本發(fā)明屬于車輛動力裝置或傳動裝置的布置或安裝；兩個以上不同的原動機的布置或安裝；輔助驅(qū)動裝置；車輛用儀表或儀表板；與車輛動力裝置的冷卻、進氣、排氣或燃料供給結(jié)合的布置的技術領域，特別涉及一種根據(jù)實時采集的車輛信息對車道上的部分加入車聯(lián)網(wǎng)的自動駕駛車輛進行速度曲線優(yōu)化、使得車輛依此運行的基于車聯(lián)網(wǎng)的道路環(huán)保駕駛系統(tǒng)的控制方法。

背景技術：

城市中的信號交叉口對交通流有隔斷作用，車輛在此處經(jīng)常性加速、減速、怠速和停車，往往造成大量的機動車污染物排放及燃油消耗。為了解決信號交叉口帶來的負面影響，采用信號交叉口環(huán)保駕駛控制對車輛進行控制，信號交叉口環(huán)保駕駛控制能夠有效減少或縮短交叉口范圍內(nèi)車輛的加減速及停車怠速過程，降低燃油消耗與污染物排放。

然而，現(xiàn)有的信號交叉口環(huán)保駕駛控制系統(tǒng)存在以下明顯缺陷：

1、控制系統(tǒng)及相應的控制方法主要面向全自動駕駛環(huán)境進行設計與開發(fā)，無法在短時間內(nèi)應用于實際的交通控制當中；

2、現(xiàn)有控制系統(tǒng)在工作過程中需要對控制方案進行高頻率的更新計算，這將對通訊系統(tǒng)和計算機系統(tǒng)造成較大壓力；

3、現(xiàn)有控制系統(tǒng)中的控制方法多集中于單一車輛的速度優(yōu)化控制，忽略了道路交通狀況對車輛運行的影響，致使在實際應用過程中無法達到預期的控制目標，其控制效果隨交通飽和度的升高而逐漸降低；

4、現(xiàn)有控制方法中控制目標僅為減少燃油消耗及污染物排放量，未對交叉口吞吐量進行考量，無法充分利用信號控制的綠燈時長，對交叉口吞吐量造成嚴重的負面影響，不適用于交通壓力較大的交叉口。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明解決的技術問題是，現(xiàn)有技術中，現(xiàn)有的信號交叉口環(huán)保駕駛控制系統(tǒng)主要面向全自動駕駛車輛，無法在短時間內(nèi)應用于實際的交通控制當中，高頻運算會對通訊系統(tǒng)和計算機系統(tǒng)造成較大壓力，控制非針對整體路網(wǎng)，較為片面的控制模式使得控制效果隨交通飽和度的升高而逐漸降低，無法充分利用信號控制的綠燈時長，對交叉口吞吐量造成嚴重的負面影響，不適用于交通壓力較大的交叉口的問題，進而提供了一種優(yōu)化的基于車聯(lián)網(wǎng)的道路環(huán)保駕駛系統(tǒng)的控制方法。

本發(fā)明所采用的技術方案是，一種基于車聯(lián)網(wǎng)的道路環(huán)保駕駛系統(tǒng)的控制方法，所述系統(tǒng)包括設置在道路起點處的車輛檢測器，所述道路終點處設有信號燈，所述車輛檢測器連接至控制器，所述控制器連接有信息采集設備，所述控制器連接至車輛，所述控制器連接至數(shù)據(jù)庫；

所述方法包括以下步驟：

步驟1：車輛行駛至道路起點處，車輛檢測器檢測車輛信息，控制器與車輛進行通訊連接；

步驟2：連接失敗，控制器判斷車輛為非受控車輛時，進行步驟3；連接成功，控制器判斷車輛為自動駕駛車輛時，進行步驟4；

步驟3：對于當前車輛進行微觀車輛跟馳模型計算，得到當前車輛的運動軌跡與速度曲線，結(jié)果存儲于數(shù)據(jù)庫中；進行步驟5；

步驟4：控制器讀取車輛檢測器采集的車輛信息，結(jié)合上一車輛的運動軌跡與速度曲線，對于當前車輛進行運動軌跡與速度曲線的優(yōu)化，將優(yōu)化結(jié)果傳輸至當前車輛，結(jié)果存儲于數(shù)據(jù)庫中，斷開當前車輛和控制器間的連接；

