态并掌握分配队列ID的权限。ID是每辆车在车辆队列中唯一的身份标识，ID决定了每一辆车的前车、后车情况。车辆队列采用分布式控制器，每辆车的控制器都遵循车辆队列的要求，即保证车间距一致，所有车的速度一致；自车控制器也可根据自车及他车在队列中的ID判断如何应用他车信息调整车速。因此，需要头车的控制。

2、头车的控制策略

如图3所示，队列的头车在接收到入队请求以后，负责根据队列各车辆当前位置、速度、加速度等信息判断入队是否可行，且找出距离请求入队车最近的队列中的两辆车的ID(a,a+1)，如果最近的车辆为车队的最后一辆车，则请求入队车从队尾进入车队。该判断过程需要考虑换道车对队列和交通效率的影响，判断完成后根据插入的位置更新队列中每一辆车的ID。具体步骤如下：

1)首先确定队列中每一辆车的控制律如下式：

其中，i∈(1,n],i∈Z，n为队列中车辆的数目，u_i(t)为第i辆车的控制律，k_ij,#(#＝p,v,a)是控制器的增益，p_i(t)是t时刻第i辆车的位置，p_j(t)是t时刻第j辆车的位置，d_i,j是第i辆和第j辆车的期望车距，v_i(t)、a_i(t)分别是t时刻第i辆车的速度和加速度，v_j(t)、a_j(t)分别是t时刻第j辆车的速度和加速度，Π_i第i辆车的邻域，邻域即为第i辆车可以接收到消息范围内的车，第i辆车的i就是该车对应的ID，第j辆车的j也是该车对应的ID。

然后，车辆队列中车的动力学模型经过线性化、离散化可简化为如下式：

x_i(t+T)＝A_ix_i(t)+B_iu_i(t)

其中，τ_i为车辆纵向动力系统的时滞常数，T为计算周期。

2)头车首先根据当前信息找出距离请求入队车最近的队列中的两辆车的ID(a,a+1)。头车利用车辆控制律以及当前时刻所有车辆的运动状态可以预测车辆队列未来的状态，依次计算请求入队车在(a,n)号车之间插入后车队的状态，选取车队速度的波动最小的位置为合适的插入位置。

选出合适的插入位置的方法如下：

设b为请求入队车插入队列后的ID，即插入位置；t₀为队列更新ID的时刻，忽略通信的时延，可认为等于头车接到入队请求的时刻；T为计算步长；t_t为所有车辆速度重新一致的时刻；

a)忽略通讯的时延等，当头车接到入队请求后，记当前时刻为t₀；

b)头车依据1)中的控制律，假设入队车从b位置插入，并根据收到的所有当前的车辆信息x_i(t₀)计算每一辆车的u_i(t₀)，再将u_i(t₀)代入简化的车辆动力学模型计算出下一时刻的车辆状态x_i(t₀+T)(包括加速度、速度、位置等)；

c)根据估计出的车辆状态x_i(t₀+T)再计算u_i(t₀+T)，依次迭代计算，直到|v_i(t)-v_j(t)|≤0.1m/s,i∈[1,n),j∈(1,n]，j>i为止，即队列中所有车辆(包括新入队车辆)的速度重新一致，记此时刻为t_t；

d)计算入队车引起的车队中所有车辆的速度波动和Δv(b)，如下式：

b在a～n之间选取，依次按以上步骤计算，当Δv(b)最小时的b即为所选。

3)当头车判断完请求入队车合适的插入位置后，向请求入队车返回它在队列中的ID：b，对原队列中每一辆ID大于b的车发送更新的ID，即大于b的车每一辆车ID在原基础上加1。

4)队列中的每辆车的纵向控制器会根据更新的ID以及自身的控制律开始调节车速。对于车辆队列中原本的车辆，因为不涉及横向运动，所以只需应用纵向控制器。当请求入队车发送入队请求，头车更新ID后，纵向上队列相关车就会自动调节速度为入队车留出位置。

5)当请求入队车根据与它即将插入车队位置的前、后车发送过来的消息判断他们之间的距离达到如下条件后，开始遵循换道轨迹进行换道：

根据前后三车的距离：

Δd₁(t)＝p_b-1(t)-p_b(t)

Δd₂(t)＝p_b(t)-p_b+1(t)

Δd₁(t)为入队车与它在队列中前车的距离，Δd₂(t)为入队车与它在队列中后车的距离。p_b-1(t)、p_b(t)、p_b+1(t)分别代表t时刻前中后三车的位置。

根据入队车与其前、后车的速度，换道可以分为以下四种情况：

①如果入队车当前时刻速度小于等于前车速度且大于等于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL,Δd₂(t)≥αL；

②如果入队车当前时刻速度小于等于前车速度且小于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL,Δd₂(t)≥αL+t_change(v_b+1-v_b)；

③如果入队车当前时刻速度大于前车速度且大于等于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL+t_change(v_b-v_b-1),Δd₂(t)≥αL；

④如果入队车当前时刻速度大于前车速度且小于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL+t_change(v_b-v_b-1),Δd₂(t)≥αL+t_change(v_b+1-v_b)；

其中，L为车辆长度，α为安全系数，v_b-1、v_b、v_b+1分别为b-1、b、b+1位置车的速度，t_change为估计的平均换道时间，可取2.5s左右，满足条件开始换道时刻的t为t_start。

