緊急路況下智能網聯車輛隊列控制策略設計及仿真分析

劉穎妮

(安徽汽車職業技術學院 機電工程系,合肥 230000)

智能網聯車輛隊列相對于單車具有行車安全性高、燃油經濟性好、道路通行效率和運輸能力大大提升等優點。洪金龍等[1]對智能網聯車輛節能優化關鍵問題進行了綜述,指出智能化信息的有效應用能夠充分挖掘車輛的節能潛力,同時從軟件和硬件2個層面分析了未來的研究思路。胡明偉等[2]對智能網聯車輛混行交通流效益進行研究,對比了不同時間段和不同滲透率情況下的交通效益,指出智能網聯車輛市場滲透率的增加使得混行交通流的平均車速增加,出行效率提高,尤其是對高峰和平峰期的交通效益提升更為顯著。閆茂德等[3]針對智能網聯汽車在強制換道路況下通行效率低、舒適性差、燃油經濟性差等問題,提出基于多目標優化的智能網聯汽車隊列換道方法,設計并驗證了基于滑?？刂频闹悄芫W聯汽車隊列跟蹤控制算法。同時,對智能網聯汽車變車距隊列控制進行研究,將開源軟件Plexe作為基礎設計了面向智能網聯汽車隊列控制的可視化仿真平臺,能夠有效實現對已有車輛隊列變車距控制算法的實景仿真驗證[4]。前人的研究主要是集中在節能性、穩定性等方面,對緊急路況下智能網聯車輛隊列控制的研究較少。相對而言,緊急路況是非常危險的。如果控制策略不科學,勢必造成重大的人員傷亡和經濟損失。基于此,設計緊急制動、他車插入并長時間停留、他車插入并快速駛離3種緊急路況下的控制策略,并借助PreScan平臺進行仿真分析,驗證其有效性。這對確保智能網聯車輛隊列的安全行駛具有一定的現實意義。

1 控制系統架構

車輛隊列控制系統采用功能明確、結構清晰的分層系統架構。在此基礎上,智能網聯車輛隊列控制系統依舊采用分層架構,如圖1所示[5]。

圖1 智能網聯車輛隊列控制系統架構

由圖1可知,智能網聯車輛隊列控制系統包含2層,即策略層、控制層。由雷達、攝像頭等傳感器信息以及車對車信息交換(Vehicle to Vehicle,V2V)通信,結合網聯車輛隊列所處路況來科學選擇車輛縱向、橫向控制器,從而對智能網聯車輛隊列實施控制[6]。策略層包含3種路況,分別為非緊急制動路況、緊急制動路況、他車插入隊列路況,同時對于不同的路況有對應的路況切換策略。

智能網聯車輛隊列控制包括縱向控制和橫向控制,其中協同自適應巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC)、自適應巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)、自動緊急制動(Autonomous Emergency Braking, AEB)、隊列緊急制動(Platoon Emergency Braking, PEB)、車間距調整(Gap Adjustment, GA)5個控制器對車輛縱向進行控制,車道居中控制(Lane Centering Control, LCC)對車輛橫向進行控制?？刂茖咏邮諄碜杂跊Q策層的決策,將選擇的控制器激活,從而實現對車輛的控制。

智能網聯車輛隊列緊急制動與他車插入隊列是非常危險的緊急路況,其控制策略直接關系到行車安全。采取科學有效的控制策略對緊急路況下智能網聯車輛隊列進行控制,從而更好地消除安全隱患,解決高速公路上智能網聯車輛隊伍的安全、穩定控制問題。

2 控制策略設計

2.1 緊急制動路況

智能網聯車輛隊列行駛過程中,隊列緊急制動路況場景示意如圖2所示[7]。

圖2 智能網聯車輛隊列緊急制動路況場景

由圖2可知,1輛小轎車在行駛的過程中突然變道,相對車速較大、車間距較小觸發了自動緊急制動控制器的碰撞事件條件,使得隊列中的第3輛車之后的所有車輛都必須進行緊急制動。在現實中,智能網聯車輛隊列中的任何一輛車都可能遇到這種情況,從而進入緊急制動狀態。第1個進入緊急制動狀態的車輛為觸發車輛,發出緊急制動信息,車輛隊列中的其他車輛在收到緊急制動信息后根據自身和觸發車輛之間的位置關系來采取相應的措施,如圖3所示。

由圖3可知,當觸發車輛在前方時,觸發車輛后方的車輛將進入緊急制動狀態。車輛結合前車的制動信息(減速度等)來確定該車的減速度,并發出車輛的實際減速度與期望減速度,判斷車速是否為0。當觸發車輛在后方時,根據觸發車輛前方車輛的多少來采取不同的控制策略。如果前方車輛超過2輛,前方車輛保持原來的隊列狀態繼續行駛;反之,車輛減速等待觸發車輛及觸發車輛后方車輛。設定等待時間tw,若超出等待時間觸發車輛未發出追趕信息,那么觸發車輛前方車輛繼續行駛直到恢復原來的車速;若等待時間內緊急制動狀況解除,那么后車開始追趕前車,直到所有的追趕車輛全部入隊,然后逐步恢復到原來的車速。

