智能网联汽车协同控制技术（第2版）课件 第12、13章 智能网联汽车主动安全控制技术、混行车队通信拓扑及车间距策略

智能网联汽车协同控制技术第2版“十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目新基建核心技术与融合应用丛书智能网联汽车技术系列第12章智能网联汽车主动安全控制技术12.1车辆主动安全控制系统概述12.2传统避撞模型缺陷分析12.3避撞过程中交通资源非线性规划问题12.4智能网联汽车协同主动避撞模型12.5协同主动避撞模型应用于车辆队列控制12.6仿真验证第12章智能网联汽车主动安全控制技术智能网联汽车以队列行驶时的车距，小于非队列行驶时的车距，因此，如果控制系统操作不当，会增大碰撞事故发生概率，给车辆行驶造成新的安全隐患。为了队列行驶安全性，当实际队列行驶的车距小于制动距离时，需要通过队列中的其他车辆协同操作来辅助完成避撞的动作，保证车辆队列安全行驶。12.1智能网联汽车主动安全控制技术（1）车辆避撞（CA）系统●CA系统通过先进的传感器技术（雷达、超声波等测距传感器）检测车辆前方障碍物的距离信息和前方车辆的距离、速度信息，控制车辆遇到紧急情况时自动制动。●由于测距传感器种类繁多、不同传感器测距误差较大的缺点，所以很难形成统一的标准，于是CA系统也受到了行业的质疑。（2）车辆协同避撞（CCA）系统●无线网络改进了车辆避撞系统的机制，从而升级为基于无线通信的行CA系统。●有很多优越之处，车辆可以获取更多有益于建立控制模型的信息，避撞功能不再依靠加装各种各样的传感器来实现。12.1智能网联汽车主动安全控制技术从控制实现方式来说，避撞模型主要包括两种：车辆纵向控制模型和车辆横向控制模型●当车速控制和纵向加速度作为主要的控制对象时，车辆纵向控制是主要的控制方式。●横向控制是通过获取车车之间的车速和车距信息、道路宽度信息来控制换道和超车时的方向盘角度来避免事故。本章主要考虑的场景为平直的纵向公路，所以主要分析车辆纵向避撞控制。12.2传统避撞模型缺陷分析传统协同避撞方法大多基于车车通信获取信息来建立避撞模型，通过控制执行机构来完成避撞控制。下面进行分析。安全车距前后两辆车车速保持一致时，需要制动距离12.2传统避撞模型缺陷分析为保证安全，后车必须可在安全车距范围内可以将车速减到与前车一致，即公式联立得解为12.2传统避撞模型缺陷分析保持安全车距行驶下，前后车速不一致可能造成依靠一辆车的制动无法解决的碰撞事故，利用最大制动减速度来制动也无法在安全车距内将车速减到零。这证明了传统避撞控制方法应用在车辆队列控制中存在缺陷。针对上述缺陷，利用车辆队列行驶控制的整体优势，当一辆车制动无法解决问题时，需要其他正常行驶的车辆主动配合来确保整体队列的行驶安全性。基于这一思路，本章引入新的协同主动避撞的概念——协同主动避撞（CACA）系统。12.2传统避撞模型缺陷分析协同主动避撞（CACA）系统：基于车车通信模式的新型避撞控制方法。协同主动避撞（CACA）系统，可以通过车车之间信息的交互避免碰撞事故的发生，协同主动避撞控制必须在车车通信的环境下才可以应用。CACA系统是CCA系统功能的扩展，可以弥补CCA系统的缺陷，充分利用无线通信的资源来协同控制保证车辆队列运行的安全性。具体实现方式上，多车之间协同完成安全车距保持，实际是把各个车辆的车距协同分配——引出交通规划学科中的非线性规划问题。12.2传统避撞模型缺陷分析12.3避撞过程中交通资源非线性规划问题对信息判断分析准确，才能很好地保证车辆安全行驶。现实遇到的很多优化问题，经常是非线性约束条件下的优化问题，称为非线性规划问题，解决这类问题的方法称为非线性规划方法。12.3避撞过程中交通资源非线性规划问题非线性规划●运筹学理论的一个重要分支；●一个求解目标函数极值问题的的元实函数；●受一组等式或不等式约束条件的限制。目标函数和约束条件至少有一个是非线性函数。非线性规划为系统管理和优化提供了一种有效的分析方法。12.3.1非线性规划函数12.3避撞过程中交通资源非线性规划问题非线性规划问题数学表达简化为12.3.1非线性规划函数12.3避撞过程中交通资源非线性规划问题本章采用适合计算机处理器求解的迭代法。（1）非线性规划函数凹凸性分析线性规划最优解——通常在可行域的顶点。非线性规划最优解——因为最优解可能是可行域内的任意点，所以需要首先判断函数的凹凸性，然后求出最优解在可行解集合内的位置。f（x）为定义在R上的凸函数，满足以下不等式：12.3.2非线性规划求解方法12.3避撞过程中交通资源非线性规划问题根据式（12-6）非线性规划函数定义，有12.3.2非线性规划求解方法12.3避撞过程中交通资源非线性规划问题凸规划在可行域内存在最优解，并且其全局最优解与局部最优解相等。