城市公交车辆最优生态驾驶研究

发布时间：2017-10-04 11:33

  本文关键词：城市公交车辆最优生态驾驶研究

  更多相关文章： 生态驾驶 最优控制 城市公交车辆生态驾驶模型 V2I通信 空间滚动优化

【摘要】：公交生态驾驶指约束公交司机驾驶行为、控制公交车辆行驶动态,确保车辆尽量温和行驶,降低车辆尾气排放水平的一种公交驾驶理念。公交运输系统作为城市交通的重要组成部分,其尾气排放量一直居高不下。探究城市公交车辆最优生态驾驶问题有助于降低公交排放水平,具有重要现实意义。通过控制交通环境改善交通的传统方法很难兼顾城市路网各个方向的交通需求。借助车辆与路边基础设施通信(V2I,Vehicle to Infrastructure)技术,获取和更新路况信息探讨交通控制问题具有实时性高,控制效果好等优点。本文从控制车辆动态适应交通环境角度探讨了城市公交车辆最优生态驾驶问题。即由V2I获取公交车辆行驶的路况信息,根据更新的路况信息求解最优控制方案,控制车辆自身行驶动态,适应路况变化干扰,降低公交车辆尾气排放。首先,建立城市公交车辆生态驾驶模型。由城市公交车辆实际运行工况抽象建立公交车辆混杂动态模型、交叉口信号灯配时方案模型、公交站台停靠延误模型、公交车辆尾气排放模型。以车辆混杂动态模型为主体,考虑公交车道限速、交叉口绿灯通行、站台延误停靠等约束条件,选取车辆尾气排放量为评价指标,建立城市公交车辆生态驾驶模型。建立包含滞站策略的站台停靠延误模型,乘客上下车完毕后公交车可选择在站台内有额外停留时间。建立包含滞站策略的城市公交车辆生态驾驶模型。其次,求解城市公交车辆生态驾驶最优控制方案。城市公交车辆生态驾驶是一个多约束条件的高阶混杂非线性系统最优控制问题。采用空间位置离散化,导致对应时域上的离散化和模型降阶,便于优化求解。对公交路线按站台位置空间离散化,相邻站台之间为一个子路段,选取若干子路段组成局部路段,局部路段对应降阶模型。采用空间滚动控制方法,逐步滚动优化,每滚动一步求解对应降阶模型最优解,多步优化完毕获取整体最优控制方案。求解降阶模型最优解,由约束条件确定状态变量可行解区域,在可行解区域内寻找可行路径,寻找可行路径中的最优路。再次,实验验证城市公交车辆生态驾驶模型和最优控制方案的可行性。百度地图获取北京市公交车辆实际运行线路,确定模型所需参数,求解城市公交车辆生态驾驶最优控制方案,观察分析实验仿真图,验证模型和控制算法的可行性。最后,设计公交驾驶员APP,实现驾驶员与最优驾驶方案的信息交互。驾驶员APP设计包括公交车辆定位、通信、最优驾驶方案显示三大模块。选取手机GPS定位模块定位公交车辆;使用HTTP通信协议实现和后台服务器的通信,并获取在线最优控制方案;最优驾驶方案包括到站提示、车辆启动、前方交叉口提示三大类提示信息。建立本地离线数据库,使用本地数据库验证APP定位功能、车辆实时位置显示功能以及最优驾驶方案提示功能。
【关键词】：生态驾驶 最优控制 城市公交车辆生态驾驶模型 V2I通信 空间滚动优化
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究目的及意义12
• 1.2 国内外研究现状12-18
• 1.2.1 生态驾驶研究12-15
• 1.2.2 机动车尾气排放研究15-17
• 1.2.3 V2I通信技术研究17-18
• 1.3 文章结构及主要研究内容18-21
• 第2章 城市公交车辆生态驾驶模型21-33
• 2.1 引言21
• 2.2 公交车辆混杂动态模型21-24
• 2.2.1 车辆混杂动态模型21-23
• 2.2.2 切换条件23-24
• 2.3 交叉口信号灯配时模型24
• 2.4 公交站台停靠延误模型24-26
• 2.4.1 站台停靠延误模型25
• 2.4.2 包含滞站策略的站台停靠延误模型25-26
• 2.5 公交排放模型26-29
• 2.5.1 VSP模型26-28
• 2.5.2 公交生态驾驶指标28-29
• 2.6 城市公交车辆生态驾驶模型29-31
• 2.6.1 约束条件29-30
• 2.6.2 城市公交车辆生态驾驶模型30-31
• 2.6.3 包含滞站策略城市公交车辆生态驾驶模型31
• 2.7 本章小结31-33
• 第3章 城市公交车辆生态驾驶最优控制33-49
• 3.1 引言33
• 3.2 城市公交车辆生态驾驶最优控制问题33-35
• 3.3 模型预测控制算法35-37
• 3.3.1 时域滚动优化思想35-37
• 3.3.2 空间滚动优化思想37
• 3.4 空间滚动优化算法37-41
• 3.4.1 公交线路空间离散化38-39
• 3.4.2 模型降价空间滚动优化控制39-41
• 3.5 降阶模型的优化求解41-47
• 3.5.1 剪枝42-44
• 3.5.2 搜寻可行路径44-46
• 3.5.3 非线性优化46
• 3.5.4 寻找最优路径46-47
• 3.6 本章小结47-49
• 第4章 城市公交车辆生态驾驶仿真研究49-63
• 4.1 引言49
• 4.2 城市公交车辆生态驾驶仿真实现49-57
• 4.2.1 城市公交车辆生态驾驶仿真实验一49-53
• 4.2.2 城市公交生态驾驶仿真实验二53-56
• 4.2.3 结果分析56-57
• 4.3 包含滞站策略城市公交车辆生态驾驶仿真实验57-62
• 4.4 本章小结62-63
• 第5章 公交驾驶员APP设计63-71
• 5.1 引言63
• 5.2 移动客户端APP设计63-65
• 5.2.1 APP功能模块设计64-65
• 5.2.2 APP主界面65
• 5.3 移动客户端APP功能演示65-70
• 5.3.1 本地数据库66-67
• 5.3.2 驾驶建议展示67-70
• 5.4 本章小结70-71
• 总结与展望71-75
• 论文研究总结71-72
• 论文研究展望72-75
• 参考文献75-79
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文79-81
• 致谢81

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