车路协调技术在轨道交通中的应用

车路协调技术在轨道交通中的应用

0汽车列队行驶随着车辆纵、横向自动驾驶技术和无线通信网络技术的快速发展，道路智能驾驶技术将与车辆通信、车辆通信和车辆智能控制相结合，构建智能车辆交通管理系统，结合车辆调度和指挥体系，实现独立车辆车队的驾驶，已成为智能交通领域的研究热点之一。汽车列队行驶是指由若干辆车组成的一列线性车队以较小车间距沿着相同的路径行驶。通过汽车列队控制,可以提高道路车辆密度,增加道路容量;同时,减少了控制对象,简化了交通控制复杂程度,增加了交通的可控性,有效地减缓交通拥堵,增强交通畅通性,及安全性。此外,通过对汽车队列行驶车辆的空气动力学分析与仿真,发现汽车列队行驶可以降低车辆受到的空气阻力,降低车油耗,节约能源。汽车列队行驶是智能车路系统研究的一个重要内容,它主要涉及车辆纵向、横向控制技术、车-路信息交互技术、车队队列控制等。本文就智能车路系统中汽车列队行驶控制技术研究进展进行简要综述。1发动机动力学模型纵向控制是指车速方面的控制,目的是控制车速来保持与前后车及障碍物之间的距离。完整的纵向控制模型包括发动机模型、汽车动力学模型和制动系统模型。纵向控制器的方框图如图1所示:在车辆纵向控制系统中,传感器、控制器和执行机构是构成该系统的3大要素。实现车辆纵向动力学控制的关键是对车辆纵向动力学系统的控制策略和算法的研究,迄今为止,国内外学者在车辆纵向动力学系统的控制方法方面做了大量的工作。1.1纵向控制律设计PID控制是以建立发动机和汽车运动过程的近似线形模型为基础来设计控制器的。曾在早期广泛应用于车辆纵向控制中,但由于PID参数最优一般是基于响应全过程、兼顾动静指标的最佳折衷,而对于过程中某一瞬间而言未必理想,对模型的依赖性较大,又是线性的,所以其动态品质不是很好。1.2车辆行驶纵向距离控制LQ控制技术是通过建立系统的线性状态方程式,引入控制的性能指标(如控制目标)和加权系数而成立的。性能指标为相对于状态和输入的一个二次型性能函数,加权系数为二次型矩阵,且都是半正定对称阵。YiKyongsu等将LQ控制用于车辆行驶车间纵向距离控制中。由于是线性方程,故模型较易建立,但其达到的是系统综合性能在某种最优意义下的折中。1.3多次迭代定位理论迭代学习控制是一种自适应控制方法,由Arimoto等提出,T.Y.Kuc证明它在正定条件下是一致渐渐收敛的。其理论是通过多次迭代来修改输入以改善跟踪性能,迭代参数是系统输出误差的导数。国内学者李果针对车辆纵向动力学中存在的严重不确定性,特别是参数在不同速度下其值是不确定的,以及运动载体对控制的实时性要求较高,设计了一种基于用一个反馈误差信号来修改控制输入的新的迭代学习控制方法,它的条件较T.Y.Kuc方法更宽,不要求控制对象满足正定要求。1.4不敏感性车辆纵向控制SMC是一种非线性控制方法,最大特点是系统具有极强的鲁棒性,即对被控制对象的模型误差、对象参数的变化、模型中未建的动态过程以及外部干扰都有极佳的不敏感性。Hedrick,Swaroop等学者把它引入到车辆纵向控制中。滑模控制最大的缺陷在于易使控制系统产生抖振,故在汽车纵向动力学系统中用该控制方法时应考虑如何消除抖振现象。1.5模型求解的问题传统控制算法是建立在精确数学模型的基础上的,使用传统控制理论来实现车辆纵向控制时,通常的做法是对具有复杂性、非线性、实时性、和不确定性等特点的车辆纵向控制系统进行若干简化后,建立确定性的模型,但这类模型往往与实际系统相去甚远。