智能網(wǎng)聯(lián)汽車協(xié)同控制技術（第2版）課件 第8、9章 面向城市路網(wǎng)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車時空軌跡優(yōu)化方法、智能網(wǎng)聯(lián)汽車動力學模型

智能網(wǎng)聯(lián)汽車協(xié)同控制技術第2版“十四五”時期國家重點出版物出版專項規(guī)劃項目新基建核心技術與融合應用叢書智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術系列第8章面向城市路網(wǎng)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車時空軌跡優(yōu)化方法8.1最優(yōu)路徑相關算法的研究現(xiàn)狀8.2基于V2X通信的城市路網(wǎng)場景8.3城市路網(wǎng)環(huán)境下的系統(tǒng)架構改進8.4基于有向加權圖方法的多子節(jié)點拓撲圖生成8.5路網(wǎng)承載力分析模型8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型8.7仿真實驗第8章

面向城市路網(wǎng)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車時空軌跡優(yōu)化方法本章重點：

針對實際交通路網(wǎng)具有隨機性、時變性的特點，以第7章所述信號交叉口場景下的多車道時空軌跡優(yōu)化系統(tǒng)為基礎，實現(xiàn)城市道路環(huán)境內(nèi)多節(jié)點的時空軌跡路徑?jīng)Q策與優(yōu)化。

主要內(nèi)容：●搭建城市路網(wǎng)場景，并完成系統(tǒng)架構改進；●生成考慮信號交叉口的子節(jié)點拓撲圖，并計算路網(wǎng)承載力；

●針對時空軌跡優(yōu)化方法，設計路網(wǎng)環(huán)境下的路徑規(guī)劃算法和求解方法，實現(xiàn)路網(wǎng)環(huán)境下多車道時空軌跡優(yōu)化方法，提高城市路網(wǎng)交叉口通行效率并改善環(huán)保性能。8.1最優(yōu)路徑相關算法的研究現(xiàn)狀在最優(yōu)路徑規(guī)劃問題中，Dijkstra算法作為路徑規(guī)劃方法的基礎，可以通過搜索大量節(jié)點來精確計算路徑，但高復雜性和高難度阻礙了該算法的推廣應用。研究人員提出了眾多解決方法。8.2基于V2X通信的城市路網(wǎng)場景場景：●3×3的“九宮格”城市路網(wǎng)；●以3條橫向主干道路和3條縱向主干道路及相交而成的9個十字信號交叉口；●紅色目標車輛由場景入口駛?cè)搿?.2基于V2X通信的城市路網(wǎng)場景8.3城市路網(wǎng)環(huán)境下的系統(tǒng)架構改進●對實際路網(wǎng)進行了拓撲化處理，針對實際交叉口車流流向特點，設計了基于有項加權圖算法的多子節(jié)點拓撲圖生成方法；●考慮了各信號交叉口、各路段飽和狀態(tài)下將影響路徑?jīng)Q策，設計了基于優(yōu)劣解距法和重力模型法完成路網(wǎng)承載力的分析模型；●基于D*算法實現(xiàn)了城市路網(wǎng)路徑?jīng)Q策，進而形成連續(xù)的多信號交叉口路徑可通過多車道時空軌跡優(yōu)化方法提升實際路網(wǎng)交通效率。8.3城市路網(wǎng)環(huán)境下

的系統(tǒng)架構改進8.4基于有向加權圖方法的多子節(jié)點拓撲圖生成路網(wǎng)模型8.4基于有向加權圖方法的多子節(jié)點拓撲圖生成8.4基于有向加權圖方法的多子節(jié)點拓撲圖生成8.4基于有向加權圖方法的多子節(jié)點拓撲圖生成邊上的數(shù)值表示，通過極限學習機（ELM）方法估算當前節(jié)點對其子節(jié)點的時間成本。8.4基于有向加權圖方法的多子節(jié)點拓撲圖生成基于拓撲節(jié)點圖，累計各子節(jié)點間的時間成本，即可得到最優(yōu)的路徑集合。通過路徑搜尋算法實現(xiàn)最優(yōu)路徑。8.5路網(wǎng)承載力分析模型●基于優(yōu)劣解距離法，設計路網(wǎng)節(jié)點承載力分析方法；●基于重力模型法的路段承載力評價，共同構建路網(wǎng)承載力分析模型。8.5路網(wǎng)承載力分析模型基于優(yōu)劣解距離法（TOPSIS）的路網(wǎng)節(jié)點承載力分析方法：根據(jù)各路網(wǎng)子節(jié)點實際交通情況和需求設定評價維度及評價指標屬性，結合各子節(jié)點交通通行數(shù)據(jù)，實現(xiàn)子節(jié)點交通承載力分析。8.5.1基于優(yōu)劣解距離法的節(jié)點承載力分析節(jié)點n在第t個維度的評價權重值趨勢一致化指標數(shù)值無量綱化后指標數(shù)值8.5路網(wǎng)承載力分析模型8.5.1基于優(yōu)劣解距離法的節(jié)點承載力分析采用層次分析法構造判斷特征矩陣8.5路網(wǎng)承載力分析模型8.5.1基于優(yōu)劣解距離法的節(jié)點承載力分析得加權后的指標數(shù)值當前子節(jié)點樣本最優(yōu)歐幾里得距離

