虚拟轨道智能电动车辆行驶速度规划算法研究文献综述

 2023-08-03 04:08

文献综述（或调研报告）：

目前，汽车的速度规划主要针对的是能量的优化，传统燃油汽车以燃油消耗量为优化目标[7]，新能源汽车以及列车以电能消耗为目标进行优化。普通汽车在进行速度规划时，基本不存在时间的约束[7]、[8]、[9]，但是受到复杂的地面交通环境的影响如红绿灯等因素。而列车进行速度规划时，不用考虑红绿灯因素，一般是对运行时间作约束[6]，以保证到站时间的准确。智轨列车由于同时兼有地面车辆的特点和列车准时到站的要求，所以在进行速度规划时，既要考虑地面交通环境的影响又要考虑车辆到站的准时性。

对于智轨列车而言，已知其行驶路径的初末点距离、路线海拔（坡道信息）、红绿灯等路面信息之后，即可针对列车的行驶速度进行规划，生成不同的驾驶策略。在速度规划时，主要考虑的约束条件为：列车自身的速度限制、电机的输出扭矩限制、交通法规下的速度限制、列车行驶经济性以及乘客舒适性。王秋[5]等人将车辆自身的加速度、加速度变化率以及前车加速度纳入模型当中，提高了模型的抗干扰能力，同时提出了针对跟多目标优化的变权重系数方法，使模型预测控制方法对安全性、舒适性和经济性做实时的权衡，提高了自适应巡航系统的环境适应能力。张凌莺[6]等人除了对列车能耗和乘客舒适性进行优化之外，还将列车运行时间作为了优化目标函数。

不同学者对于车辆的速度规划所要优化的侧重点不同，因此所采用的方法也不尽相同，其中包括模型预测控制方法[7]、梯形速度规划算法[8]、动态规划算法[9]等。其中文献[7]提出的模型预测控制器设计了质量和驱动轴力矩自适应观测器，将观测器输出结果反馈到纵向车速控制器，提高了优化控制器的系统参数自适应性。动态规划方面，Franke[9]等人提出了使列车牵引能量最小的动态规划算法，目标为列车在受到行驶时间、速度限制、可牵引功率限制的情况下，使牵引所消耗的电能最小化，其利用动能代替速度作为动力状态变量，可以得到非线性方程的解析解，利用该解析解的数值效率代替非线性模型的数值积分，提高了计算效率，也一定程度上增强了动态规划的实时性。

对于不同的路面信息，多位学者提出了相应的速度规划方法。路面信息对车速规划的影响因素主要是路面坡度和交通灯。其中路面坡度的影响车辆的行驶阻力，在进行纵向动力学模型建立时综合考虑坡道阻力。王健强[10]等人提出考基于道路坡度实时信息的车辆经济车速优化方法，建立车辆动力学模型，利用由GPS和GIS获取的信息，提出基于车辆稳态经济车速的平直道路车速优化方法, 建立了基于动态规划的坡道车速优化方法。而交通灯的影响则较为复杂，是否在交通灯处以一定速度通过就能提高车辆的经济性以及针对不同的红灯剩余时间如何选取最优速度，部分学者对此有所研究。Zeng[11]等人提出，在综合考虑交通灯约束的情况下，“尽量避开”红灯的思想只能得到次优的结果，将红绿灯规则制定称为动态规划可以处理的形式，通过计算总耗能来决定是否通过或停止，从而得到全局最优解。王涵[12]等人提出了面向车联网的交叉口节能车速优化，利用基于V2I(vehicle to infrastructure)技术得到交通信息，对交叉路口上游、交叉路口、交叉路口下游的节能车速分别进行求解，根据交叉口处红灯剩余时间的不同选择最优的速度模式，有效减少车辆在交叉口处的急加速、急减速和长时间等待现象。

上述动态规划方法都具有多约束条件的特点，虽然动态规划方法能够得到全局最优解，但是由于其运算量大的特点，不能保证实时性，一般用于线下速度规划。对于车辆汇入、行人闯入等突发情况，可以采用二分法、模型预测控制方法以及伪谱法等方法进行实时规划。文献[6]建立的多车追踪模型中，提出了使用二分法逼近固定时间及其与动态规划结合求解多车优化目标函数的方法，缩短后车受前车影响而发生延迟的时间。对于突发情况，使用伪谱法进行规划的原理为采用参数化方法将连续空间的最优控制问题转化为非线性规划问题求解。伪谱法具有全局特性、高精度和高效率的优点，在轨迹规划领域应用较为广泛[13]。Hurni[14]等人提出的Legendre-Gauss-Lobatto(LGL)伪谱法将连续时间最优控制问题离散化为离散时间序列最优问题，然后通过快速谱算法求解得到优化结果，将该方法运用到无人地面车辆的避障控制中，试验证明了该方法在典型规划场景中的有效性。此外，伪谱法还应用于船舶停靠轨迹规划[13]、运载火箭制导[15]、飞行器轨迹规划[16]等场景。Li[18]等人在综合考虑车速、到交叉点距离以及信号灯等参数的基础上，使用Legendre伪谱法来决定车辆的加速、滑行或减速。针对文献[14]所使用的LGL伪谱法，Xu[17]、徐少兵[19]等人提出了LGL伪谱法的配点、积分权重、微分矩阵的数值计算方法，包括拟牛顿迭代法等方法，并且文献[17]在Matlab中将伪谱法求解器开发成通用求解程序，并将此程序应用在车辆的驾驶策略规划上，成功地求解出汽车的最优控制策略。

伪谱法通过将最优化问题转换成配点处的非线性规划问题(NLP)，利用序列二次规划法(SQP)对NLP进行求解。SQP根据原问题的目标函数的Hesse矩阵可以分为序列线性规划法、牛顿法、拉格朗日法、曾广拉格朗日法和拟牛顿法[22]。序列二次规划的思路是通过求解原问题的子问题，特别是二次规划模型，来对当前的迭代进行修正，以一系列二次规划的解来逼近原问题，即非线性规划问题的解。序列二次规划方法具有全局收敛性，并且具有超线性收敛的速度[23]，因此该方法用于速度规划具有一定的实时性。

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