而智能控制方法不需要很精确的数学模型,且具有较好自适应性、鲁棒性和容错性等优点,对复杂的、非线性、和不确定的系统具有较好的适应性。2基于运动学模型的横向控制器横向控制是指控制车辆自动跟踪行车路线,并满足基本的性能要求,包括跟踪精度,对车辆参数和环境变化的适应能力即鲁棒性,以及乘坐舒适性等。但由于车辆和道路参数的变化,以及横向运动固有的非有线性特性,使得控制器的设计往往是一个复杂问题。其控制模型如图2所示:横向控制有2种基本的设计思路,①通过建立车辆动力学模型或运动学模型,运用自动控制原理来设计的方法;②基于驾驶员模拟的方法。动力学模型中考虑了轮胎的侧偏特性,当车速较高时比较接近车辆的实际运动状况。由于车辆实际载荷、路况等因素的千变万化,该模型中诸如车体转动惯量、轮胎侧偏刚度等参数很难准确测定。运动学模型从车辆平面运动几何关系入手,描述车辆与行车路线间的相对几何位置,可以避免载荷、路况等不确定因素的影响。这类模型往往都不考虑轮胎的侧偏特性,在纵向速度极低场合中是可以的,但对于行驶速度较高的车辆而言显然并不适宜,因为此时轮胎侧偏现象早已非常显著.此外运动学模型中一般不易建立车辆横向运动平稳性指标。标准线性二次控制、滑动模态方法、非线性增益优化方法、预测技术、H∞方法也分别被用于横向控制器的设计。但上述方法要么需要使用精确的数学模型,要么需要确定模型界和参数界,实现起来比较困难,而且所确定的界可能不准确。驾驶员模拟的方法是研究通过各种方法来模仿驾驶员行为。一般来说,驾驶过程中驾驶员无须考虑载荷、轮胎侧偏刚度等问题,这一点对有效的横向控制方法的设计非常有利。文献通过模拟驾驶员的预瞄行为来实现车辆横向控制,文献介绍了采集实际驾驶过程中车辆数据来训练神经网络建立横向控制器。这类方法中全都暗含了驾驶员操作的先验优越性假设,由于数据采集误差等问题导致先验优越性假设存在一定问题。模糊控制、神经网路等智能控制方法也被引入车辆的横向控制,取得了很好的效果。寻找简单、准确的车辆运动模型,寻求优秀的、合适的智能控制算法是目前研究的方向。3车辆连接技术车-路信息交互是智能车路系统必备条件,也是实现车辆列队行驶的重要基础。它包括车辆内部通信、智能交通系统通信等技术。3.1车载通信网络作为运输主体的汽车,是智能运输系统调节对象,智能运输系统最终实现各种功能必须由汽车内部通信技术设备来提供支持。目前汽车内部通信是通过车载通信网络实现的,而通信协议是关键。车载通信网络可以划分4个不同的领域:①车身控制系统;②动力传动系统;③安全控制系统;④多媒体、导航系统。3.2ipv6车-车通信的发展在智能车路系统中车-路和车-车通信主要是通过无线通信技术来实现的。无线通信分为广域通信和短程通信。其中广域通信是实现车-路通信的主要手段,包括卫星通信、FM载波通信以及无线数字公共网络等多种手段。当前最为流行的通信方式是采用无线数字公共网络(GSM/GPRS/CDMA)作为通信介质。近年来,IPv6网络技术在全球受到越来越多的重视,如CVIS计划中,采用无线/移动IPv6网络实现技术车辆和通信中心通信。车-车主要采用专用短距离无线通信技术。低成本、低功耗和对等通信,是短距离无线通信技术的3个重要特征和优势。目前,几种主流技术包括无线局域网(WLAN)、超宽频UWB)、Zigbee、蓝牙(bluetooth)等。