最劣歐幾里得距離當前子節(jié)點樣本與最優(yōu)子節(jié)點樣本間可連通性距離的表征節(jié)點承載力8.5路網(wǎng)承載力分析模型8.5.1基于優(yōu)劣解距離法的節(jié)點承載力分析8.5路網(wǎng)承載力分析模型節(jié)點承載力吸引量初始路段承載力優(yōu)化承載力模型8.5.2基于重力模型法的路段承載力評價8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型具體的決策過程：●基于D*算法的路徑搜索算法完成路網(wǎng)路徑?jīng)Q策數(shù)學模型構建；

●基于遺傳算法的求解方法，實現(xiàn)高緯度問題的快速求解過程；●形成連續(xù)的多信號交叉口路徑并通過多車道時空軌跡優(yōu)化方法提升實際路網(wǎng)交通效率。8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型D*算法是一種基于A*算法的啟發(fā)式算法：●增加成本評估函數(shù)對下一節(jié)點或子節(jié)點開展成本評估；●從后繼節(jié)點篩選評價指標最優(yōu)的子節(jié)點擴展至路徑集合。優(yōu)點：●相比Dijkstra算法，不失準確度又減少時間的浪費（BSF算法啟發(fā)函數(shù)優(yōu)化）。

●相比BSF算法，有障礙物干擾的情況下更準確地選擇最優(yōu)路徑。8.6.1基于D*算法的城市路徑規(guī)劃8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型節(jié)點n的估價函數(shù)相容性條件啟發(fā)函數(shù)啟發(fā)函數(shù)滿足相容性條件8.6.1基于D*算法的城市路徑規(guī)劃8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型D*算法5步驟：1）預處理

2）初始化3）更新目標節(jié)點4）節(jié)點選擇5）判斷終止條件8.6.1基于D*算法的城市路徑規(guī)劃8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型路網(wǎng)環(huán)境內(nèi)全局多車多點的路徑?jīng)Q策方案，主要采用爬山算法和遺傳算法相結合的方式，對路徑?jīng)Q策方案進行快速求解。本章算法結合爬山算法和遺傳算法在局部和全局的優(yōu)勢，對路網(wǎng)內(nèi)多車多點的路徑?jīng)Q策方案進行優(yōu)化。對路網(wǎng)內(nèi)多車多點的路徑?jīng)Q策方案建立數(shù)學模型。

【模型描述】從某起點由智能網(wǎng)聯(lián)汽車經(jīng)過多次路徑?jīng)Q策，最大路網(wǎng)負載由上節(jié)路網(wǎng)承載力分析計算，要求合理安排智能網(wǎng)聯(lián)汽車路線，優(yōu)化目標函數(shù)。8.6.2基于混合遺傳算法的求解方法8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型路徑?jīng)Q策數(shù)學模型8.6.2基于混合遺傳算法的求解方法8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型過程：1）編碼方式的確定直接生成1至L

