在智能交通領(lǐng)域，車輛列隊(duì)行駛是提高道路安全性和效率的重要方式。然而，由于車輛之間的通信可能受到各種不可靠因素的影響，如延遲、丟包等，因此設(shè)計(jì)一種具有魯棒性的車輛列隊(duì)行駛控制模型是當(dāng)前的研究重點(diǎn)。

近日，斯?jié)櫶炖实募夹g(shù)團(tuán)隊(duì)在論文《A hybrid control methodology for vehicle platooning based on linearized decoupled control law》中提出了一種創(chuàng)新的車輛列隊(duì)行駛混合控制模型，此模型綜合考慮了V2X通信延遲、丟包等不可靠因素，同時(shí)也大大降低了V2X網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下通信延遲、車輛執(zhí)行器延遲問(wèn)題對(duì)車輛編隊(duì)穩(wěn)定性所產(chǎn)生的不利影響。

圖｜車輛列隊(duì)行駛混合控制模型

該模型由全局控制器和局部控制器相互耦合而成，可以根據(jù)V2X通信質(zhì)量進(jìn)行自適應(yīng)切換。這種設(shè)計(jì)不僅考慮了車隊(duì)運(yùn)行的整體狀態(tài)，而且增加了對(duì)車與車之間局部狀態(tài)的感知，大大降低了V2X網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下通信延遲、車輛執(zhí)行器延遲問(wèn)題對(duì)車輛編隊(duì)穩(wěn)定性所產(chǎn)生的不利影響。此外，模型還引入了速度/加速度監(jiān)測(cè)模塊，極大地提升了單車控制的穩(wěn)定性和車隊(duì)整體的抗干擾能力。

圖｜縱向速度&方向盤轉(zhuǎn)角   

圖｜橫向&方向盤偏差

圖｜路徑跟蹤結(jié)果

由模型的仿真結(jié)果可以看出，車隊(duì)中各個(gè)車輛的縱向速度、橫向方向盤轉(zhuǎn)角能夠保持比較好的一致性，路徑跟蹤也取得了比較好的效果，驗(yàn)證了本論文所提出的混合控制算法的有效性。

經(jīng)過(guò)ITS國(guó)際組委會(huì)的專業(yè)遴選，該論文成功入選第29屆智能交通世界大會(huì)。10月20日上午，斯?jié)櫶炖蕦⑹苎麉⒓蛹夹g(shù)論文會(huì)議：TS37 Platooning，屆時(shí)將對(duì)論文內(nèi)容進(jìn)行技術(shù)解讀，并介紹斯?jié)櫶炖试?/span>V2X網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下車輛列隊(duì)行駛方面所做的相關(guān)工作。

會(huì)議議程

智能交通世界大會(huì)由亞太、美洲、歐洲地區(qū)智能交通國(guó)際組織發(fā)起，是智能交通領(lǐng)域最具影響力的國(guó)際會(huì)議，也被稱為智能交通界的“奧運(yùn)會(huì)”，是交通前沿技術(shù)和產(chǎn)品展示平臺(tái)。本屆大會(huì)以“智能交通美好生活”為主題，將有多場(chǎng)重要會(huì)議，嘉賓將分享智能交通關(guān)鍵問(wèn)題的全球性觀點(diǎn)，推動(dòng)智能交通領(lǐng)域前沿技術(shù)的研究和系統(tǒng)應(yīng)用。

第29屆智能交通世界大會(huì)

斯?jié)櫶炖?/span>始終專注于智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的研發(fā)與推廣，致力于為客戶提供全球領(lǐng)先的車聯(lián)網(wǎng)解決方案和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。作為智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)之一，斯?jié)櫶炖势诖ㄟ^(guò)這次會(huì)議與全球的智能交通領(lǐng)域的專家學(xué)者進(jìn)行深入的交流和分享，共同推動(dòng)車輛列隊(duì)行駛控制技術(shù)的發(fā)展，同時(shí)也期待斯?jié)櫶炖试谥悄芙煌I(lǐng)域做出更多的貢獻(xiàn)。