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多前車影響的智能網(wǎng)聯(lián)車輛縱向控制模型分析

2021-04-03 19:56:57李樂
中國設(shè)備工程 2021年4期
關(guān)鍵詞:分析模型

李樂

(中汽數(shù)據(jù)(天津)有限公司,天津 300393)

1 研究背景

伴隨著當下車車通信技術(shù)的發(fā)展,使得在車輛系統(tǒng)當中,也形成了自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng),可以在駕駛輔助系統(tǒng)當中,有效的提升安裝的效率性。在這套系統(tǒng)安裝的過程中,可以有效的利用車輛雷達,探測自身與前方車輛的實際間距以及速度差,這樣遠比肉眼去感知距離和速度有更高的效率和準確性。進而可以在駕駛的過程中,盡可能的降低速度的實際波動,以此大大提升車輛的穩(wěn)定性。但是,在當前的發(fā)展過程中,由于自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的不夠完善,使得嚴重的影響到了交通效率的提升。

2 研究發(fā)展

現(xiàn)階段在對CAV技術(shù)以及對交通流所造成影響的研究中,大多數(shù)都是將其CAV與傳統(tǒng)的人工駕駛車輛進行研究,以此構(gòu)成混合交通流,進而可以很好的通過CAV滲透率的實際變化,進行相應(yīng)的研究。在現(xiàn)階段的研究過程中,對其CAV進行的應(yīng)用中,可以有效的起到對交通流穩(wěn)定性的優(yōu)化和改善,進而可以對交通安全、通信能力方面,起到一定的影響作用。

雖然在當下科研領(lǐng)域當中,已經(jīng)有著多種網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下,對其車輛的跟馳模型進行了分析和研究,但是大多數(shù)的研究都是基于FVD,或者基于IDM模型研究出來的。但是,現(xiàn)階段在微觀交通仿真軟件當中。其縱向控制模型已經(jīng)得到了較為廣泛的應(yīng)用。同時,在這些模型的應(yīng)用中,可以有效的提供較高的穩(wěn)定性。

而在對其穩(wěn)定交通流模型進行分析的過程中,其模型的優(yōu)勢性,可以很好的與實際采集數(shù)據(jù),進行有效的擬合,充分的保障模型在分析過程中,有著較高的靈活性。并且,也能夠形成較為優(yōu)美的數(shù)字表達式。相比較其他類型的模型,其形成的跟馳特征,可以有著較為明確的物理意義,并有著較高的模型簡潔性。

3 智能網(wǎng)聯(lián)車輛跟馳模型建立

在進行模型建立的過程中,所提出的場論,需要將車輛當中的駕駛?cè)藛T,能夠在駕駛過程中所感受到的實際環(huán)境,例如道路以及多周邊車輛的感知,單做一個場U,為此,這樣就使得駕駛?cè)藛T在駕駛車輛的過程中,可以有效的感受到這個形成的場的實際作用力。在這些力的出現(xiàn)上,駕駛?cè)藛T在心理層面上,形成的驅(qū)動力G,以及道路產(chǎn)生的實際阻力R,以及其他車輛所造成的作用力P,都是影響的因素。

為了在這個模型的建立過程中,需要對其車輛自身,與前車的實際間距,以及存在的速度差進行分析,都能夠一定程度的影響到速度。但是基于CAV角度而言,由于采用了車車通信技術(shù),使得可以有效的在行駛的過程中,準確的感知到車輛之間的實際距離,以及之間存在的速度差,這樣就可以有針對性的對自身車輛的速度進行調(diào)整。在基于LCM進行分析后發(fā)現(xiàn),僅僅在分析中,考慮到前車多帶來的影響,并沒有將車輛的速度和加速度加入到分析的范疇當中,以此無法很好的對現(xiàn)階段的CAV車車通信技術(shù)的實際作用,以及應(yīng)用當中的影響因素,進行準確的分析和考量。

例如,在車輛行駛在單行道上的時候,有多輛車在與CAV車輛進行共同行使。為此,這個時候,CAV車輛與其搭載的HV相同的車輛,所能夠收到的加速度與其實際速度,可以有效的依據(jù)實際的安全規(guī)則,進行相應(yīng)的分析。同時。采用了CAV技術(shù)之后,可以有效的在車車通信當中,進行車輛之間的通信距離,以及多個前車的實際數(shù)據(jù)信息進行分析,進而有效的保障降低駕駛?cè)说膶嶋H感知反應(yīng)的時間。同時,對于車輛而言,也能夠更加有效的在短時間之內(nèi),對多輛網(wǎng)聯(lián)車,進行速度、加速度等各種車輛方面的具體信息進行整理和分析。

4 線性穩(wěn)定性分析

在對其穩(wěn)定性進行分析的過程中,往往需要能夠?qū)Ξ斍澳P彤斨械募僭O(shè)式,進行穩(wěn)態(tài)解的分析,以此可以很好的對穩(wěn)態(tài)交通流當中,各個相鄰車輛的實際車頭間距、以及其中穩(wěn)態(tài)交通流的車輛實際速度進行分析。