個互不重復的自然數(shù)排列。2）初始群體的確定隨機算法、最近鄰算法、Solomon插入法及Impact算法分別產(chǎn)生1/4的可行解，將四個部分的解放在一起混合為初始群體。8.6.2基于混合遺傳算法的求解方法8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型3）適應度評估的確定適應度4）選擇操作選擇概率累計選擇概率8.6.2基于混合遺傳算法的求解方法8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型5）交叉操作兩點交叉運算8.6.2基于混合遺傳算法的求解方法8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型6）變異操作通過隨機方法產(chǎn)生交換次數(shù)J，連續(xù)J次對隨機位置的需要變異的個體基因進行對換8.6.2基于混合遺傳算法的求解方法8.6面向城市路網(wǎng)的路徑?jīng)Q策模型7）爬山操作●應用基因連鎖互換算子完成爬山操作；●若適應值在爬山操作后增加則將換位后的個體取代原個體；●重復這個步驟直到達到交換次數(shù)。8）終止條件的判定循環(huán)過程達到設置的最大迭代次數(shù)

，或者個體適應度已經(jīng)在最大迭代次數(shù)迭代沒有改善，將止循環(huán)并輸出最佳路徑。8.6.2基于混合遺傳算法的求解方法8.7仿真實驗SUMO軟件仿真驗證●選取實際城市路網(wǎng)場景，搭建了仿真實驗環(huán)境；●設置算法各項參數(shù)，配置軟件實驗環(huán)境參數(shù)；●驗證本章算法?！掘炞C分析】本章的面向城市道路的智能網(wǎng)聯(lián)汽車時空軌跡優(yōu)化方法，在通行高效性、環(huán)保經(jīng)濟性上具有一定的實用性和先進性，可有效提高城市路網(wǎng)交叉口通行效率并改善環(huán)保性能。。8.7仿真實驗仿真實驗環(huán)境——北京市昌平區(qū)部分區(qū)域城市道路●東西向——由北至南分別是龍錦二街、龍錦三街、回龍觀東大街；●南北向——由西至東分別是文華西路、文華路、文華東路；【特點】6條路網(wǎng)內(nèi)貫穿性的城市道路組成上面算法涉及的3×3城市道路路網(wǎng)，9個城市信號交叉口。8.7.1場景選擇與搭建8.7仿真實驗8.7.1場景選擇與搭建8.7仿真實驗通過Neteditor軟件對SUMO軟件中仿真場景設置進行簡化，簡化條件如下：①仿真環(huán)境內(nèi)車輛均為相同的型號、尺寸及運動學特征。②對于設有中央隔離帶的回龍觀東大街，簡化中央隔離帶并合并兩條單向車道為一條雙向車道。③仿真環(huán)境內(nèi)無特殊天氣影響且道路附著系數(shù)保持恒等。④仿真環(huán)境內(nèi)道路優(yōu)化為平直道路，且路段道路保持水平，無傾角變化，即車輛不會處在上坡或下坡的情況。8.7.1場景選擇與搭建8.7仿真實驗⑤仿真環(huán)境內(nèi)取消子路段、匝道、非機動車道或停車位等情況，使路網(wǎng)內(nèi)車輛無法額外的駛?cè)牖蝰偝?。⑥仿真環(huán)境內(nèi)車輛的到達概率具有隨機性且符合泊松分布。⑦仿真環(huán)境內(nèi)車輛無超速等違法行為。⑧仿真環(huán)境內(nèi)車輛安全具有最高優(yōu)先級，網(wǎng)聯(lián)汽車可根據(jù)實際仿真環(huán)境判斷最優(yōu)時空軌跡是否滿足安全，并允許車輛在軌跡優(yōu)化方法和自適應巡航控制鍵切換。8.7.1場景選擇與搭建8.7仿真實驗8.7.2參數(shù)設置8.7仿真實驗8.7.2參數(shù)設置8.7仿真實驗8.7.2參數(shù)設置8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗1.通行高效性分析8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析2.通行高效性分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.3仿真實驗結果分析8.7仿真實驗8.7.4實驗總結【總結】1）考慮車道通行能力差異，提出針對道路環(huán)境的信號交叉口子節(jié)點拓撲模型建立方法，將實際道路交通特性數(shù)字化構建數(shù)學模型。2）基于優(yōu)劣解距法和重力模型法，提出可應用于城市路網(wǎng)的承載力評價分析方法。3）基于實際道路信號交叉口子節(jié)點拓撲圖結構及路網(wǎng)承載力約束，設計面向城市路網(wǎng)的路徑生成模型，以及基于遺傳算法的求解方法。第9章智能網(wǎng)聯(lián)汽車動力學模型9.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車受力分析9.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車簡化縱向動力學分層模型9.3基于CarSim/MATLAB軟件的車輛動力學模型聯(lián)合仿真驗證第9章