换道轨迹规划采用五次多项式法，依据公式如下：

s_xb(t)＝p_xb(t)-p_xb(t_start)

s_f,xb(t)＝2v_b(t)+25

p_xb(t)为入队车当前时刻的纵向位置；p_xb(t_start)为换道开始时刻车的纵向位置；p_yb(t)为当前时刻的横向位置；p_f,yb为换道结束时车的横向位置，该值等于车道的宽度；s_xb(t)为当前时刻入队车相对于换道开始时刻的位移；s_f,xb(t)为当前时刻计算出的换道结束时入队车相对于换道开始时刻的位移，这里采用一种自适应性的轨迹规划，即该位置可以根据当前换道车的纵向车速实时调整，与换道车当前速度呈线性关系。横向控制器可采用预瞄或MPC等方式。

Claims (4)

1.一种智能网联汽车协同换道入队控制方法，其特征在于：

在队列中指定一辆决策车，决策车利用请求入队车状态信息以及队列中车辆信息，根据队列中各车控制器的控制律和动力学模型，预测车辆队列未来的运动状态；

然后通过试算选取入队车的最佳插入位置，即入队车在队列中的ID，然后向入队车发送该ID值，同时向队列中原本ID大于入队车ID的车辆发送更新的ID，使它们ID在原值基础上加1；

队列中所有车辆以及请求入队车根据决策车返回的更新ID，自行控制车速，当请求入队车与它即将插入队列位置的前、后车达到允许距离后，开始换道并进入队列。

2.根据权利要求1所述的智能网联汽车协同换道入队控制方法，其特征在于，决策车选取车队速度波动最小时为合适的插入时机，方法是：

a)决策车首先根据当前信息找出距离请求入队车最近的队列中的两辆车的ID：a和a+1；

b)设b为请求入队车插入队列后的ID，即插入位置；t₀为队列更新ID的时刻，忽略通信时延，认为等于决策车接到入队请求的时刻；T为计算步长；t_t为所有车辆速度重新一致的时刻；则，

决策车依据车辆控制律，假设请求入队车从b位置插入，根据收到的所有当前车辆状态信息x_i(t₀)，计算每一辆车的控制律u_i(t₀)；

其中，

i∈(1,n],i∈Z，n为队列中车辆的数目，τ_i为车辆纵向动力系统的时滞常数，T为计算周期，u_i(t₀)为t₀时刻第i辆车的控制律；p_i(t₀)是t₀时刻第i辆车的位置，v_i(t₀)是t₀时刻第i辆车的速度，a_i(t₀)是t₀时刻第i辆车的加速度；

c)再将u_i(t₀)代入车辆动力学模型x_i(t+T)＝A_ix_i(t)+B_iu_i(t)，估计出车辆在t₀+T时刻的状态x_i(t₀+T)，再计算u_i(t₀+T)，依次迭代计算，直到|v_i(t)-v_j(t)|≤0.1m/s,i∈[1,n),j∈(1,n]，j>i为止，即队列中所有车辆，包括新入队车辆的速度重新一致，记此时刻为t_t；

d)计算入队车引起的车队中所有车辆的速度波动和Δv(b)，如下式：

当Δv(b)最小时的b即为所选，b在a～n之间。

3.根据权利要求1所述的智能网联汽车协同换道入队控制方法，其特征在于，当请求入队车根据与它即将插入队列位置的前、后车的距离达到如下条件后，开始遵循换道轨迹进行换道：

根据三车的距离关系式：

Δd₁(t)＝p_b-1(t)-p_b(t)

Δd₂(t)＝p_b(t)-p_b+1(t)

Δd₁(t)为入队车与它在队列中前车的距离，Δd₂(t)为入队车与它在队列中后车的距离，p_b-1(t)、p_b(t)、p_b+1(t)分别代表t时刻前、中、后三车的位置；

①如果入队车当前时刻速度小于等于前车速度且大于等于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL,Δd₂(t)≥αL；

②如果入队车当前时刻速度小于等于前车速度且小于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL,Δd₂(t)≥αL+t_change(v_b+1-v_b)；

③如果入队车当前时刻速度大于前车速度且大于等于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL+t_change(v_b-v_b-1),Δd₂(t)≥αL；

④如果入队车当前时刻速度大于前车速度且小于后车速度，则需满足Δd₁(t)≥αL+t_change(v_b-v_b-1),Δd₂(t)≥αL+t_change(v_b+1-v_b)；

其中，L为车辆长度，α为安全系数，v_b-1、v_b、v_b+1分别为前、中、后三车的速度，t_change为估计的平均换道时间，可取2.5s左右，满足条件开始换道时刻的t为t_start。

4.根据权利要求1或3所述的智能网联汽车协同换道入队控制方法，其特征在于，请求入队的车换道轨迹规划采用五次多项式法：

s_xb(t)＝p_xb(t)-p_xb(t_start)

s_f,xb(t)＝2v_b(t)+25

p_xb(t)为入队车当前时刻的纵向位置；p_xb(t_start)为换道开始时刻车的纵向位置；p_yb(t)为当前时刻的横向位置；p_f,yb为换道结束时车的横向位置，该值等于车道的宽度；s_xb(t)为当前时刻入队车相对于换道开始时刻的位移；s_f,xb(t)为当前时刻计算出的换道结束时入队车相对于换道开始时刻的位移，这里采用一种自适应性的轨迹规划，即该位置可以根据当前换道车的纵向车速实时调整，与换道车当前速度呈线性关系。