关键词:
车路协同自动驾驶系统
微观交通流
异质交通流
智能网联自动驾驶车辆
协同自适应控制
纵向控制
稳定性理论
间距策略
最优控制
深度强化学习
摘要:
随着经济社会的蓬勃发展,大数据、人工智能技术等高新技术呈现出爆发式地增长,传统交通系统正在逐步向新一代智能网联交通系统演化。作为智能网联交通系统中的新兴产品和技术,智能网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicle,CAV)和自动驾驶车辆控制技术受到了学术界和工业界的广泛关注,并在理论和实践方面均取得了一定的进展。现阶段,部分自动驾驶技术已实现商业化落地,能够实现车辆的辅助驾驶,比如自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)系统,它能使车辆实现在一定速度下与前车保持适当的距离自动跟驰。随着自动驾驶技术的深入发展,更多高级的辅助驾驶技术的将不断涌现,人工驾驶车辆(Human Driver Vehicle,HV)和智能网联自动驾驶车辆混合的异质交通流中将在路网中出现。由于人工驾驶车辆的多样性和不确定性,智能网联自动驾驶车辆需面对复杂的驾驶环境,因此它需要先进的纵向控制技术以满足多样化的驾驶需求。
本文的研究依托于国家重点研发计划项目课题《现代人车状态感知方法与群体运动态势演化机理研究(2018YFB1600602)》,针对人工驾驶车辆与智能网联自动驾驶车辆混合的异质交通流,研究智能网联自动驾驶车辆的纵向控制方法。文章首先提出了智能网联自动驾驶车辆在异质交通流中的控制框架,根据跟驰对象不同,将智能网联自动驾驶车辆分为了同质跟驰和异质跟驰两种情况,分别制定智能网联自动驾驶车辆的控制目标。其次,文章建立了智能网联自动驾驶车辆纵向控制模型。从纵向控制器的信息流拓扑结构出发,研究双向加速度信息对控制器稳定性能的影响。深入解析控制器间距保持策略对安全和稳定性的影响,提出更加安全的纵向控制间距策略,并建立智能网联自动驾驶车辆纵向控制器。最后,智能网联自动驾驶车辆纵向控制模型分别针对两种跟驰情况研究了智能网联自动驾驶车辆纵向控制控制参数优化方法,为智能网联自动驾驶车辆的纵向控制应用提供多种解决方案。在建立智能网联自动驾驶车辆纵向控制模型的基础上,提出同质跟驰中基于稳定性最优化的控制器增益优化方法以最大限度地提升车辆抵御扰动的能力,提高交通流的弦稳定性。结合深度强化学习方法提出异质跟驰中实现多目标优化的智能网联自动驾驶车辆纵向控制策略。本文主要内容及成果包括以下几个方面:
第一,分析异质交通流特性并制定智能网联自动驾驶车辆纵向控制框架。解析智能网联环境交通系统组成及服务水平,分析智能网联环境下异质交通流的组成及纵向运动特征。制定智能网联自动驾驶车辆的在异质交通流中的纵向控制框架和编队策略,使其分为同质跟驰以及异质跟驰两种情况,为后文分别进行不同策略的研究奠定基础。收集人工驾驶车辆和无网联自动驾驶车辆的运动数据集并对数据进行预处理,作为智能网联自动驾驶车辆面临的复杂混合交通环境的数据基础。
第二,分析双向加速度信息对纵向控制模型的稳定性影响。建立基于临近前后车加速度信息的纵向控制模型框架,扩展推导得到基于双向历史运动信息的纵向控制模型框架,根据特征微分方程方法分析基于两种框架的稳定性边界条件。将四种广泛使用的微观跟驰模型(IDM、OV、FVD、线性ACC)嵌入两种控制框架中得到扩展的跟驰模型,通过稳定性的理论分析结论以及数值仿真实验研究前后加速度信息对纵向模型的稳定性影响。研究发现,前向和后向的加速度信息在稳定性效益方面具有可替代性,信息比例的增加对均质交通流的稳定性是有利的,但双向信息比例之和超过一定限度后将对稳定性带来负面影响。除此之外,后向加速度信息比前向加速度信息使车辆略微更快地从扰动中恢复,但更容易引起微小的加速度的波动。因此前向加速度信息更有利于异质交通流的稳定性。
第三,设计智能网联自动驾驶车辆协同自适应控制器并进行稳定性分析。提出一个考虑减速停车距离的非一致最大减速(Non-Consistent Maximum Deceleration,NCMD)间距策略,能够在同等通行能力的前提下增强车辆的安全性和队列稳定性。在广泛应用的定常车头时距(Constant Time Headway,CTH)间距策略基础上考虑了减速距离的影响,同时考虑了车队的车辆之间不一致的最大减速度设计,从而实现安全效益的提升。从双层控制架构出发,基于分布式线性反馈控制器和非一致最大减速间距建立了协同自适应控制系统上层控制器,结合三阶运动模型构成协同自适应控制系统。最后,搭建了仿真平台,对具有不同参数的基于非一致最大减速的间距策略的协同自适应控制系统进行了仿真,验证了稳定性理论分析的结果。证明了本文提出的基于NCMD间距策略的智能网联自动驾驶车辆纵向控制器与基于CTH间距策略的智能网联自动驾驶车辆纵向控制器比,更适合小车头时距和低速下的控制,能够更加灵活的提升通行能力和稳定性可行阈,并可通过调节参