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原文传递基于坡度的智能车辆经济性运动规划研究

论文题名：	基于坡度的智能车辆经济性运动规划研究
关键词：	智能车辆;道路坡度;燃油经济性;运动规划;动态规划;二次规划
摘要：	随着汽车智能化和网联化技术的高速发展，智能车辆可以接收到更加全面的感知信息，为汽车节能减排研究注入了新鲜活力。本文借助高精度定位技术，并结合车辆系统动力学和道路坡度信息，针对智能车辆动力部件的高效区域，进行全局经济性参考车速规划，并将其与运动规划器相融合，完成经济性运动规划算法的开发，从而在一定程度上提高智能车辆的燃油经济性。　　为提高计算效率，本文将运动规划解耦为速度规划和路径规划，并从四个部分进行论述：经济性参考车速的规划、速度规划器的搭建、路径规划器的搭建、经济性运动规划的联合仿真验证。　　在经济性参考车速规划的研究中，首先建立了车辆纵向动力学模型和发动机油耗计算模型。然后，通过阶段划分与离散化、状态变量与控制变量的选取、状态转移方程的定义、代价函数的构造四个方面，对求解经济性参考车速的动态规划算法进行构建。为了解决动态规划算法耗时较长的问题，从算法的降维、路网重构与采样策略的优化、状态转移的车辆动力学约束三个方面，对动态规划算法进行耗时优化，并验证优化结果。最后，对典型路段、真实路段分别进行仿真分析，验证算法的节油效果，并分析总结经济性参考车速的节油机理。　　在速度规划的研究中，为了清楚的描述速度规划问题，以路径规划结果为坐标轴，完成笛卡尔坐标系到自然坐标系的转化。并以自然坐标系下的恒定v模型，对动态障碍物进行轨迹预测，找到S-L图到S-T图的映射关系，生成S-T投影图。考虑到S-T投影图的求解空间往往是非凸的，因此，结合经济性参考车速，本文设计了基于动态规划的车辆纵向行为决策算法。通过对每个障碍物决策出超车或让行的标记，将非凸求解空间转化为凸求解空间。最后，应用二次规划方法，以经济性参考车速为参考目标，在安全域内，完成符合经济性的速度规划。　　在路径规划的研究中，以车道中心线为坐标轴，完成笛卡尔坐标系到Frenet坐标系的转化。通过对车辆在超车或换道时的最小安全距离的分析，建立行车时的安全距离模型。然后，以Frenet坐标系下的恒定v模型，对障碍物进行轨迹预测，并生成碰撞风险区，完成S-L图的配置。考虑到S-L的求解空间往往是非凸的，因此，本文设计基于动态规划的横向行为决策算法。通过对每个碰撞风险区决策出左侧绕行或右侧绕行的标记，将非凸求解空间转化为凸求解空间。最后，采用二次规划的方法，以安全性、舒适性为目标，构造目标函数与约束条件，完成路径规划求解。　　在经济性运动规划的联合仿真验证中，采用“MATLAB/Simulink+SCANeR”的方案，搭建联合仿真平台，并制定经济性行驶策略。通过进行换道工况和超车工况的仿真，验证运动规划器的有效性。此外，本文设计了道路通行状态较好的高速公路场景，针对经济性运动规划的燃油经济性，进行仿真与论证。仿真结果证明，本文所提出的经济性运动规划算法是有效的，在道路通行状态较好的条件下，燃油经济性有一定程度的提升。
作者：	邢延辉
专业：	车辆工程
导师：	王玉海
授予学位：	硕士
授予学位单位：	吉林大学
学位年度：	2023