分会场

智能控制与混合动力

摘要

为降低电车的驱动能耗，减小整个驾驶循环的行驶时间，提高驾乘舒适性，提出了一种基于网联信息的长距离多目标速度动态规划算法。通过提前获取整条路段的道路限速以及红绿灯相位配时信息等，将其作为动态规划中不同位置点的速度状态的边界条件；结合网联信息获取的前方道路坡度，考虑整车纵向动力学的能耗模型，同时兼顾电机的制动能量回收进而计算整车驱动能耗；路段行驶时间包含行车时间和灯口停车等待时间；驾乘舒适性通过急动度表征，额外引入停车惩罚项以避免交叉口停车场景，将能耗、行驶时间、急动度以及停车惩罚加权引入目标函数中进行速度寻优。在单步迭代过程中，采用基于当前车速、坡度等限制的电机能力边界条件，进而缩小速度可行域的寻优范围，节省算力。设置简单驾驶员车速模型作为对照组，在一条包含6个红绿灯的10公里道路上仿真测试，仿真结果表明：规划速度的整体目标函数明显优于对照组，主要体现在驾乘舒适性。在行驶时间基本一致时，规划速度可节省电耗2%左右；在能耗基本一致时，可节省大约10%的行驶时间。同时，整条驾驶路段内，可有效避开红绿灯口停车场景，基本保证绿波出行。

关键词

信号灯;多目标优化;纯电车;速度规划;绿波出行

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