优化问题需要求出唯一解，当凸规划存在唯一解时，说明目标函数f（x）是严格凸函数，并存在最优解，此时凸规划的最优解即为唯一解。12.3.2非线性规划求解方法12.3避撞过程中交通资源非线性规划问题（2）基本迭代法求解非线性规划问题12.3.2非线性规划求解方法12.3避撞过程中交通资源非线性规划问题NP模型常用迭代法求其最优解。迭代规则：具体计算：12.3.2非线性规划求解方法12.3避撞过程中交通资源非线性规划问题求解NP函数的基本迭代方法步骤：12.3.2非线性规划求解方法12.3避撞过程中交通资源非线性规划问题12.3.2非线性规划求解方法12.4智能网联汽车协同主动避撞模型为避免车辆队列中第n辆车条件不满足避撞条件而造成追尾，需要前方车辆加速行驶一段时间来满足第n辆车的避撞条件，完成行进间车车协同避撞控制。——控制方式为协同主动避撞12.4.1加速度非线性规划模型非线性规划目标函数12.4智能网联汽车协同主动避撞模型12.4.1加速度非线性规划模型CACA模型，约束条件：（1）最大加速度值约束条件（2）纵向车速范围约束条件12.4智能网联汽车协同主动避撞模型12.4.1加速度非线性规划模型（3）后车车距约束条件12.4智能网联汽车协同主动避撞模型12.4.1加速度非线性规划模型约束条件的意义：对车距的计算有个预期值。即，如果按分配的加速度加速的话，需要满足在控制器执行时间后车距要大于等于零。基于非线性规划的加速度分配模型：12.4智能网联汽车协同主动避撞模型12.4.1加速度非线性规划模型12.4智能网联汽车协同主动避撞模型12.4.2非线性规划求解条件目标函数是非线性的非凸函数，应用迭代法求解该目标函数时需先验证其解的存在性。可行性解的集合满足车速限制条件和车距限制条件这两个限制条件下解的存在性。12.4智能网联汽车协同主动避撞模型12.4.2非线性规划求解条件为了满足车速限制条件，有那么式（12-23）的根应该等于0，即整理得12.4智能网联汽车协同主动避撞模型12.4.2非线性规划求解条件上式的解分两种条件讨论：【条件1】存在满足车距限制条件下的唯一解。式（12-23）在条件1情况下的可行解不为空，存在最优解。12.4智能网联汽车协同主动避撞模型12.4.2非线性规划求解条件【条件2】存在解不满足车速限制条件，会发生碰撞事故。条件2下不存在一个可行解。12.4智能网联汽车协同主动避撞模型12.4.2非线性规划求解条件1号车的分配加速度模型总结：12.4智能网联汽车协同主动避撞模型12.4.2非线性规划求解条件结论证明：12.5协同主动避撞模型应用于车辆队列控制定义一个避撞预测周期时间T，来保证1号车的分配加速度模型在执行加速避撞时不影响2号车的安全性，使2号车在速度不变的条件下保证车距在安全车距范围，满足下式：1号车执行分配加速度完成协同避撞，与2号车的车距不满足约束条件（两车最小安全车距行驶）：●2车需要协同1号车执行加速避撞控制；●2号车加速行驶距离最小化，避免安全事故转移给下一辆车。12.5协同主动避撞模型应用于车辆队列控制2号车分配加速度模型总结：●满足条件1，即则2号车分配加速度非线性规划函数为12.5协同主动避撞模型应用于车辆队列控制●满足条件2，即1号车为避免碰撞而加速，造成碰撞事故转移到1号车和2号车，不满足避撞控制的前提条件。分配加速度模型无效，控制器不执行操作。12.5协同主动避撞模型应用于车辆队列控制n辆车的情况：n－1号车与n号车车距不满足n－1号车的加速条件，条件为需要n号车同时进行协同加速。12.5协同主动避撞模型应用于车辆队列控制n号车分配加速度模型：●满足条件1，即则非线性规划函数为12.5协同主动避撞模型应用于车辆队列控制●满足条件2，即同样的，分配加速度模型无效，控制器不执行操作。12.5协同主动避撞模型应用于车辆队列控制时刻T上式成立，需要通过给定的计算的分配加速度模型。整个计算分配加速度过程可以扩展到整个具有车车通信的车辆队列。12.5协同主动避撞模型应用于车辆队列控制分配加速度过程会在满足下列条件时停止：这个结论说明，加速度分配过程会一直循环判断，直到n号车加速避撞的同时不影响的n+1号车的安全车距，或者是n号车已经是通信系统可以检测到的最远车辆或前面已经没有其他加速的车辆，模型运算停止，车辆队列分配加速度过程结束。在分配加速度模型在车辆队列中运行结束并求出加速度控制量后，得到分配加速度值会反馈给控制单元来执行避撞控制。在下一个控制周期，即t+△t，模型会判断队列中是否仍存在有安全隐患的车辆，如此循环以上过程，直至避撞过程结束。12.5协同主动避撞模型

