一种动态交通环境下的电动汽车速度规划方法及系统
本发明涉及一种汽车速度规划方法及系统，尤其涉及一种动态交通环境下的电动汽车速度规划方法及系统。
背景技术：
1、离散动态规划常用于汽车速度规划，为确保离散动态规划的最优性，至少需要将三个维度作为状态变量(时间、位置和速度)，而这导致了实时应用中无法接受的高计算时间。现有技术为了减少计算时间，一些方法省略了时间维度，而是将其考虑在成本函数中，该方法并不能保证最优性，特别是在速度限制变化的情况下，次优性尤其明显。离散动态规划的替代方法要么使用模型预测控制(mpc)，要么使用基于规则的优化技术。使用mpc的方法需要一个基于选定的即将到来的交通灯的绿灯阶段构建的解空间，mpc在解空间内确定速度轮廓，以最小化给定的成本函数。而基于规则的优化技术利用了这样一个事实：在没有任何边约束的情况下，最小化车轮上的能量会产生一个恒定的速度轮廓；即基于规则的优化技术的实用性较差，无法适用于动态交通环境下。
技术实现思路
1、发明目的：本发明的第一目的是提供一种计算工作量低且能够应用于动态交通环境下的电动汽车速度规划方法。
2、本发明的第二目的是提供一种动态交通环境下的电动汽车速度规划方法的系统。
3、技术方案：本发明公开的一种动态交通环境下的电动汽车速度规划方法，包括以下步骤：
4、获取道路交通信息；
5、静态速度规划，根据车辆位置和道路交通信息计算速度曲线；
6、长期规划，将速度曲线从位置域转换为时间域，并将其作为下一个交通信号灯的目标绿灯相位的输入；
7、目标绿灯相位自适应选择，对时间域的速度曲线进行积分，得到车辆到达下一个交通信号灯所需时间，根据交通信号灯的状态，通过自适应算法动态地调整车辆滑行和回收的比例；
8、动态速度规划，通过内外层迭代循环，不断地优化速度曲线，直至逼近最优速度曲线，并使车辆在目标绿灯相位内到达交通信号灯，并使车辆的车轮的能耗达到最小值；
9、短期规划，基于预设规则的短期规划在纵向控制块具有以下功能：功能a为预测性减速机动；功能b为以旅行时间为导向的脉冲和滑行策略；功能c为根据静态速度曲线启动滑行事件；功能d为遵循动态速度规划算法设定速度；
10、环境预测，计算前车的预测速度，生成解的空间，并基于此限制汽车位置。
11、进一步的，所述道路交通信息包括地图数据、交通信号灯数据和交通密度。
12、进一步的，所述计算速度曲线的步骤如下：
13、首先通过下式计算最大速度vmax，
14、vmax＝min(vmax,lim,vmax,be,vmax,park,vmax,dz)
15、
16、其中vmax,lim指法定速度限制，vmax,be指处理弯道的最大速度，vmax,park指考虑停车标志的最大速度，vmax,dz指通过减速带的最大速度，amax,la指最大横向加速度，rc指转弯半径；
17、速度曲线的计算公式如下：
18、vss＝min(vmax,vde)
19、vde＝αss·δvr+(1-αss)·δvss·ar
20、其中vde指减速曲线，用于接近速度降低；因子αss∈[0,1]，速度差δvr由滑行和回收两部分构成，且滑行和回收策略用于接近速度降低，即通过αss·δvr在滑行模式下减少速度，剩余的速度差(1-αss)·δvr在回收模式下被捕获；ar指能量回收时的加速度。
21、进一步的，所述速度曲线从位置域转换为时间域的步骤如下：
22、确定车辆在位置域中的速度轮廓，即车辆处于当前位置时的vss；
23、根据车辆的当前速度和加速度，计算车辆达到指定位置所需的时间；
24、通过积分或数值方法，将位置信息转换为时间信息，得到车辆到达该指定位置时的速度vltp。
25、进一步的，对vltp进行积分得到车辆到达下一个交通信号灯所需时间δtactual，若出现道路交通信息以外的新的交通信号灯，令αss＝0计算vss以选择最早的绿灯阶段。
26、进一步的，所述选择最早的绿灯阶段的步骤如下：
27、若车辆在新的交通信号灯的绿灯时到达，则该绿灯阶段为目标绿灯阶段；
28、若车辆在新的交通信号灯的红灯时到达，则该新的交通信号灯的下一轮的绿灯阶段为目标绿灯阶段，此时vss迭代增加，且每次仿真迭代步计算下一个目标绿灯阶段的到达时间。
29、进一步的，所述的内外层迭代循环的计算公式如下：
30、δtset＝tset-tactual
31、
32、其中tset为下一个交通信号灯的目标到达时间，tactual为当前时间，δstlp为交通信号灯与自车之间的距离，δtset为当前时间与目标到达时间的时间差，为动态速度规划计算的参考值；
33、设vltp，0为长期规划的速度曲线，如果对于所有t∈τ，其中都有则认为最优速度曲线使车轮处的能耗最小；若则通过以下两个迭代步骤找到最优速度曲线voptimal(t)：
34、内层迭代：将vltp，0大于vcon部分替换成vcon，vcon使得到达交通信号灯的时间为tset；
35、外层迭代：vltp，0降低，造成车辆速度降低、车辆到达下一个交通信号灯的时间延后，vltp，0被降低的部分在时间上进行拉伸。
