CN105035090A - 基于交通信号灯的自主驾驶车辆轨迹预测控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于交通信号灯的自主驾驶车辆轨迹预测控制方法，属于汽车技术领域。本发明的目的是实时的基于交通信号灯信息对自主驾驶车辆进行轨迹预测控制，最大限度减少停车次数，实现节能减排效果的基于交通信号灯的自主驾驶车辆轨迹预测控制方法。本发明的步骤是：信息采集、车辆动力学建模、自主驾驶车辆轨迹规划控制问题在线优化求解。本发明自主驾驶车辆能够根据交通信号灯的信息，优化出预测距离内的速度轨迹，使车辆顺利通过交通路口，减少车辆停车次数。

Description

基于交通信号灯的自主驾驶车辆轨迹预测控制方法

技术领域

本发明属于汽车技术领域。

背景技术

由于汽车保有量迅速增加，道路交通问题日益严峻，交通环境逐渐恶化，交通拥堵情况不仅导致废气排放成为影响城市空气质量的重要因素，而且还造成了时间与资源的浪费。为了缓解城市道路交通压力，应付越来越严格的排放标准，提高汽车燃油经济性，一方面国内外一些汽车公司相继开发了发动机快速启/停***。然而在频繁起步停车的城市交通中，发动机启停技术的应用虽然不仅带来明显的节油效果，对于减少尾气排放也起到了非常积极的作用，但是不可避免的会对发动机造成损害，而且自动启停***养护成本较高。另外一方面先进的智能交通信号管理***的应用，这为驾驶员节省了许多时间与资源，提高道路通行能力。但是在实际应用中对先进的智能交通***的管理是十分昂贵的；而且即使应用了智能交通管理***，也经常发生一种情况，即在自主驾驶车辆经过一个绿灯的路口时，交通信号灯会突然变红。这种由于缺少未来对一段时间内交通信号灯变化的了解，导致增加了车辆的燃油消耗，行驶时间以及发动机和刹车***的磨损。为此本专利提出了基于交通信号灯的自主驾驶车辆轨迹预测控制方法，这样使得自主驾驶车辆可以根据交通信号灯的变化自动的来调节车辆的速度，使得自主驾驶车辆到达交通信号灯时正好是绿灯，以减少车辆等待时间和燃油消耗，提高交通路口的交通能力。

发明内容

本发明的目的是实时的基于交通信号灯信息对自主驾驶车辆进行轨迹预测控制，最大限度减少停车次数，实现节能减排效果的基于交通信号灯的自主驾驶车辆轨迹预测控制方法。

本发明的步骤是：

（1）信息采集：自主驾驶车辆采集当前车辆和前方车辆的速度信息；采集预测距离内道路情况，包括检测前方道路路口及前方交通灯位置以及道路交通限速情况；获取路***通信号灯状态以及通行时间用以后续的优化求解；

（2）车辆动力学建模：以采集的当前车辆的速度信息为基础，以车辆驱动力和制动力为控制变量，车速和位移作为状态变量，根据汽车纵向动力学可以得到车辆的动力学方程：

（1）

其中，为车重，为车辆行驶过程的阻力，包括空气阻力、滚动阻力和坡度阻力，有

(2)

其中，为车辆迎风面积，为空气阻力系数，为重力加速度，为道路坡度；考虑目标车辆应减少制动以减少能量消耗，车辆燃油经济性和驾驶员期望综合指标为：

(3)

其中为权重系数，是采集的当前车辆的速度；

（3）自主驾驶车辆轨迹规划控制问题在线优化求解

将采集的预测距离内的道路信息，道路交通信号灯状态及可通行时间作为约束，以车辆的动力学模型为基础，综上所述，基于交通信号灯信息的自主驾驶车辆轨迹优化问题可以描述为：

（4）

其中，为预测时域，为交通信号灯可通行时间，为驱动力，为制动力，为最大驱动力，为最大制动力，、分别是车辆当前的速度及位置，、分别是车辆时刻的速度及位置；

为保证***的实时性能，在非限制性求解示例中，运用极大值原理求解两点边值问题，得到上述优化问题的显示解：

定义哈密顿方程：

(5)

其中；

根据极大值原理，在预测时域内，协态变量在最优轨线上满足：

(6)

在最优轨线上，最优控制变量使哈密顿函数达到极小值，即

(7)

终端横截条件满足，函数在最优轨线终点满足；最终得到最优控制问题的显式解：

(8)

根据动力学方程和协态变量满足的方程组，在边界条件下，结合以上控制律，求出预测时域内的最优的车辆驱动力序列，提取车辆驱动力序列的第一个值给定车辆，下一个采样时刻重复上述步骤，从而实现滚动优化控制。