智能網(wǎng)聯(lián)汽車動力學模型本章內(nèi)容利用計算機仿真軟件驗證車輛動力學模型。

在軟件中，可以設置車輛控制系統(tǒng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，搭建各種復雜實驗場景并進行多次重復性實驗，從而降低實驗的成本和減少實驗的盲目性，還可以縮短了模型的研發(fā)周期。9.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車受力分析車輛動力學模型劃分為●縱向動力學●行駛動力學●操縱動力學

三者可以分別獨立進行分析。9.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車受力分析考慮橫擺運動、質(zhì)心側(cè)偏運動和側(cè)傾運動的三自由度汽車模型9.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車受力分析本書重點對車輛縱向編隊控制進行研究9.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車受力分析縱向的車輛動力學方程9.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車受力分析（1）輪胎切向力車輪滑移率9.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車受力分析（2）滾動阻力前后輪正壓力9.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車受力分析（3）空氣阻力車輛的縱向速度（4）重力分量9.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車受力分析（5）驅(qū)動力和制動力

9.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車簡化縱向動力學分層模型9.2.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車動力學模型的簡化合理必要的簡化：1）車輛在平直公路上縱向行駛，不存在坡道，故路面仰角θ為零。2）只考慮車輛的縱向行駛，即車輛的一維行駛，不涉及車輛行駛過程中的其他運動，如橫擺、側(cè)傾等。3）車輛左右兩側(cè)動力學對稱，從而可以將車輛左右輪運動的差異忽略掉，將車輛輪胎模型簡化為兩輪模型。4）假設車輛坐標系原點、車輛幾何中心、車輛質(zhì)心三者重合，并且公路為干燥表面，可以提供足夠的地面附著力使輪胎不滑移，傳動軸和傳動齒輪在動力傳動系統(tǒng)中為剛性。5）車輛輪胎受力分析如圖9-4所示。6）設定車輛行駛環(huán)境天氣良好，無雨雪等特殊情況，風力微弱，可以忽略迎風空氣阻力。9.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車簡化縱向動力學分層模型9.2.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車動力學模型的簡化9.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車簡化縱向動力學分層模型9.2.2簡化縱向車輛動力學模型的分層車輛動力學系統(tǒng)模型分為三部分：

●下層控制模型（車輛縱向動力學模型）

●車輛模型（執(zhí)行器模型）●上層控制模型（核心控制模型，這里指車輛隊列協(xié)同控制模型）9.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車簡化縱向動力學分層模型9.2.2簡化縱向車輛動力學模型的分層（1）車輛模型的選型所有車型一致為大眾帕薩特——CarSim軟件車輛模型庫中對應為為B-Class普通轎車車型9.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車簡化縱向動力學分層模型9.2.2簡化縱向車輛動力學模型的分層（2）下層控制模型車輛縱向動力學方程簡化公式當前加速度值對應的發(fā)動機輸出凈轉(zhuǎn)矩9.2智能網(wǎng)聯(lián)汽車簡化縱向動力學分層模型9.2.2簡化縱向車輛動力學模型的分層（2）下層控制模型期望發(fā)動機轉(zhuǎn)矩期望節(jié)氣門開度當前期望制動力期望制動壓力9.3基于CarSim/MATLAB軟件的車輛動力學模型

聯(lián)合仿真驗證9.3基于CarSim/MATLAB軟件的車輛動力學模型

聯(lián)合仿真驗證9.3.1CarSim軟件仿真環(huán)境參數(shù)設置（1）設置車輛模型參數(shù)見圖9-9（默認設置）見圖9-10見表9-19.3基于CarSim/MATLAB軟件的車輛動力學模型

聯(lián)合仿真驗證9.3.1CarSim軟件仿真環(huán)境參數(shù)設置9.3基于CarSim/MATLAB軟件的車輛動力學模型

聯(lián)合仿真驗證9.3.1CarSim軟件仿真環(huán)境參數(shù)設置9.3基于CarSim/MATLAB軟件的車輛動力學模型

聯(lián)合仿真驗證9.3.1CarSim軟件仿真環(huán)境參數(shù)設置（2）設置環(huán)境參數(shù)設置橢圓形的環(huán)形路面，兩個長直道的長度為1km，兩個短直道的長度為180m，彎道半徑為25m