应用于车辆队列控制。12.6仿真验证在仿真验证中，为方便对不同的相似模型进行比较，定义如下：●传统避撞模型为单车（1-vehicle）模型；●只有两车参与协同主动避撞的模型为两车（2-vehicle）模型；●n辆车同时参与协同主动避撞的模型为多车（n-vehicle）模型。12.6仿真验证比较单车模型和两车模型的仿真结果。仿真环境：●两台具有车车通信的车辆在高速公路上同向行驶；●0号和1号车的初始速度分别为距40m/s和13m/s；●两车的初始车距为40m;●因路面摩擦系数，最大制动减速度值只能小于等于。0号车执行大于

的制动减速度时才能避免碰撞，这意味着只依靠0号车紧急制动无法避免追尾事故的发生。12.6.1两车协同主动避撞12.6仿真验证图12-3a、c：两车车距为零时，0号车速＞1号车速；

追尾事故发生在2.4s。图12-3b、d：1号车在1～2s加速；0号车按最大制动减速度，减速到2.9s；3s时，0号和1号车的相对速度已经等于零；

最后，两车同以15m/s车速在高速公路上匀速行驶。图12-3e：单车模型情况下，两车轨迹在2.4s交叉，发生追尾。图12-3f：两车模型情况下，两车轨迹在3s开始平行，不追尾。12.6.1两车协同主动避撞12.6仿真验证12.6.1两车协同主动避撞12.6仿真验证12.6.1两车协同主动避撞12.6仿真验证图12-4：单车模型情况下，2.4s时车距变为0，发生追尾。两车模型情况下，3s时车距减到为3m并保持稳定，不追尾。图12-5：12.6.1两车协同主动避撞12.6仿真验证12.6.1两车协同主动避撞12.6仿真验证12.6.2车辆队列协同主动避撞以3辆车队列仿真n辆车的协同主动避撞模型：●初始状态0号、1号和2号车的初速度分别为40m/s、13m/s和14m/s，车距分别为40m和10m。●1号和2号车的车距不满足分配加速度条件，不允许1号车加速，这就意味着0号和1号车之间不可避免地发生追尾事故，需要2号车配合加速完成避撞。12.6仿真验证12.6.2车辆队列协同主动避撞两车模型仿真：●仿真开始时，0号车按最大制动减速度执行紧急制动，同时1号车在2s时速度达到15m/s，但2号车维持14m/s的速度匀速行驶；●在5.2s时3辆车发生追尾。多车模型仿真：●2号车加速参与避撞，2号车从1.5s加速到2.7s，同时1号车从1s加速到2.5s；●1号和2号车开始加速时刻间隔0.5s，同时2号车分配的加速度和执行时间小于1号车的，说明分配加速度会随队列中车辆增多而逐渐减小，并最终趋近于零；●3.4s后，3辆车保持相等的车速15m/s匀速行驶；●5s后，3辆车的轨迹保持平行，车距均不为零，不会发生碰撞事故。12.6仿真验证12.6.2车辆队列协同主动避撞12.6仿真验证12.6.2车辆队列协同主动避撞12.6仿真验证12.6.2车辆队列协同主动避撞两车模型：碰撞事故在5.2s发生，1号和2号车两车的车距变为零。多车模型：1和2号车的车距会维持在10m，同时0号和1号车的车距维持在2m，不会发生追尾碰撞事故。12.6仿真验证12.6.2车辆队列协同主动避撞CarSim软件3D仿真，可以更显著地看到两车模型和多车模型执行下的车队运行效果：两车模型控制下会发生追尾碰撞事故，多车模型控制下没有发生追尾碰撞事故。。第13章混行车队通信拓扑及车间距策略13.1混行车队研究现状分析13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法13.3混行车队规模计算方法13.4车队通信拓扑结构13.5车间距策略第13章混行车队通信拓扑及车间距策略本章主要研究V2X通信环境下多车道混行车队系统建模：●首先，定义混行车队，基于车辆换道特性确立道路区域划分方法，减少了车辆换道行为对编队控制的干扰；●然后，基于车辆行程时间和交通信号配时建立混行车队规模计算方法，明确后续编队的车队数和车队长度，分析混行车队协同控制流程；●最后，基于混行车辆通信特点和驾驶特性，分析车队通信拓扑结构和车间距策略。13.1混行车队研究现状分析●目前，关于混行车辆的研究主要集中于交通流特性分析、不同渗透率下影响效果仿真，以及混行车辆协同换道、跟驰控制等方面，聚焦于两种不同类型车辆的混合控制，然而对于三种不同类型车辆的混行研究较少。此外，对于混行车辆编队控制的研究更少。●本章研究一种将MPC集成到混合车辆编队中的控制方法，并保证队列稳定性，以及车间距、速度和加速度的一致性。通过建立三种不同类型车辆混行的协同控制模型，保证混行车队能够在绿灯时间内不停车通过交叉口且通行时间最短，并确保混行车队能够在通信异常时安全平稳地行驶。