本发明带来的有益效果是：

1.自主驾驶车辆能够根据交通信号灯的信息，优化出预测距离内的速度轨迹，使车辆顺利通过交通路口，减少车辆停车次数。

2.能够大幅减少自主驾驶车辆由于交通灯而频繁启停的情况，减少车辆在路口等车时间，提高车辆在交通路口的通过能力。

3.在保证安全的情况下，能够减少自主驾驶车辆在路口的燃油消耗，提高车辆在通过交通路口时的燃油经济性。

附图说明

图1为本发明的结构框图；

图2为本发明的流程图；

图3为本发明轨迹规划描述图；

图4为本发明轨迹规划断点描述图；

图5为本发明轨迹规划约束描述图。

具体实施方式

本发明的步骤是：

（1）信息采集：自主驾驶车辆采集当前车辆和前方车辆的速度信息；采集预测距离内道路情况，包括检测前方道路路口及前方交通灯位置以及道路交通限速情况；获取路***通信号灯状态以及通行时间用以后续的优化求解；

（2）车辆动力学建模：以采集的当前车辆的速度信息为基础，以车辆驱动力和制动力为控制变量，车速和位移作为状态变量，根据汽车纵向动力学可以得到车辆的动力学方程：

（1）

其中，为车重，为车辆行驶过程的阻力，包括空气阻力、滚动阻力和坡度阻力，有

(2)

其中，为车辆迎风面积，为空气阻力系数，为重力加速度，为道路坡度；考虑目标车辆应减少制动以减少能量消耗，车辆燃油经济性和驾驶员期望综合指标为：

(3)

其中为权重系数，是采集的当前车辆的速度；

（3）自主驾驶车辆轨迹规划控制问题在线优化求解

将采集的预测距离内的道路信息，道路交通信号灯状态及可通行时间作为约束，以车辆的动力学模型为基础，综上所述，基于交通信号灯信息的自主驾驶车辆轨迹优化问题可以描述为：

（4）

其中，为预测时域，为交通信号灯可通行时间，为驱动力，为制动力，为最大驱动力，为最大制动力，、分别是车辆当前的速度及位置，、分别是车辆时刻的速度及位置；

为保证***的实时性能，在非限制性求解示例中，运用极大值原理求解两点边值问题，得到上述优化问题的显示解：

定义哈密顿方程：

(5)

其中；

根据极大值原理，在预测时域内，协态变量在最优轨线上满足：

(6)

在最优轨线上，最优控制变量使哈密顿函数达到极小值，即

(7)

终端横截条件满足，函数在最优轨线终点满足；最终得到最优控制问题的显式解：

(8)

根据动力学方程和协态变量满足的方程组，在边界条件下，结合以上控制律，求出预测时域内的最优的车辆驱动力序列，提取车辆驱动力序列的第一个值给定车辆，下一个采样时刻重复上述步骤，从而实现滚动优化控制。

以下结合技术方案和附图详细阐述本发明的具体实施方式。

本发明的结构框图如图1所示，主要包括信息采集单元、车辆建模单元、滚动时域优化计算单元；信息采集单元主要用于同时采集自车的行驶状态信息以及道路交通信息，并将有效信息传递给车辆建模单元，车辆建模单元根据采集的信息确定优化计算所需要的各种参数，建立车辆模型并设定求解目标函数，优化计算车辆的速度轨迹；滚动时域优化计算单元将得到的速度轨迹的第一个值给定车辆，实现滚动优化。

1，首先检测当前目标车辆和前方车辆及道路环境的状态，包括预测距离内道路情况，道路路口

及前方交通灯位置，路***通灯实时信息、道路交通要求如限速等；

图3揭示了本发明的示例性实施例，自主驾驶车辆10其沿着道路200行驶，车辆10对应在道路200上的该车辆的当前位置，该车辆以当前速度行驶，图中用210表示；图中220表示道路交通灯的位置，230为道路速度限速，车辆10前方距离内没有路口及其他车辆干扰，此时选定车辆10到下一个交通信号灯的位置之间的距离作为预测距离，图中用20表示。当车辆的控制单元判断汽车在驾驶员给出的期望车速210下不能通过下一个路口220时，下一个交通灯路口220作为终端约束设置为停车，在此期间车辆以低于期望车速的速度进行经济性驾驶，减少燃油消耗。当车辆的控制单元判断在驾驶员给出的期望车速210下能够通过下一个路口220时，车辆以高于驾驶员期望车速的速度运行，通过给出适当的终端约束，保证车辆顺利通过路口。综上，假设在当前时刻，下一个交通灯可通行时间（绿灯的时间）为，则交通灯对预测时域和终端约束的影响可以表达成以下形式：

1.当车辆以期望车速的平均车速不能通过下一个交通灯，此时车辆以略低于期望车速的速度行驶，增大汽车滑行距离，减少车量的能量损耗。此时车辆在下一个交通灯前停车；

2.当车辆以期望车速的平均车速能通过下一个交通灯，此时车辆以略高于期望车速的速度行驶，此时车辆在交通灯变成红色前通过交通灯。

当车辆的安全距离内出现路口或者其他车辆超车并道的情况，我们称这种情况为断点。图4中车辆10在道路200上行驶。行驶过程中，在前方安全距离内检测前方出现路口240，此时车辆以当前位置到此路口的距离30为新的预测距离，重新进行经济性优化，终端约束适当减少车辆在路口的速度，以保证车辆通过路口时的安全。

