【摘 要】
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为了提高车辆在城市道路上行驶时的燃油经济性,同时减少污染物的排放,针对车联网环境下自动驾驶车辆可以与路侧设施及区域中心控制系统实时信息交互的特征,提出了连续信号交
【基金项目】
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汽车安全与节能国家重点实验室开放基金(KF1805);国家自然科学基金(U1764265)~~
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为了提高车辆在城市道路上行驶时的燃油经济性,同时减少污染物的排放,针对车联网环境下自动驾驶车辆可以与路侧设施及区域中心控制系统实时信息交互的特征,提出了连续信号交叉口车速控制方法。当车辆距下游各信号交叉口的距离和下游交叉口信号相位及时长可以提前获取时,通过提出的自动驾驶车速控制模型计算出一个使车辆能够连续通过下游多个信号交叉口的恒定速度,同时为了保证驾驶舒适性,采用平滑的三角函数曲线表征加/减速过程中的速度变化,避免了车辆在交叉口处急刹车或急加速的情况。为验证车速控制方法的有效性,基于多智能体技术建立了车联网环境下连续信号交叉口车速控制仿真系统,模拟对比分析了有速度控制和无速度控制下车辆连续通过3个信号交叉口的燃油消耗量、CO2排放量以及行程时间。结果表明:在低密度车流下,运用该车速控制方法,车辆连续通过3个信号交叉口的平均燃油消耗量与CO2排放量均减少了30%以上,行程时间减少了约5%;在中、高密度车流下,车辆的平均燃油消耗量与CO2排放量减少了约20%,并能够节省约15%的行程时间。另外,通过与目前已有的针对单点信号交叉口的车速控制模型的比较,本文提出的连续信号交叉口车速控制模型在节能减排方面更具优势。
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