步驟5：結(jié)束對當前車輛的控制。

優(yōu)選地，所述步驟1中，車輛檢測器檢測當前車輛的到達時間、位置和速度。

優(yōu)選地，所述步驟3中，得到當前車輛的運動軌跡與速度曲線的方法包括以下步驟：

步驟3.1：計算當前車輛的加速度

其中，其中，為當前車輛的最大加速度，vn(t)為當前車輛的速度，為當前車輛的期望速度，δ為加速度指數(shù)，為當前車輛與前序車輛的期望最小距離，△sn(t)為當前車輛與前序車輛的實際距離，s0為擁堵距離，t為安全車頭時距，△vn(t)為當前車輛與前序車輛的速度差，為當前車輛的期望減速度，為當前車輛到達車輛檢測器的初始時間；

步驟3.2：獲取數(shù)據(jù)庫中的交通燈信息，得到綠燈時間集合ξ，判斷當前車輛是否可以與前車在同一周期的綠燈時間通過交叉口，若可以，則當前車輛的加速度應為其中，為當前車輛到達車輛檢測器的初始時間，當前車輛通過停車線的終端時間若不行，則當前車輛前方的第一個紅燈的起始時刻為其中，r為信號燈的紅燈時長，g為信號燈的綠燈時長；

步驟3.3：在路口設置當前車輛前方的第一個紅燈時刻的虛擬靜止車輛，當前車輛的加速度為

其中，l為停車線的位置，sn(t)為當前車輛的位置，tr為信號燈為紅燈的起始時刻。

優(yōu)選地，所述步驟3.3中，當前車輛前方為紅燈時，當前車輛的前車為所述虛擬靜止車輛，當前車輛前方為綠燈時，當前車輛的前車為實際前序車輛。

優(yōu)選地，所述步驟4中，得到當前車輛的運動軌跡與速度曲線的方法包括以下步驟：

步驟4.1：計算當前車輛駛過交叉口的預期時間其中，當前車輛的候選終端時間當前車輛在不考慮前車及信號燈的控制情況下通過停車線的最早時間th為在停車線處兩個連續(xù)車輛的預設車頭時距，vlim為當前道路的法定限速值；

步驟4.2：根據(jù)龐特里雅金極大值原理定義協(xié)狀態(tài)

其中，△t為迭代的時間步長，設定最大容許誤差εmax；

步驟4.3：初始化協(xié)狀態(tài)，λ⁽⁰⁾(i)＝0，時空軌跡sn(i)＝0，加速度un(i)＝0；初始化速度為當前車輛的初始速度；

步驟4.4：基于約束條件，利用上一迭代得出的協(xié)狀態(tài)λ^(m-1)(i)沿道路自起始位置至終點位置求解狀態(tài)x^(m)(i)＝(vn(i),un(i))^t；

步驟4.5：利用上一迭代得出的x^(m)(i)沿道路自終點位置至起始位置求解協(xié)狀態(tài)方程得出λ^(m)(i)；

步驟4.6：利用上一迭代的λ^(m)和λ^(m-1)平滑更新協(xié)狀態(tài)λ^(m)＝(1-γ)λ^(m-1)+γ·λ^(m)；0≤γ≤1；

步驟4.7：當滿足||λ^(m)-λ^(m)||<εmax時停止迭代，其他情況下設置m＝m+1并返回步驟4.4；

步驟4.8：判斷生成的自動駕駛車輛時空軌跡與前車時空軌跡是否存在沖突，若不存在，則判定生成的速度曲線為有效曲線；若存在，則將當前自動駕駛車輛設置為非受控車輛，進行步驟3。

優(yōu)選地，所述步驟4.4中，根據(jù)龐特里雅金極大值原理其中，w3∈r⁺，加速度變化率

sn(i+1)＝sn(i)+△t(vn(i)+0.5·un(i)·△t)；β1和β2為燃油消耗與污染物排放模型中的參數(shù)。

優(yōu)選地，所述步驟4.4中，約束條件包括：

加速度變化率為當前車輛的最大加速度變化率，kn為當前車輛的最小加速度變化率；

加速度為當前車輛的最大加速度，un為當前車輛的最小加速度；

速度vn為當前車輛的最低速度限制；

當加速度un(i)≥0時，運行成本

當加速度un(i)＜0時，運行成本

α0,α1,α2,α3,β1,β2為燃油消耗與污染物排放模型中的參數(shù)。

優(yōu)選地，所述步驟4.5中，自動駕駛車輛的終端加速度為終端條件為

λ1(p)＝2w1(sn(p)-l),λ2(p)＝2w2(vn(p)-vlim)，w1∈r⁺，w2∈r⁺，后向求解λ1(j)，λ2(j)，j∈(p,p-1,...,2)，λ1(j-1)＝λ1(j)，λ2(j-1)＝λ2(j)+w3(-α0·vn(j)^-2+α2+2α3·vn(t))·△t+λ1(j-1)·△t。