图5中自主驾驶车辆10在道路200上行驶，行驶过程中，车辆110以速度120超车并在230处并道，自主驾驶车辆10至交通信号灯的距离为，用40表示，速度为，用210表示，车辆110到交通灯的距离为，用50表示，速度为，用120表示，自主驾驶车辆10通过确定前方车辆速度和自主驾驶车辆的期望车速判断自主驾驶模式：

1)当前车的速度以高于自主驾驶车辆的期望车速行驶时，判断出前方车辆对目标车辆轨迹规划没有约束，此时采集前端车辆的加速度和速度来预测未来一段时间内前车的速度轨迹，确定出车辆10在整个轨迹规划过程中的最高车速，并以此作为车辆10在优化问题中的约束。保证自主驾驶中车辆10与前车110的安全距离。

2)当前车的速度以低于自主驾驶车辆的期望车速行驶时，判断前方车辆对目标车辆通过交通灯造成影响。当时，判断前方车辆对目标车辆通过交通灯造成影响，此时汽车转入自适应巡航模式，采取自适应跟车策略。

2，建立自主驾驶车辆行驶过程中的车辆模型，并确定出自主驾驶过程中轨迹规划的目标函数。

以车辆驱动力和制动力为控制变量，车速和位移作为状态变量，根据汽车纵向动力学可以得到车辆的动力学方程：

(1)

其中，为车重，为车辆行驶过程的阻力，包括空气阻力、滚动阻力和坡度阻力，有

(2)

其中，为车辆迎风面积，为空气阻力系数，为重力加速度，为道路坡度。

考虑目标车辆应减少制动量以减少能耗，车辆燃油经济性和驾驶员期望综合指标为

(3)

其中（）为权重系数。针对上述目的，综合考虑道路信号灯信息等环境因素，以车辆燃油消耗为目标函数进行优化控制。综上所述，基于道路信号灯信息的自主驾驶轨迹优化问题可以描述为：

(4)

其中，为预测时域，是交通信号灯可通行时间，为驱动力，为制动力，为最大驱动力，为最大制动力。

3，建立优化控制模型并在线求解，得到未来一断时间内的需求驱动力和制动力；将预测时域分成N段，将第一段的控制量作为目标车辆的执行指令，实现自主驾驶车辆的滚动优化；在下一个采样时刻重复控制过程，实现反馈控制。

为保证***的实时性能，在非限制性求解示例中，本发明运用极大值原理求解两点边值问题，得到上述优化问题的显示解：

定义哈密顿方程：

(5)

其中。

根据极大值原理，在预测时域内，协态变量在最优轨线上满足：

(6)

在最优轨线上，最优控制变量使哈密顿函数达到极小值，即

(7)

终端横截条件满足，函数在最优轨线终点满足。最终得到最优控制问题的显式解：

(8)

根据统动力学方程和协态变量满足的方程组，在边界条件下，结合以上控制律，可以求出预测时域内的最优控制量，提取出第一个控制量给定车辆，实现滚动优化控制。

Claims (1)

1.一种基于交通信号灯的自主驾驶车辆轨迹预测控制方法，其特征在于：其步骤是：

（1）信息采集：自主驾驶车辆采集当前车辆和前方车辆的速度信息；采集预测距离内道路情况，包括检测前方道路路口及前方交通灯位置以及道路交通限速情况；获取路***通信号灯状态以及通行时间用以后续的优化求解；

（2）车辆动力学建模：以采集的当前车辆的速度信息为基础，以车辆驱动力和制动力为控制变量，车速和位移作为状态变量，根据汽车纵向动力学可以得到车辆的动力学方程：

（1）

其中，为车重，为车辆行驶过程的阻力，包括空气阻力、滚动阻力和坡度阻力，有

(2)

其中，为车辆迎风面积，为空气阻力系数，为重力加速度，为道路坡度；考虑目标车辆应减少制动以减少能量消耗，车辆燃油经济性和驾驶员期望综合指标为：

(3)

其中为权重系数，是采集的当前车辆的速度；

（3）自主驾驶车辆轨迹规划控制问题在线优化求解

将采集的预测距离内的道路信息，道路交通信号灯状态及可通行时间作为约束，以车辆的动力学模型为基础，综上所述，基于交通信号灯信息的自主驾驶车辆轨迹优化问题可以描述为：

（4）

其中，为预测时域，为交通信号灯可通行时间，为驱动力，为制动力，为最大驱动力，为最大制动力，、分别是车辆当前的速度及位置，、分别是车辆时刻的速度及位置；

为保证***的实时性能，在非限制性求解示例中，运用极大值原理求解两点边值问题，得到上述优化问题的显示解：

定义哈密顿方程：

(5)

其中；

根据极大值原理，在预测时域内，协态变量在最优轨线上满足：

(6)

在最优轨线上，最优控制变量使哈密顿函数达到极小值，即

(7)

终端横截条件满足，函数在最优轨线终点满足；最终得到最优控制问题的显式解：

(8)

根据动力学方程和协态变量满足的方程组，在边界条件下，结合以上控制律，求出预测时域内的最优的车辆驱动力序列，提取车辆驱动力序列的第一个值给定车辆，下一个采样时刻重复上述步骤，从而实现滚动优化控制。