36、进一步的，所述纵向控制块中的动态速度规划设定速度的计算公式：
37、vset,ddv(s)＝min(vss(s),vcon)，
38、将vss(s)和vcon传递至短期规划。
39、进一步的，所述前车的预测速度vfv(t)的计算公式如下：
40、vfv(t)＝min(vfv,actual,vfv,m(t)),t∈ph
41、其中ph是预测的时间范围，ph∈[0,th]，th是预测范围的长度，vfv,actual前车的实际速度，vfv,m(t)是指模拟的前车速度；
42、所述解空间由前车的预测速度vfv(t)、函数smax(t)和函数smin(t)组成，以限制车辆位置，
43、smax(t)＝max(sfv(t),smax,tl(t))
44、smin(t)＝smin,tl(t)
45、其中sfv(t)指前车的预测位置，smax,tl(t)指下一个交通信号灯的位置，smin,tl(t)指下一个交通信号灯切换时间。
46、基于同样的发明构思，本发明还公开了一种动态交通环境下的电动汽车速度规划系统，包括，
47、输入模块，用于获取道路交通信息；
48、静态速度规划模块，根据车辆位置和道路交通信息计算速度曲线；
49、长期规划模块，将速度曲线从位置域转换为时间域，并将其作为下一个交通信号灯的目标绿灯相位的输入；
50、自适应选择模块，对时间域的速度曲线进行积分，得到车辆到达下一个交通信号灯所需时间，根据交通信号灯的状态，通过自适应算法动态地调整车辆滑行和回收的比例；
51、动态速度规划模块，通过内外层迭代循环，不断地优化速度曲线，直至逼近最优速度曲线，并使车辆在目标绿灯相位内到达交通信号灯，并使车辆的车轮的能耗达到最小值；
52、短期规划模块，基于规则的短期规划在纵向控制块具有以下功能：功能a为预测性减速机动；功能b为以旅行时间为导向的脉冲和滑行策略；功能c为根据静态速度曲线启动滑行事件；功能d为遵循动态速度规划算法设定速度；
53、环境预测模块，用于计算前车的预测速度，生成解的空间，并基于此限制汽车位置。
54、有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：本发明不仅能够找到与任意速度限制下的三维离散动态规划相同的解，并且其计算复杂性比二维离散动态规划低了几个数量级；本发明引入短期规划，可以应用于动态交通场景，更加符合实际道路场景；本发明通过动态速度规划的内外层迭代算法，能够找到最小化车轮能量的速度曲线，适用于任意速度限制，并能在同一时间到达选定目标绿灯阶段的即将到来的交通信号灯；本发明创新性的提出了滑行和回收因子，使得能够自适应调整滑行和回收比例。
技术特征：
1.一种动态交通环境下的电动汽车速度规划方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的动态交通环境下的电动汽车速度规划方法，其特征在于：所述道路交通信息包括地图数据、交通信号灯数据和交通密度。
3.根据权利要求1所述的动态交通环境下的电动汽车速度规划方法，其特征在于：所述计算速度曲线的步骤如下：
4.根据权利要求3所述的动态交通环境下的电动汽车速度规划方法，其特征在于：所述速度曲线从位置域转换为时间域的步骤如下：
5.根据权利要求4所述的动态交通环境下的电动汽车速度规划方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的动态交通环境下的电动汽车速度规划方法，其特征在于：所述选择最早的绿灯阶段的步骤如下：
7.根据权利要求5所述的动态交通环境下的电动汽车速度规划方法，其特征在于：所述的内外层迭代循环的计算公式如下：
8.根据权利要求7所述的动态交通环境下的电动汽车速度规划方法，其特征在于：
9.根据权利要求7所述的动态交通环境下的电动汽车速度规划方法，其特征在于：所述前车的预测速度vfv(t)的计算公式如下：
10.一种动态交通环境下的电动汽车速度规划系统，其特征在于：包括，
技术总结
本发明公开了一种动态交通环境下的电动汽车速度规划方法及系统，包括以下步骤：获取道路交通信息；静态速度规划，根据车辆位置和道路交通信息计算速度曲线；长期规划，将速度曲线从位置域转换为时间域，并将其作为下一个交通信号灯的目标绿灯相位的输入；目标绿灯相位自适应选择，对时间域的速度曲线进行积分，得到车辆到达下一个交通信号灯所需时间；动态速度规划；基于预设规则的短期规划；环境预测，计算前车的预测速度，生成解的空间，并基于此限制汽车位置。本发明的计算复杂性相比于二维离散动态规划低了几个数量级，通过引入短期规划，可以应用于动态交通场景，更加符合实际道路场景。
技术研发人员：孙宁,马之辉,李爱,肖广兵,徐晓美
受保护的技术使用者：南京林业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23