在這樣的分析過程中,其實際的變量,就是代表著交通流在穩(wěn)定的狀態(tài)中,可以確定出來的具體數(shù)值。同時,也就直接意味著,在現(xiàn)階段的所有的行駛當中的車輛,都能夠在一個相同的車頭間距,以及實際的行駛速度進行形式。同時,一旦在其中有著較小的擾動因素,就需要進行穩(wěn)定域的關(guān)系分析。在分析中可以看出。伴隨著非緊鄰前車與本車的距離提升,使得模型的穩(wěn)定域不斷的提升。

為此,在分析的過程中,其模型當中的車輛數(shù)量的提升,就是的速度差與加速度的數(shù)值方面,受到越大的影響。同時,對于形成的C-LCM模型,其自身的穩(wěn)定域也在提升。為此,在實際的分析過程中,為了能夠?qū)η败嚨膶嶋H數(shù)量進行分析,就需要能夠很好的對前車的實際距離,與其本車的距離進行分析。

在分析的過程中,為了保障進一步的提升研究的準確性,就需要依據(jù)數(shù)值的實際變化,得出模型的穩(wěn)定性曲線。在這個過程中,需要有效的保障前車的模型穩(wěn)定性圖當中,可以準確的表達出,各個前車模型的穩(wěn)定域?qū)嶋H的位置。在分析的過程中發(fā)現(xiàn),伴隨著車輛數(shù)量的提升,使得模型當中的穩(wěn)定域,也在不斷的提升當中。而在僅僅對非緊鄰情況下的1輛車進行分析時,就需要進行更加詳細的分析。

5 仿真驗證

為了對其建立起來的模型,以及采用的C-LCM方法,對其CAV進行分析檢驗,就需要能夠合理的構(gòu)建出交通場景,以及有效的采用仿真分析的方法,以此可以有效的得到現(xiàn)階段在C-LCM的控制下,其車輛的具體行為。

5.1 仿真場景

現(xiàn)階段,每一個CAV的車輛,都可以在行駛的過程中,獲得五輛車輛的信息。但是,在建立起加速和減速的情況下,需要對其基于不同的場景,對車輛進行不同控制方式下的分析,以及明確出不同的表現(xiàn)。

在場景1當中,車輛采用20m/s的速度進行形式,其車輛在單行道上方式下,每輛車的實際間距為32m,在車頭發(fā)現(xiàn)100m以外,出現(xiàn)交通事故的時候,開始進行停車,直到完全停止下來,使得需要后車,能夠依據(jù)發(fā)生的情況,進行跟馳模型的分析。而在情景2當中,車輛依然以這樣的速度進行形式。每一輛車的實際間距為20m,頭車不斷的進行提速,直到達到30m/s之后,停止加速,并一直保持著勻速前行,以此對后車進行相應(yīng)的分析。

5.2 仿真結(jié)果

在基于CAV技術(shù)模型下,需要在分析的過程中,能夠?qū)囕v的速度差,以及對車輛的加速度敏感性參數(shù),進行細致的分析和計算。

通過對情景1的分析后發(fā)現(xiàn)。站在加速度的角度進行分析后,發(fā)現(xiàn)其C-LCM技術(shù)下,從第三輛車之后,加速度的影響會有著明顯的下降,同時其加速的影響下,使得可以有效的提升乘客在乘坐的過程中,感受到的舒適程度。而在速度方面的角度進行分析。基于LCM模型,使得在首輛車發(fā)現(xiàn)了交通事件之后,在減速之后,后方的車輛始終在跟馳模型下,產(chǎn)生相應(yīng)的作用。為此,車輛在這樣的行為當中,其與緊鄰的車輛并沒有一定的關(guān)聯(lián)。為此,車輛需要始終保持著加速的狀態(tài),直到臨近之后,才可以逐漸的減小。在這樣C-CLM的控制方法下,其車輛減速的時候,馬上能夠?qū)蠓降能囕v造成一定的影響,并馬上進入到減速的狀態(tài)當中,為此更加快速的對前車的行為做出一定的判斷。

而在基于LCM模型而言,在首輛車開始加速之后,由于后方的車輛與其有著一定的距離,為此在間距較近的時候,之后減速一段時間之后,才能夠加速。為此,對比之下,其首輛車開始加速之后,其后車的減速度,要進行一定的降低,之后才可以馬上進入到加速的狀態(tài)當中。因此可以較快的對現(xiàn)階段的前車,進行速度方面的反饋。后車在行駛的過程中,加速度方面越強,就越可以在短時間內(nèi),加速的時間變短。

而在采用定量評價的過程中,基于兩個不同的模型表現(xiàn)。在分析中,產(chǎn)生的數(shù)值越小,就表示為車輛能夠有著更小的反應(yīng)。而在定義速度極值方面,其極值越小,就表示車輛的反應(yīng)有著更加有效的效果。

6 結(jié)語

綜上所述,在本文的分析和研究過程中,基于建立起來的模型進行各種影響因素的分析。并且通過線性穩(wěn)定性方面的分析和計算,使得伴隨著靈敏系數(shù)的提升,可以有效的提升技術(shù)的穩(wěn)定域,為此是一種較為可靠的分析模式和計算系統(tǒng)。在未來的應(yīng)用過程中,這種縱向控制的方法,可以進一步的提升車輛在行駛過程中的技術(shù)可靠性和穩(wěn)定性。

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