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原文传递混合交通环境下多智能网联车协同匝道合流规划与控制研究

论文题名：	混合交通环境下多智能网联车协同匝道合流规划与控制研究
关键词：	智能网联车辆;匝道合流;混合交通;控制势垒函数;事件驱动建模
摘要：	多智能网联车协同控制是缓解匝道合流区交通冲突、提高通行效率的有效手段。然而在可预见的未来，智能网联车辆将长期与人工驾驶车辆在同一环境下混合行驶，人类驾驶员的行为随机性与不确定性会给智能网联车辆协同控制的安全性带来极大挑战。因此，本文围绕混合交通环境下匝道合流区的多智能网联车协同控制开展研究，分别进行滚动时域多车协同合流轨迹规划和运动控制、基于事件驱动的多车协同合流模式切换与融合控制、智能网联汽车微缩测试平台等研究，以期实现匝道合流区安全高效的车辆协同控制，提升交通通行效率和车辆能量效率。本文的主要研究内容如下：　　（1）面向混合交通的多车协同合流轨迹滚动优化方法。分析混合交通环境匝道协同合流场景，研究多智能网联车协同控制构型，构建以通行时间和能量消耗最小为目标，含控制输入约束、可规划灵活合流点的自由终端最优控制问题，提出滚动时域轨迹优化架构以适应人类驾驶车辆的不确定性扰动，并利用极小值原理求解最优轨迹控制律。典型匝道合流的仿真结果表明，所提出策略能够提高通行效率，降低车辆能耗，并具有良好的鲁棒性。　　（2）安全保障型多智能网联车协同合流控制。建立非线性车辆纵向动力学模型，构建包含车辆动力约束和车间安全距离约束的多车协同合流问题。提出以高效、节能通行为目标的分层式协同合流控制架构，其中上层基于极小值原理求解无约束最优控制问题以规划灵活合流点，下层利用上层提供的灵活合流点，设计控制李雅普诺夫函数（CLF）和控制势垒函数（CBF），重构优化问题的目标和约束表达形式，将多约束控制问题转化为二次规划问题以实现快速求解。多车协同合流的仿真表明，该策略可以实现安全高效的混合交通环境车辆合流，且相比固定合流点策略可有效缓解交通震波并节省10％以上的车辆能耗。　　（3）基于事件驱动的多车协同合流模式切换与融合控制。分析匝道合流区智能网联车辆控制模式切换过程，构建事件驱动多模式控制问题及模式切换条件。基于信号时序逻辑（STL），建立集成车辆模型集、多控制器集的事件驱动匝道合流控制架构，并将车辆多模式控制任务转化为具有时序信息的STL表达式。同时，将STL的构造函数映射至CBF和CLF，设计基于CBF-CLF的多模式二次规划控制器。仿真表明，提出的事件驱动型协同控制方案可实现智能网联车在混合交通匝道合流区的安全高效通行。　　（4）智能网联汽车微缩测试平台及实验研究。搭建包含智慧城市微缩测试模型、微缩智能网联汽车及运动捕捉系统等在内的硬件平台，设计包含通讯协调、轨迹规划和运动控制等在内的云控软件系统。开展加速-巡航、闭环路径跟踪、及存在前车扰动时的安全跟驰和匝道合流实时控制实验，实验结果表明所提出的事件驱动型滚动时域控制策略的有效性。
作者：	刘昊吉
专业：	机械工程;车辆工程
导师：	殷国栋
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2022