【摘 要】
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在车路协同(Cooperative Vehicle Infrastructure system,CVIS)环境下,通过车辆与路侧设备的通信,可以解决由于驾驶员对周围环境判断失误而造成的换道碰撞问题。传统的基于车路协同的换道模型中,车辆根据接收到的来自路侧设备和周围车辆信息在自车的信息处理模块进行分析,被动的独立做出决策。目标车道车辆的行驶状态一旦发生改变,换道车辆就需要更新其换道决策,这不仅会增大
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在车路协同(Cooperative Vehicle Infrastructure system,CVIS)环境下,通过车辆与路侧设备的通信,可以解决由于驾驶员对周围环境判断失误而造成的换道碰撞问题。传统的基于车路协同的换道模型中,车辆根据接收到的来自路侧设备和周围车辆信息在自车的信息处理模块进行分析,被动的独立做出决策。目标车道车辆的行驶状态一旦发生改变,换道车辆就需要更新其换道决策,这不仅会增大计算量,还容易导致换道失败。因此,本文基于车路协同技术,提出了目标车道上车辆和换道车辆共同参与的协同换道模型。将路侧设备中的信息处理层作为换道决策中心,车辆通过无线通讯将车辆的位置、速度以及行驶需求发送给路侧设备,决策中心对接收到的所有车辆的信息进行整理分析。由于换道过程中,换道车辆与目标车道上车辆存在竞争关系,根据完全信息下的静态博弈理论建立换道决策模型。通过计算两车之间的最小安全距离,保证换道前后和换道过程中的安全性。通过调整目标车道上车辆的行驶速度,使换道车辆尽快完成换道,提高换道效率。综合考虑换道车辆与周围车辆之间的换道安全性和完成换道的时效性,建立收益矩阵与收益函数,将两车共同收益最大的策略集作为最终决策结果。车辆作为执行终端根据接收到的来自路侧设备的决策信息对车辆进行控制。考虑到换道轨迹曲率连续性,利用五项式函数对换道车辆进行轨迹规划。利用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法对换道车辆规划的轨迹进行跟踪,构建车辆单轨动力学模型和轮胎模型,并对动力学模型进行线性化处理,考虑侧向加速度、质心侧偏角和轮胎侧偏角等约束,设计路径跟踪控制器。基于Prescan/Simulink搭建联合仿真平台,在Prescan中搭建协同换道场景,在Simulink中搭建决策模型和控制模型。在联合仿真平台对目标车道有前车和目标车道有后车两种工况进行验证。结果表明,本文提出的基于车路协同的协同换道模型在上述两种工况下都可以安全的完成换道并满足约束条件。将换道车辆完成换道花费的时间作为评价指标,仿真对比车路协同环境下的辅助换道模型和协同换道模型。对比结果显示,与辅助换道模型相比,本文提出的协同换道模型可以缩短换道车辆完成换道的时间,提高换道效率。
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