本發(fā)明提供了一種優(yōu)化的基于車聯(lián)網(wǎng)的道路環(huán)保駕駛系統(tǒng)的控制方法，通過車輛檢測器采集經(jīng)過道路起點處的信息和信號控制信息，對非受控車輛的行駛軌跡及速度進行預測，并對自動駕駛車輛進行速度曲線優(yōu)化，利用車輛間的相互影響實現(xiàn)對所有車輛的環(huán)保駕駛控制。

本發(fā)明的有益效果在于：

1、交叉口吞吐量具有最高優(yōu)先權，即在保障交叉口吞吐量的基礎上最大程度地降低系統(tǒng)整體燃油消耗與污染物排放；

2、對非受控車輛的間接控制，即根據(jù)車輛跟馳規(guī)律，合理利用自動駕駛車輛對后方非受控車輛的速度的影響，進而實現(xiàn)對所有車輛的控制。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的道路環(huán)保駕駛系統(tǒng)的結(jié)構框圖。

具體實施方式

下面結(jié)合實施例對本發(fā)明做進一步的詳細描述，但本發(fā)明的保護范圍并不限于此。

如圖所示，本發(fā)明涉及一種基于車聯(lián)網(wǎng)的道路環(huán)保駕駛系統(tǒng)的控制方法，所述系統(tǒng)包括設置在道路起點處的車輛檢測器，所述道路終點處設有信號燈，所述車輛檢測器連接至控制器，所述控制器連接有信息采集設備，所述控制器連接至車輛，所述控制器連接至數(shù)據(jù)庫。

所述方法包括以下步驟。

步驟1：車輛行駛至道路起點處，車輛檢測器檢測車輛信息，控制器與車輛進行通訊連接。

所述步驟1中，車輛檢測器檢測當前車輛的到達時間、位置和速度。

本發(fā)明中，信息采集設備主要用于對駛?cè)肟刂茀^(qū)域的車輛進行信息采集，采集的信息包括車輛在車輛檢測器處的到達時間、位置和速度。每當有新的車輛到達車輛檢測器處，車輛檢測器反饋信息至控制器，信息采集設備即被激活，并將采集到的信息傳遞給控制器，用于判斷當前車輛是否受控，以及計算其優(yōu)化信息。

本發(fā)明中，控制器中包括非受控車輛建模模塊和自動駕駛車輛優(yōu)化模塊。非受控車輛建模模塊對非受控車輛的時空軌跡和速度曲線進行預測，利用信息采集設備傳送至控制器的車輛信息，結(jié)合信號控制信息和前車的時空軌跡與速度曲線信息，計算非受控車輛的時空軌跡與速度曲線，并將計算結(jié)果存儲于數(shù)據(jù)庫中等待后續(xù)計算過程中調(diào)用。自動駕駛車輛優(yōu)化模塊對自動駕駛車輛的速度曲線進行優(yōu)化，利用信息采集設備傳來的車輛信息，結(jié)合信號控制信息和前車的時空軌跡與速度曲線信息，利用本發(fā)明的優(yōu)化算法計算車輛的最優(yōu)速度曲線及時空軌跡，并將最優(yōu)速度曲線傳輸給相應的自動駕駛車輛中的控制模塊，同時將計算結(jié)果存儲于數(shù)據(jù)庫中等待后續(xù)計算過程中調(diào)用。

本發(fā)明中，設備間的通訊利用dsrc或lte-v通訊技術完成，實現(xiàn)信息沿車輛檢測器通過控制器至車輛的方向的傳輸，此為相關領域技術人員容易理解的內(nèi)容，可以依需求自行設置。

步驟2：連接失敗，控制器判斷車輛為非受控車輛時，進行步驟3；連接成功，控制器判斷車輛為自動駕駛車輛時，進行步驟4。

本發(fā)明中，當車輛檢測器檢測到車輛通過時，控制器嘗試與車輛建立通訊連接，若連接成功，則判定車輛為自動駕駛車輛，自動駕駛車輛優(yōu)化模塊被激活，對應步驟4，若連接失敗，則判定車輛為非受控車輛，非受控車輛建模模塊被激活，對應步驟3。

