网联自动驾驶环境下信号交叉口环保驾驶控制研究

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1、博士学位论文网联自动驾驶环境下信号交叉口环保驾驶控制研究RESEARCHONECO-DRIVINGCONTROLATSIGNALIZEDINTERSECTIONSUNDERCONNECTEDANDAUTOMATEDVEHICLESENVIRONMENT姜慧夫哈尔滨工业大学2018年06月国内图书分类号：U491学校代码：10213国际图书分类号：656密级：公开工学博士学位论文网联自动驾驶环境下信号交叉口环保驾驶控制研究博士研究生：姜慧夫导师：安实教授申请学位：工学博士学科：交通运输规划与管理所在单位：交通科学与工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedI

2、ndex:U491U.D.C:656DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONECO-DRIVINGCONTROLATSIGNALIZEDINTERSECTIONSUNDERCONNECTEDANDAUTOMATEDVEHICLESENVIRONMENTCandidate：JiangHuifuSupervisor：Prof.AnShiAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringSpeciality：TransportationPlanningandManagementAffiliat

3、ion：SchoolofTransportationScienceandEngineeringDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要环保驾驶控制是以车辆节能减排为动机的道路交通控制方法，随着通讯技术与控制技术的快速发展，环保驾驶控制的可行性及有效性逐渐提高，在道路交通空气污染防治方面具有良好前景。目前国外部分地区已经开始实施不同程度的高速公路环保驾驶控制，用以改善车辆燃油效率，降低污染物排放量。而对于信号交叉口环保驾驶控制，由于近期研究过度侧重于完全网联自动驾驶环境

4、下的车辆控制，对于网联自动驾驶车辆与传统有人驾驶车辆混行的网联自动驾驶环境考量不足，导致相应理论目前的可行性不高；同时，过度追求车辆节能减排而忽略了道路交通机动性，易导致信号交叉口处交通拥堵加剧；此外，理论延续性不佳，未形成面向多种形式交叉口的环保驾驶控制理论体系。本文基于微观车辆跟驰理论与最优控制理论，以直行车辆为控制对象，以“传统有人驾驶车辆运动预测→单车道单点信号交叉口环保驾驶控制→敏感性分析→面向单车道连续信号交叉口改进→面向多车道信号交叉口改进”为主线对网联自动驾驶车辆与传统有人驾驶车辆混行环境下的信号交叉口环保驾驶控制展开研究。本文基于微观车辆跟驰理论，采用“虚拟前车”概念，对多种

5、连续交通流微观车辆跟驰模型进行了面向信号交叉口间断交通流的改进，并利用实测车辆运动数据对各改进后模型进行参数优化校正。选取计算准确性最优的改进模型作为网联自动驾驶车辆与传统有人驾驶车辆混行的网联自动驾驶环境下传统有人驾驶车辆运动状态预测算法，为后续的环保驾驶控制研究提供基础的道路交通状态感知支持。面向单车道单点信号交叉口，设计了相应的环保驾驶控制系统，该系统通过优化网联自动驾驶车辆的速度轨迹来对整体交通流进行优化，以实现保障交叉口道路交通机动性、改善车辆燃油效率及降低污染物排放的控制目标。利用庞特里亚金极小值定理对网联自动驾驶车辆速度优化控制问题进行求解，并采用双向迭代算法加速求解过程，增强控

6、制系统时效性。针对单车道单点信号交叉口环保驾驶控制系统，对其在不同路网中、不同因素影响下的控制效果全面测试。采用敏感性分析方法，对系统在单车道单点信号交叉口处实施的适用条件进行归纳，为系统的实际应用提供指导；对系统在单车道连续信号交叉口路网中应用的可行性进行评估，分析系统控制的不良效应及其背后的交通机理，为面向单车道连续信号交叉口的改进提供方向引导-I-哈尔滨工业大学工学博士学位论文与理论支持。面向单车道连续信号交叉口，对单车道单点信号交叉口环保驾驶控制系统进行改进，通过调整网联自动驾驶车辆最优速度轨迹来抑制单车道单点信号交叉口环保驾驶控制在单车道连续信号交叉口路网中造成的不良效应，以系统环保

7、收益最大化为目标构建车辆收益平衡优化控制模型，降低不良效应抑制带来的车辆燃油消耗收益损失。利用离线优化方式对网联自动驾驶车辆速度优化方法进行改进，进一步增强控制系统时效性。面向多车道信号交叉口，引入车辆协同换道控制对单车道连续信号交叉口环保驾驶控制系统进行改进。基于最优安全间隙调整逻辑构建车辆协同换道速度优化控制方法，保障车辆换道运动优先权、改善换道过程中的车辆燃油效率。构建换道后网联自动驾驶车辆