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题名混合交通环境下网联自动驾驶车辆跟驰模型与优化策略
被引量：1
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作者
彭佳力
上官伟
柴琳果
邱威智
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机构
北京交通大学电子信息工程学院
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
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出处
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期232-247,共16页
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基金
国家自然科学基金项目(52272328)
装备预研教育部联合基金项目(8091B022238)
北京市自然科学基金项目(L211022)。
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文摘
为进一步提高混合交通环境下车辆的行车效率与交通流的稳定性,在考虑后视效应的基础上,融合多辆前车速度与加速度等状态信息,以指数平滑方式构建了网联自动驾驶车辆(CAV)跟驰模型;在此基础上,研究了前后方车辆数和状态信息完整度对模型稳定性的影响,结合Lyapunov第一方法和线性谐波微扰法进行了线性稳定性分析,并确定了模型最优参数;利用混合交通环境特性,在考虑通信信息丢失的情况下提出了CAV在不同位置和状态下的跟驰策略,并在该策略支撑下进行了不同CAV渗透率的车辆启动、车辆刹车停止、环形道路3个典型场景下的数值仿真。研究结果表明:在刹车停止场景中,全部车辆的停止波速最大提高了26.1%;在车辆启动场景中,启动波速最大提高了15.5%,车辆加速度和速度变化更为平缓;在环形道路场景中,当混合交通流中CAV渗透率由40%提高至100%时,在较大扰动条件下车辆的平均速度波动时间相较于低CAV渗透率场景下降了44.8%,波峰下降了5.7%,波谷上升了19.4%,而CAV渗透率较低时提出的优化策略对混合交通流的改善并不明显。由此可见,在当前构建实际混合交通环境与开展CAV实车试验比较困难的情况下,该跟驰模型和策略可用于车辆跟驰仿真与特定场景下的测试验证,能够有效保障混合交通环境中的交通流扰动吸收和车队稳定行驶。
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关键词
交通信息工程
跟驰模型
数值仿真
混合交通环境
网联自动驾驶车辆
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Keywords
traffic information engineering
car-following model
numerical simulation
mixed traffic environment
connected and automated vehicle
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分类号
U491.112
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名面向车路协同孪生仿真测试的多尺度滤波同步方法
被引量：1
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作者
邱威智
上官伟
柴琳果
褚端峰
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机构
北京交通大学电子信息工程学院
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
武汉理工大学智能交通系统研究中心
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出处
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期199-209,共11页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB1600600)
北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联合基金项目(L191013)。
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文摘
为提升车路协同孪生仿真测试系统的同步性能,明确了孪生主体的运行机理,分析了影响系统同步性能的干扰因素,建立了孪生状态同步映射模型;针对孪生状态采样的时钟异步问题,设计了时钟误差估计策略,修正了孪生仿真测试系统的量测时间偏差;在此基础上,结合卡尔曼滤波原理,引入多尺度滤波器更新机制,建立了考虑同步采样误差的量测噪声模型,提出了多尺度滤波同步优化方法;最后,在搭建的孪生仿真测试原型系统中,选取NGSIM数据集的车辆轨迹开展试验。研究结果表明:在不同车辆速度条件下,提出的多尺度滤波同步优化方法能够保持良好的同步性能;在横向坐标同步方面,平均绝对误差小于1 mm,99.5%的绝对误差控制在8 mm以内;在纵向坐标同步方面,平均绝对误差小于9 mm,99.5%的绝对误差控制在38 mm以内;在速度同步方面,平均绝对误差小于2.8 cm·s^(-1),99.5%的绝对误差控制在24 cm·s^(-1)以内;在偏航角同步方面,平均绝对误差小于1.1×10^(-3)rad,99.5%的绝对误差控制在1.1×10^(-2)rad以内;与航迹推算方法相比,提出的方法能够在横向坐标、纵向坐标、速度和偏航角方面平均提升30.0%的同步精度,能够有效解决孪生主体的状态异步问题,可保障车路协同孪生仿真测试系统的实时同步与精准运行。
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关键词
智能交通
车路协同
孪生仿真测试
同步映射
多尺度滤波
卡尔曼滤波
异步状态
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Keywords
intelligent transportation
vehicle-infrastructure cooperation
twin-simulation testing
synchronous mapping
multi-scale filtering
Kalman filtering
asynchronous state
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分类号
U491.2
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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