步驟3：對于當前車輛進行微觀車輛跟馳模型計算，得到當前車輛的運動軌跡與速度曲線，結(jié)果存儲于數(shù)據(jù)庫中；進行步驟5。

所述步驟3中，得到當前車輛的運動軌跡與速度曲線的方法包括以下步驟。

步驟3.1：計算當前車輛的加速度

其中，其中，為當前車輛的最大加速度，vn(t)為當前車輛的速度，為當前車輛的期望速度，δ為加速度指數(shù)，為當前車輛與前序車輛的期望最小距離，△sn(t)為當前車輛與前序車輛的實際距離，s0為擁堵距離，t為安全車頭時距，△vn(t)為當前車輛與前序車輛的速度差，為當前車輛的期望減速度，為當前車輛到達車輛檢測器的初始時間。

本發(fā)明中，步驟3.1根據(jù)當前車輛與前車間的相對距離和相對速度，計算當前車輛與前車間的加速度關系，即為當前車輛的加速度。

本發(fā)明中，s0根據(jù)交通實際擁堵的程度設定，為統(tǒng)計得到的定值，為相對速度的系數(shù)統(tǒng)計值。

步驟3.2：獲取數(shù)據(jù)庫中的交通燈信息，得到綠燈時間集合ξ，判斷當前車輛是否可以與前車在同一周期的綠燈時間通過交叉口，若可以，則當前車輛的加速度應為其中，為當前車輛到達車輛檢測器的初始時間，當前車輛通過停車線的終端時間若不行，則當前車輛前方的第一個紅燈的起始時刻為其中，r為信號燈的紅燈時長，g為信號燈的綠燈時長。

本發(fā)明中，意為上一個信號燈結(jié)束到當前信號燈周期的紅燈起始時間。

步驟3.3：在路口設置當前車輛前方的第一個紅燈時刻的虛擬靜止車輛，當前車輛的加速度為

其中，l為停車線的位置，sn(t)為當前車輛的位置，tr為信號燈為紅燈的起始時刻。

所述步驟3.3中，當前車輛前方為紅燈時，當前車輛的前車為所述虛擬靜止車輛，當前車輛前方為綠燈時，當前車輛的前車為實際前序車輛。

本發(fā)明中，當前車輛的加速度包括在同一道路段中，信號燈還沒有變紅燈及燈變?yōu)榧t燈的情況。

本發(fā)明中，中，由于此時前車的速度為0，故此時的△vn(t)＝vn(t)。

步驟4：控制器讀取車輛檢測器采集的車輛信息，結(jié)合上一車輛的運動軌跡與速度曲線，對于當前車輛進行運動軌跡與速度曲線的優(yōu)化，將優(yōu)化結(jié)果傳輸至當前車輛，結(jié)果存儲于數(shù)據(jù)庫中，斷開當前車輛和控制器間的連接。

本發(fā)明中，利用車輛檢測器采集的車輛信息，結(jié)合信號控制信息和前車的時空軌跡與速度曲線信息，對自動駕駛車輛進行速度曲線優(yōu)化，優(yōu)化目標為保證交叉口吞吐量的情況下最小化總體燃油消耗及污染物排放量，為了降低計算時間，該算法在龐德里亞金極大值原理(pmp)架構下進行構建并利用數(shù)值化pmp方法進行求解。

所述步驟4中，得到當前車輛的運動軌跡與速度曲線的方法包括以下步驟。

步驟4.1：計算當前車輛駛過交叉口的預期時間其中，當前車輛的候選終端時間當前車輛在不考慮前車及信號燈的控制情況下通過停車線的最早時間th為在停車線處兩個連續(xù)車輛的預設車頭時距，vlim為當前道路的法定限速值。

本發(fā)明中，在綠燈集合情況下，當前車輛駛過交叉口的預期時間為第一種，在紅燈集合情況下，當前車輛駛過交叉口的預期時間為第二種，此時，紅燈的起始時刻與紅燈整體時長的和為綠燈的起始時刻。

本發(fā)明中，th是指當前車輛與前車間的通過交叉口的間隔時間，包含了擁堵時間，時距表示車頭時間間距，是交通工程的既有定義，意義為后一輛車開到前一輛車此時刻位置所需要花的時間。

本發(fā)明中，當前車輛在不考慮前車及信號燈的控制情況下通過停車線的最早時間是指前車很遠，不會對當前車輛產(chǎn)生影響，當前車輛以最大速度通過交叉口的時間。

步驟4.2：根據(jù)龐特里雅金極大值原理定義協(xié)狀態(tài)

其中，△t為迭代的時間步長，設定最大容許誤差εmax。

本發(fā)明中，龐德里亞金極大值原理(pmp)提出了協(xié)狀態(tài)(co-state)的概念，可以用于進行迭代。此時，λ1(i)和λ2(i)均為有理數(shù)。

