针对无人公交场站通行效率低、调度不规律等问题,提出无人场站虚拟场景的构建方法,建立车-路-云一体化环境下的无人公交调度仿真平台。根据高精卫星地图和场站内部场景要素尺寸、位置等信息,利用PreScan软件构建无人场站场景模型,利用Tr...针对无人公交场站通行效率低、调度不规律等问题,提出无人场站虚拟场景的构建方法,建立车-路-云一体化环境下的无人公交调度仿真平台。根据高精卫星地图和场站内部场景要素尺寸、位置等信息,利用PreScan软件构建无人场站场景模型,利用Trucksim软件构建车辆整车模型和横纵向动力学模型;考虑无人公交电池荷电状态(state of charge,SOC)、场站内部充电位和停车位的分布情况,设计了无人公交场站全局调度策略,确定无人公交停车、充电方案和充电标准,基于改进的Dijkstra算法规划无人公交行驶路径。为验证该场景模型及调度规划策略的有效性,基于PreScan、Trucksim和Matlab/Simulink构建无人场站综合仿真平台,结合实车传感器采集的行驶信息,验证了该平台的可靠性。通过综合仿真平台数据和实车测试数据对比可得,无人场站整体通行效率提高了14.30%。展开更多
文摘针对无人公交场站通行效率低、调度不规律等问题,提出无人场站虚拟场景的构建方法,建立车-路-云一体化环境下的无人公交调度仿真平台。根据高精卫星地图和场站内部场景要素尺寸、位置等信息,利用PreScan软件构建无人场站场景模型,利用Trucksim软件构建车辆整车模型和横纵向动力学模型;考虑无人公交电池荷电状态(state of charge,SOC)、场站内部充电位和停车位的分布情况,设计了无人公交场站全局调度策略,确定无人公交停车、充电方案和充电标准,基于改进的Dijkstra算法规划无人公交行驶路径。为验证该场景模型及调度规划策略的有效性,基于PreScan、Trucksim和Matlab/Simulink构建无人场站综合仿真平台,结合实车传感器采集的行驶信息,验证了该平台的可靠性。通过综合仿真平台数据和实车测试数据对比可得,无人场站整体通行效率提高了14.30%。