13.1混行车队研究现状分析●研究对象：MV、CV和CAV组成的混行车队。●研究目标：保证混行车队以最优速度和最小车间距有序通过交叉口为控制目标，充分利用车路协同系统优势。13.1混行车队研究现状分析系统组成：1）道路①缓冲区②编队区2）车辆①人工驾驶车辆（MV）②网联（人工驾驶）车辆（CV）③网联自动驾驶车辆（CAV）13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法●单个交叉口为例。●缓冲区内车辆在满足换道条件时即可换道，一旦进入编队区则禁止换道。13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法●研究两个交叉口之间的区域。●缓冲区和编队区处于同一方向上，混行车辆进入交叉口会首先通过缓冲区再进入编队区。●在缓冲区内，由于存在左、直、右三个车道，车辆可能会出现并道或换道行为。●根据行驶目的进行分流，满足换道需求。●编队区内，结合交通信号灯控制，将同一绿灯时间能够通过交叉口的车辆组成队列，协同控制，动态调整队列行驶状态，稳定安全地驶离交叉口。●右转车辆不受交通信号灯控制，不存在红灯滞留行为。本章主要对左转和直行车辆进行编队控制。13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法本章根据车辆速度、加速度、安全距离和道路条件限制，将车辆行驶状态主要分为编队行驶和自由行驶两种情形。13.2.1混行车队协同控制流程13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法车辆从上一个交叉口进入当前路段，在缓冲区内，根据自身行驶目的进行换道，通过缓冲区后，进入编队区。13.2.1混行车队协同控制流程13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法MV主要依靠驾驶人视觉获取信息，驾驶人判断当前满足换道条件即可产生换道行为；CV除了依靠视觉外，还可以借助V2X通信单元获取周围车辆信息和环境状态，可与周围车辆协同进行换道；CAV不需要驾驶人，主要依靠摄像头获取视觉信息，同时借助其他先进的传感器设备和V2X通信单元与周围车辆进行信息交互，提前告知周围车辆自身换道需求，从而调整换道行为。13.2.2多车道行驶区域内换道场景分析13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法CAV换道常见情形：（1）CAV非限制自由换道目标车道上没有其他车辆干扰，可以在任意位置自由进行换道。13.2.2多车道行驶区域内换道场景分析13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法（2）CAV受限直接换道目标车道的欲换道位置前后方存在其他车辆干扰。道路空间满足换道需求，但是需要把握换道时机，不能在任意位置上换道。13.2.2多车道行驶区域内换道场景分析13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法（3）CAV受限协同换道目标车道欲换道位置前后方均存在其他车辆干扰，导致时间和空间条件均不能满足换道需求，需要周围车辆快速调整速度预留出换道空间，协助换道。13.2.2多车道行驶区域内换道场景分析13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法划分道路区域，将换道和编队分布在不同道路区间，减少冲突点。假设车辆进入缓冲区后以匀速状态行驶，不存在速度突变情形，故而选择圆弧形换道轨迹作为基础模型进行讨论。13.2.3缓冲区与编队区长度计算方法13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法时间关系满足曲率半径横向位移纵向位移13.2.3缓冲区与编队区长度计算方法13.2混行车队多车道区域划分及长度计算方法根据横向位移公式得车辆换道的缓冲区长度编队区长度13.2.3缓冲区与编队区长度计算方法13.3混行车队规模计算方法在城市道路上，考虑交通信号状态的影响，有些车辆能够在当前绿灯下通过交叉路口，而有的车辆即使加速到最大也无法通过，必须在车道停止线前停车，等待下一周期通过。队列应满足条件：①可以通过相同绿灯相位的具有相同行驶状态的车辆组。②领航车必须为CAV。③单独的CAV可视为队列尺寸为1的单独队列。④不能组队的车辆保持原始状态行驶。⑤不同车道，多个车队之间可通过V2V或RSU共享车辆信息。13.3混行车队规模计算方法13.3混行车队规模计算方法情形1