步驟4.3：初始化協(xié)狀態(tài)，λ⁽⁰⁾(i)＝0，時空軌跡sn(i)＝0，加速度un(i)＝0；初始化速度為當前車輛的初始速度。

步驟4.4：基于約束條件，利用上一迭代得出的協(xié)狀態(tài)λ^(m-1)(i)沿道路自起始位置至終點位置求解狀態(tài)x^(m)(i)＝(vn(i),un(i))^t。

所述步驟4.4中，根據(jù)龐特里雅金極大值原理其中，w3∈r⁺，加速度變化率vn(i+1)＝vn(i)+un(i)·△t，sn(i+1)＝sn(i)+△t(vn(i)+0.5·un(i)·△t)；β1和β2為燃油消耗與污染物排放模型中的參數(shù)。

所述步驟4.4中，約束條件包括：

加速度變化率為當前車輛的最大加速度變化率，kn為當前車輛的最小加速度變化率；

加速度為當前車輛的最大加速度，un為當前車輛的最小加速度；

速度vn為當前車輛的最低速度限制；

當加速度un(i)≥0時，運行成本

當加速度un(i)＜0時，運行成本

α0,α1,α2,α3,β1,β2為燃油消耗與污染物排放模型中的參數(shù)。

本發(fā)明中，加速度變化率應當盡可能小，保證駕駛?cè)撕统丝偷氖孢m。

本發(fā)明中，最終應當判斷計算結(jié)果是否滿足約束條件，若滿足，則保持原值，若不滿足，則應當強制更改計算結(jié)果，使其滿足約束條件。

本發(fā)明中，運行成本的第一項均為龐特里雅金極大值原理中定義的油耗，第二項則為舒適度的數(shù)值，舒適度主要考量加速度值。

步驟4.5：利用上一迭代得出的x^(m)(i)沿道路自終點位置至起始位置求解協(xié)狀態(tài)方程得出λ^(m)(i)。

所述步驟4.5中，自動駕駛車輛的終端加速度為終端條件為

λ1(p)＝2w1(sn(p)-l),λ2(p)＝2w2(vn(p)-vlim)，w1∈r⁺，w2∈r⁺，后向求解λ1(j)，λ2(j)，j∈(p,p-1,...,2)，λ1(j-1)＝λ1(j)，λ2(j-1)＝λ2(j)+w3(-α0·vn(j)^-2+α²+2α³·vn(t))·△t+λ1(j-1)·△t。

利用上一迭代的λ^(m)和λ^(m-1)平滑更新協(xié)狀態(tài)λ^(m)＝(1-γ)λ^(m-1)+γ·λ^(m)；0≤γ≤1。

本發(fā)明中，計算λ^(m)(i)需要用到所有的x^(m)(i)＝(vn(i),un(i))^t。

步驟4.7：當滿足||λ^(m)-λ^(m)||<εmax時停止迭代，其他情況下設置m＝m+1并返回步驟4.4。

本發(fā)明中，εmax的值可以依據(jù)需求，由本領域技術人員根據(jù)理解自行設置，以滿足不同的路況約束。

步驟4.8：判斷生成的自動駕駛車輛時空軌跡與前車時空軌跡是否存在沖突，若不存在，則判定生成的速度曲線為有效曲線；若存在，則將當前自動駕駛車輛設置為非受控車輛，進行步驟3。

步驟5：結(jié)束對當前車輛的控制。

本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術中，現(xiàn)有的信號交叉口環(huán)保駕駛控制系統(tǒng)主要面向全自動駕駛車輛，無法在短時間內(nèi)應用于實際的交通控制當中，高頻運算會對通訊系統(tǒng)和計算機系統(tǒng)造成較大壓力，控制非針對整體路網(wǎng)，較為片面的控制模式使得控制效果隨交通飽和度的升高而逐漸降低，無法充分利用信號控制的綠燈時長，對交叉口吞吐量造成嚴重的負面影響，不適用于交通壓力較大的交叉口的問題，通過車輛檢測器采集經(jīng)過道路起點處的信息和信號控制信息，對非受控車輛的行駛軌跡及速度進行預測，并對自動駕駛車輛進行速度曲線優(yōu)化，利用車輛間的相互影響實現(xiàn)對所有車輛的環(huán)保駕駛控制。

本發(fā)明的有益效果在于：

1、交叉口吞吐量具有最高優(yōu)先權，即在保障交叉口吞吐量的基礎上最大程度地降低系統(tǒng)整體燃油消耗與污染物排放；

2、對非受控車輛的間接控制，即根據(jù)車輛跟馳規(guī)律，合理利用自動駕駛車輛對后方非受控車輛的速度的影響，進而實現(xiàn)對所有車輛的控制。