一种车辆汇入智能网联车队的控制方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115830895A(43)申请公布日2023.03.21(21)申请号202211348153.6(22)申请日2022.10.31(71)申请人同济大学地址200092上海市杨浦区四平路1239号申请人上海友道智途科技有限公司(72)发明人胡笳王浩然李俊琦张显宏李晓芸(74)专利代理机构上海科盛知识产权代理有限公司31225专利代理师蔡彭君(51)Int.Cl.G08G1/0967(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称一种车辆汇入智能网联车队的控制方法及系统(57)摘要本发明涉及一种车辆汇入智能网联车队的控制方法及系统，其中方法包括：获取车载传感器感知到的道路环境信息，识别汇入主车道内前后方的车辆状态；获取自车信息和交通管理信息；利用V2I技术将信息发送至路侧计算单元并存储；路侧计算单元对存储的数据进行预处理，规划车辆汇入智能网联车队的驾驶方案，得到速度引导方案，并通过I2V发送车辆；人类驾驶网联车辆的人机交互界面显示速度引导方案，提供汇入引导；智能网联车辆根据速度引导方案，基于自车的优化控制器优化控制纵向加速及制动过程，得到优化控制指令，车辆动力系统、制动系统执行优化控制指令，实现安全、高效地汇入智能网联车队。与现有技术相比，本发明具有安全、高效、控制精准等优点。CN115830895ACN115830895A权利要求书1/3页1.一种车辆汇入智能网联车队的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取车载传感器感知到的道路环境信息，识别汇入主车道内前后方的车辆状态；获取待汇入智能网络车队的车辆的自车信息和交通管理信息；利用V2I技术将道路环境信息、自车信息和交通管理信息发送至路侧计算单元并存储；路侧计算单元对存储的数据进行预处理；路侧计算单元规划车辆汇入智能网联车队的驾驶方案，得到速度引导方案；路侧计算单元通过I2V技术将速度引导方案分别发送至智能网联车辆和人类驾驶网联车辆；人类驾驶网联车辆的人机交互界面显示速度引导方案，为驾驶员提供汇入引导；智能网联车辆根据速度引导方案，基于自车的优化控制器优化控制纵向加速及制动过程，得到优化控制指令，车辆动力系统、制动系统执行优化控制指令，实现安全、高效地汇入智能网联车队。2.根据权利要求1所述的一种车辆汇入智能网联车队的控制方法，其特征在于，所述道路环境信息包括道路坐标系下车队中各车的纵向位置、速度、加速度、轴距。3.根据权利要求1所述的一种车辆汇入智能网联车队的控制方法，其特征在于，所述路侧计算单元对存储的数据进行预处理具体为将道路环境信息、自车信息和交通管理信息转化为同一大地坐标系下的数据格式，并计算智能网联车队的车头时距。4.根据权利要求1所述的一种车辆汇入智能网联车队的控制方法，其特征在于，所述路侧计算单元规划车辆汇入智能网联车队的驾驶方案，得到速度引导方案具体为：根据当前时刻待汇入自车的位置、速度、加速度、转角信息，预估自车在前方道路汇入处行驶状态的变化；同时结合即将汇入车道内智能网联车队的状态信息，计算自车期望的汇入时刻、汇入时长以及完成汇入时的末速度，分别得到智能网联车辆和人类驾驶网联车辆的速度引导方案；其中，智能网联车辆的速度引导方案为：其中，v0为当前时刻的自车速度，t为全局时间，T为车辆汇入的时长；人类驾驶网联车的速度引导方案为：其中，D为车头时距。5.根据权利要求1所述的一种车辆汇入智能网联车队的控制方法，其特征在于，对智能网联车辆，将车载控制器设计为优化控制器，优化控制纵向加速及制动过程，结合车辆实际行驶特性，以车辆纵向加速度为控制对象，将优化控制指令传递至车辆的动力、制动系统，具体为：2CN115830895A权利要求书2/3页8‑1)定义基于模型预测控制的规划控制模型，其状态向量和控制向量分别为：*其中，k为控制步的下标，x(k)为状态向量，u(k)为控制向量；hk为实际间距，hk为期望*间距，vk为实际速度，vk为期望速度，ak为加速度；8‑2)定义离散化的运动规划动力学方程：x(k+1)＝Akx(k)+Bku(k)+Ck其中，Ak、Bk、Ck为系数矩阵；8‑3)构建成本函数以及约束条件，得到基于模型预测控制的优化问题：s.t.x(k+1)＝Akx(k)+Bku(k)+Ckumin≤u(k)≤umax其中，cost为成本函数，Qk和Pk分别为状态量和控制量的权重矩阵，规划时域为n步；8‑4)利用二次规划求解器对基于模型预测控制的优化问题进行求解，得到最优控制指令的时间序列，发送车辆的动力、制动系统。6.一种车辆汇入智能网联车队的控制系统，其特征在于，包括：车载传感器，位于待汇入智能网联车队的车辆上，用于感知道路环境信息，识别汇入主车道内前后方的车辆状态，其中，所述车