4单车控制策略车辆横向、纵向控制技术是实现车辆列队行驶的基础,车队队列控制则是保障车辆列队行驶的重要一环。车队控制的目标是在维持较小的车间距的情况下,保证车队稳定、安全、舒适行驶。车队队列控制研究的重点主要集中在车间距控制和车队编组、拆分、换道等操作控制。4.1保持有效变桨型增加安全性车队间距控制主要指车队纵向车间距控制。目前,有3种间距控制策略,分别为固定车间距、固定车头时距和固定安全系数。固定车间距即车辆之间距离与速度无关,为一固定值。采用固定车间距策略能获得较大交通流量,但需要获得更多信息来维持车队的稳定性,而且算法较为复杂,实现起来较为困难。固定车头时距是指车间距随车辆速度线性变化。采用固定车头时距策略对车队控制相对简单,车队稳定性较好,尽管所获得的交通流量较固定车间距策略小,但仍是目前研究比较广泛的内容之一。固定安全系数可根据情况选择安全标准,其间距通常与速度的平方成正比。保持车队稳定性一直是车队间距控制研究的重点。车队线性稳定性问题主要是指车间距波动会在车队中放大传播,引起车队震荡;其次是随着车队中车辆数目的增加,车队稳定性减弱。解决这一问题通常的做法是获取更准确、更多信息,用于控制环节或引入先进智能控制方法来改进控制算法。HsuChunFei等人将智能小波神经网络应用到车队控制纵向系统中,仿真结果显示达到了较好的效果。吴丽娟、陈雪波等人将模糊控制应用到车队系统纵向控制中,提高了系统鲁棒性、增强了车队系统的串稳定性。PrabirBarooah等人提出双向离散控制结构,让车队中每辆车获取前后相邻2车的相关信息,并用“失调”策略增强车队线性稳定性。通过无线网路技术建立车-车通信网络来获取其他车辆的信息是目前为止增加信息量最有效的方法之一,但无线网络很容易受到干扰,影响网络链接的稳定性,从而给车队队列控制带来不确定因素,可能对车队稳定性造成严重影响。因此,研究在失去通信情况下,保持车队稳定驾驶也显得很重要。如,ShahabSheikholeslam和CharlesA.Desoer等人提出了一种在“lead”车与其他车辆失去通信情况下的纵向车队控制,并用仿真进行了验证。为了保持车队稳定性及高安全性,追求高容错能力的车队队列控制是非常必要性的。保证在车队控制过程中高容错能力必要条件是能对车辆各种传感器及动作控制器进行错误诊断。RajeshRajamani等人设计了一个错误诊断系统,对在自动化公路上列队行驶车辆中所有的传感器、动作控制器进行监测,并判断错误发生,那个传感器或动作控制器上,仿真及实验结果表明了诊断系统的有效性。然而他们却没有提出如何来提高车队队列控制高容错能力。诊断车辆错误,提出具有高容错能力的队列控制算法也是今后发展的一种趋势。4.2传感器和无线通信技术车队组合、拆分、换道等操作行为是车队柔性驾驶必不可少的一部分。但由于传感器和无线通信技术还不能保障车队在任何情况下都能获得及时、稳定、可靠的联系;此外,用实车进行车队组合、拆分、换道等试验需要较大规模的安全性、级别很高的基础设施平台,所以目前对于这方面的研究存在一定滞后。5推进车辆列队自动驾驶新技术总的来说,车辆列队控制技术在近10a来发展较快。车辆控制技术在智能车路系统中的研究逐渐成熟,无论在车辆横向、纵向自动控制上还是在支持驾驶的信息获取方法上都取得了一定成果,为车辆列队行驶奠定了基础。无线网络技术的快速发展,为实现车-车、车-路信息实时传输和交互提供了技术保障。在此基础上,许多车队控制算法也被提出来。此外