摘要
为了进一步提高自动驾驶汽车在交叉路口行驶时的燃油经济性,基于模型预测控制(MPC)理论,量化分析了车辆安全性、经济性、舒适性等多性能指标函数及约束,并设计了以经济性为主的交叉路口自动驾驶汽车生态驾驶控制器。仿真结果表明,所提出的控制策略能够保证良好的安全性和舒适性,与LQR控制器相比,在有前车影响和无前车影响工况下的百公里油耗分别降低15.83%和34.98%。
In order to further improve the fuel economy of autonomous vehicle driving at intersections,this paper analyzed quantitatively the performance index functions and constraints including vehicle safety,economy,comfort,etc.,based on the Model Predictive Control(MPC)theory,and an ecological driving controller of autonomous vehicle at intersections was designed.The simulation results show that the control strategy proposed in the paper can ensure good safety and comfort,reduce fuel consumption by 15.83%and 34.98%respectively compared with Linear Quadratic Regulator(LQR)under conditions with/without vehicle ahead affecting vehicle driving.
作者
赵树恩
王盛
Zhao Shuen;Wang Sheng(Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074)
出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2024年第3期17-23,共7页
Automobile Technology
基金
国家自然科学基金项目(52072054)
重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2021jscx-cylhX0006)
汽车主动安全测试技术重庆市工业和信息化重点实验室开放课题(2021KFKT01)。
关键词
交叉路口
生态驾驶
自动驾驶
模型预测控制
Intersections
Ecological driving
Autonomous driving
Model Predictive Control