智能网联环境下协同式自适应巡航算法研究及试验验证

发布时间：2020-06-02 20:24

【摘要】：近年来,得益于以专用短距离通讯技术为代表的低延时高可靠性通讯技术的快速发展,车辆之间、车辆与交通设施之间实时共享信息成为可能。协同式自适应巡航控制系统(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)在传统自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)系统的基础上,借助车与车之间的通讯,实现车辆行驶状态信息的共享。相比于传统ACC系统,CACC系统对道路突发状况的响应更加迅速,能够更好地保障车辆的行驶安全,同时可以缩短车辆之间的跟驰距离,降低车辆能耗,提高道路的通行效率。本文主要对CACC跟随控制算法进行研究,并设计智能微缩车试验平台对算法进行测试。首先,针对利用智能网联汽车进行控制算法测试具有危险系数高、试验成本昂贵、灵活性较低、试验平台搭建困难等问题,本文搭建了基于智能微缩车的试验平台,通过智能微缩车模拟智能网联汽车,进行CACC控制算法的验证。本文详细介绍了试验平台的总体设计、智能微缩车的软硬件系统架构设计及智能微缩车各个模块的工作原理以及具体硬件实现。其次,在CACC控制算法验证中,智能微缩车具备自动驾驶能力是基础,在本文中可理解为具备车道保持的功能。本文中智能微缩车通过车载摄像头实时获取微缩车前方的车道图像,经过图像预处理步骤得到车道线二值图像。本文设计了一种在二值图像上基于车道线宽度特征的边缘点提取算法,通过霍夫变换对提取的车道线边缘点集合进行拟合,得到车道线方程,同时完成车道线方程从像素坐标系到世界坐标系的转换,确定微缩车与车道线的相对位置,进而计算微缩车相对于车道中线的偏航角及偏航位移,输入横向控制器计算转向舵机的控制量,完成微缩车的车道保持功能。再次,本文设计了一种分为上下两层的CACC系统,上层通过车车通讯获得前车的位置与速度信息,基于固定车间时距的车间安全距离计算方法,利用LQR控制器计算自车的最优加速度,下层通过模糊PID控制器计算智能微缩车调速电机的控制量。针对CACC系统中头车的速度规划问题,本文中的头车与信号灯进行交互,基于信号灯正时(Signal Phase And Timing,SPAT)模型,根据信号灯状态信息决策出自车的最佳速度,使车队尽可能地在绿灯时间窗口内通过信号灯。最后,本文通过智能微缩车试验平台完成单辆车的车道保持试验及两辆车的CACC控制算法试验,通过大量实验与数据分析,不仅验证了智能微缩车以及试验平台的可行性与可靠性,而且验证了CACC系统控制算法的有效性。
【图文】：

典型结构

合肥工业大学硕士学位论文。CACC 系统可以通过车载通讯设备接收前方车辆的行驶状态信息行驶状态信息实现车辆队列行驶，相对于传统 ACC 系统，有效缩短的跟驰距离与后车响应时间，CACC 系统的装车率到达一定程度时升道路的通行效率，改善车队安全性能，优化车辆的燃油消耗[8~9]。典型的 CACC 系统结构[10]。

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1 绪论长远来看，，车辆网联化的市场规模是非常巨大的，根据权威机构的预测，球V2X的市场规模超过6140亿人民币，而中国的V2X市场规模也将超过民币。随着更多的车辆加装 V2X 设备，带来的智能交通基础设施改造、系统升级的市场规模同样将达到千亿级别。到 2030 年，中国市场内 100%产品将具备信息化功能，由此衍生出来的更多新商业模式同样将带来巨大
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U495

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