2.2 他車插入路況

他車插入緊急路況包括2種情況:1)干擾車輛插入車輛隊列且長時間停留;2)干擾車輛插入車輛隊列并快速駛離,如圖4所示[8]。

該路況下,干擾車輛和隊列車輛之間具有較大的間距,同時相對速度較小,短時間內干擾車輛不會與受阻車輛產生碰撞。對他車插入路況制定控制策略如圖5所示。

由圖5可知,如果受阻車輛與干擾車輛存在碰撞風險,那么受阻車輛的自動緊急制動系統將觸發,從而進行自動緊急制動;如果受阻車輛與干擾車輛無碰撞風險,那么受阻車輛及其后方的所有車輛一起減速,擴大和插入干擾車輛之間的距離。設定干擾車輛離開時間為t,如果干擾車輛在設定時間內離開,那么進行車速的調整,消除隊列缺口,車輛隊列進入穩定行駛狀態。如果干擾車輛在設定的時間內未離開,那么形成新的車輛隊列,且進入穩定行駛狀態。

圖4 智能網聯車輛隊列他車插入路況場景

圖5 他車插入路況控制策略

3 仿真分析

3.1 仿真模型

為驗證所設計控制策略的有效性,搭建PreScan/Simulink聯合仿真模型。道路模型是從PreScan軟件的基礎設施庫中將“straight road”拖動到工作臺區域,在屬性編輯區來設定相關的參數。在執行器模塊,拖動車輛到道路上。通過build區域的actor來查看屬性,確保對象匹配關聯成功。在Invoke Simulink運行模式下進入Simulink仿真界面,通過Simulink界面來設置不同的控制策略。所搭建的仿真模型如圖6所示。

由圖6可知,所搭建的智能網聯車輛隊列共包含5輛車,分別命名為vehicle_1、vehicle_2、vehicle_3、vehicle_4、vehicle_5。車輛選擇PreScan自帶的車輛模型[9],車輛模型參數如表1所示。

圖6 PreScan/Simulink仿真模型

表1 車輛模型參數

在PreScan模型中,毫米波雷達參數如表2所示。

表2 毫米波雷達參數

3.2 仿真結果分析

對第1輛車緊急制動路況(路況1)進行仿真分析,原始速度為25 m/s,網聯車輛隊列均速直線行駛。當第1輛車前突然出現干擾車輛(35.5 s左右)時,獲得隊列中5輛車的速度和車輛間距曲線,如圖7所示。

(a)速度變化

(b)車距變化圖7 路況1的仿真結果

由圖7可知,干擾車輛突然變道使得車輛隊列的第1輛車產生緊急制動,后方車輛也進行緊急制動,車速降到0,隊列相鄰車輛的間距控制在15 m左右。干擾車輛突然變道,車輛隊列中受到影響的車輛由自動駕駛狀態轉變為人工駕駛狀態。受到車輛駕駛員反應時間、期望速度等因素的影響,隊列中相鄰車輛之間距離會急劇變化。

對他車插入隊列并迅速駛離路況(路況2)進行仿真分析,原始速度為28 m/s,網聯車輛隊列均速直線行駛。當第2輛前插入外來車輛(130 s左右)時并快速駛離,獲得隊列中5輛車的速度和車輛間距曲線,如圖8所示。

(a)速度變化

(b)車距變化圖8 路況2的仿真結果

由圖8可知,干擾車輛從車輛隊列的第2輛車前方進入隊列中,此時第2輛車檢測到有外來干擾車輛,那么就會拉大和干擾車輛之間的距離。當干擾車輛駛離后,第2輛車以及后方車輛提速,縮小與第1輛車之間的距離。

對他車插入隊列并長時間停留路況(路況3)進行仿真分析,原始速度為28 m/s,網聯車輛隊列均速直線行駛。當第3輛車前插入外來車輛(275 s左右)時并長時間停留,獲得隊列中5輛車的速度和車輛間距曲線,如圖9所示。

(a)速度變化

(b)車距變化圖9 路況3的仿真結果

由圖9可知,干擾車輛從車輛隊列的第3輛車前方進入隊列,第1輛車、第2輛車的速度以及車距不受影響。以第3輛車為界,車輛隊列被自動拆分,拆分之后分別是以2車隊列和3車隊列繼續行駛,其中2車隊列的車速為28 m/s,3車隊列的車速為23 m/s。

4 結論

本文對智能網聯車輛隊列在緊急路況下的控制策略進行研究,設計了緊急制動路況、他車插入并快速駛離路況、他車插入并長時間停留路況下的控制策略。采用PreScan自帶的車輛模型來搭建智能網聯車輛隊列緊急路況下的仿真平臺,完成了對3種緊急路況下車輛隊列控制仿真。仿真結果表明,本文策略能夠很好地保證車輛隊列的安全,且行駛穩定。