如果车辆匀速行驶且前面不存在排队和干扰车辆，则行程时间为情形2

如果车辆不存在排队，但存在前方车辆干扰导致它先减速再加速。加减速均为等速变换，行程时间为13.3混行车队规模计算方法情形3车辆存在排队，有

，行程时间为车辆排队时间为车辆驶离交叉口的时间为那么，行程时间为13.3混行车队规模计算方法情形4车辆存在排队，有

，车辆先加速后匀速通过交叉口，则行程时间为车辆驶离交叉口的时间为那么，行程时间为13.3混行车队规模计算方法6辆车驶入交叉口时可能会出现的组队情况来说明组队规则。●0号和3号为CAV（虚线）●1号和4号为CV（点画线）●2号和5号为MV（实线）13.3混行车队规模计算方法●图13-11a，4号和5号可以在当前绿灯时间通过，但均不是CAV，不能作为领航车，因此不能组队，5辆车均自由行驶。●图13-11b，5辆车均能在当前绿灯时间通过，且0号车为CAV，可以作为领航车。因此,5辆车组成一个队列通过，即车队规模为5。●图13-11c，3号车能够作为领航车，与3号车同属于一个绿灯时长内的车辆组成一个队列，即3～5号车组队，车队规模为3。13.3混行车队规模计算方法●图13-11d，0号车为CAV可以看成能够在当前绿灯时间通过、尺寸为1的单独队列；3～5号组成队列2（车队规模为3）在下一个绿灯时间通过。●图13-11e，2号车即使加速到最大也不能在当前绿灯时间通过交叉口，因此不参与组队；0～1、3～5号分别组成队列1（规模为2）和队列2（规模为3）在不同绿灯周期内通过。●图13-11f，根据行程时间，0～2号组成队列1（规模为3）在当前绿灯时间通过，3～5号组成队列2（规模为3）在下一绿灯时间通过。13.3混行车队规模计算方法13.4车队通信拓扑结构6种典型通信拓扑结构：●Predecessor-following结构，跟随车信息获取单一，只接收前车信息；●Bidirectional结构，相邻两车互相接收彼此信息；●Predecessor-leader-following结构，领航车将信息传递给所有跟随车，跟随车不仅接收领航车的信息，而且同时接收前车信息；●Bidirectional-leader结构，跟随车同时接收领航车及相邻前后车三种信息；●Two-predecessor-following结构，跟随车接收前面两车的信息；●Two-predecessor-leader-following结构，跟随车接收领航车及前面两车的信息。13.4.1通信正常车队拓扑结构13.4车队通信拓扑结构13.4.1通信正常车队拓扑结构13.4车队通信拓扑结构综合考虑信息来源的多样性、实时性、准确性及数据处理的时效性，目前较多采用PLF（Predecessor-leader-following）拓扑结构。基于PLF结构，同时考虑混行车辆特性，建立新的混行车队基本通信拓扑结构（见图13-13）：●非网联车辆，不能通过通信单元接收信息，通过雷达、摄像头、测速等传感器获取车间距、行驶速度等状态信息；●网联车辆，通过网图网获取周围车辆行驶状态，通过V2I获得交通信号配时、道路是否拥堵等环境信息，同时将信息传送给后车；●队列领航车必须为CAV，有利于接收交通信号状态，有利于跟随车控制。13.4.1通信正常车队拓