一种基于网联信息的经济性车速规划方法

1.本发明属于混合动力车辆控制领域领域，特别涉及一种基于网联信息的经济性车速规划方法。


背景技术：

2.插电式混动物流车因续驶里程长以及节能减排潜力较大而广受关注。在插电式混动物流车的工作过程中，会频繁通过信号灯路口。基于车辆与网联信息的交互技术，对该场景下插电式混动物流车的车速进行合理规划，有利于进一步挖掘插电式混动物流车的节能潜力。如2022年11月4日公开的发明专利：公开号：cn115285148a，自动驾驶车速规划方法、装置、电子设备和存储介质，该发明中提出的车速规划方法对车辆的全局规划车速进行了动态调整。但其并未对车辆通过信号灯路口这一场景下的车速规划进行深度分析与优化。又如2023年2月24日公开的发明专利：公开号：cn115712252a，云控自动驾驶公交车车速规划仿真验证方法及系统。该方法以云数据为基础，对每辆车进行实时的车速规划并生成车速规划指令。但该方法重点应用于城市无人公交车，并不能完全运用于物流车。并且以上两种车速规划方法都没有综合考虑到车辆的经济性与舒适性，并不能充分地发掘插电式混合动力物流车的节能潜力。


技术实现要素：

3.为解决现有技术存在的不足并进一步提高插电式混合动力物流车的节能效果，本发明提出了一种基于网联信息的经济性车速规划方法，该方法针对插电式混动物流车，基于未来行驶路径中的信号灯相位、道路限速等信息，规划经济性车速，减少车辆因信号灯或者限速约束而造成的多余的能量消耗；其特征在于：
4.步骤一，信号灯路口车辆通行参考时间求解：基于车辆gps提供的本车位置、行驶路径和从云端获取的行驶路径中所有信号灯相位信息，先正向求解速度边界和信号灯相位约束下的各路口期望时间区间，随后为保证通行效率，选取首个满足条件的时间区间作为参考时间区间，并基于信号灯相位和车速限制进行逆向递推得到所有信号灯路口的参考时间区间；具体可分为步骤一(a)和步骤一(b)；
5.步骤一(a)，进行单信号灯路口车辆通行参考时间求解；将信号灯中的黄灯相位并入红灯相位处理，通过云端提供的联网信息可以获得第i个路口的第k个绿灯时间区间，和分别表示区间的左端点和右端点；
[0006][0007]
车辆在各段道路上以限速的上下限v
max_i
、v
min_i
行驶时，可推测出到达路口的时间区间；
[0008]
[0009]
式中t为车辆当前时刻；di为第i个路口的位置；d为车辆当前位置
[0010]
进而可以获得车辆通过路口的期望时间区间；
[0011][0012]
当区间不为空集时，为保证车辆通行效率，选取第一个区间作为参考区间；
[0013][0014]
步骤一(b)，进行多信号灯路口车辆通行参考时间求解：综合考虑当前路口通过时间对后续路口的影响，先正向求解各路口的期望区间，然后再逆向递推得到多信号灯路口下的各路口参考时间区间；
[0015]
正向求解过程为：根据车辆位置或前一路口的期望时间区间，在限速范围内计算达到当前信号灯路口的限速时间区间，对限速时间区间和信号灯的绿灯时间区间取交集，得到本路口的期望时间区间，当某一路口期望时间区间为空集时，停止搜索；
[0016]
即首先根据步骤一(a)的单信号灯路口车辆通行参考时间求解方法，将车辆即将到达的下一个信号灯路口作为第一个路口，进而求出车辆限速区间；
[0017][0018]
则可以求出车辆通过第一个路口的期望时间区间；
[0019][0020]
进而根据第i-1个路口的第n个期望时间区间所对应的限速时间区间求得第i个路口，车辆的限速时间区间；
[0021][0022]
根据步骤一(a)中所提出的方法，第i-1个路口的第n个期望时间区间所对应的限速时间区间为：
[0023][0024]
第i个路口的期望时间区间可由限速时间区间和绿灯时间区间取交集求解得到：
[0025][0026]
当该期望时间区间为空集，或其区间中所有区间长度小于所设定的有效时间间隔时，停止搜索；
[0027]
逆向递推过程为：根据正向求解得到的各路口期望时间区间寻找最后一个满足要求的路口，将此路口期望时间区间内通行效率最优的时间区间作为此路口的参考时间区间，下一路口的逆向递推时间区间可从上一路口的参考时间区间计算得到，并与路口绿灯时间区间求解交集得到逆向递推期望时间区间，选取其第一个满足要求的区间作为参考时间区间；
[0028]
具体过程为：若第i个路口的期望时间区间为空集且区间长度小于所设定的有效时间间隔时，将该区间设定为：
[0029]
[0030]
车辆若要在第i个路口时在该时间区间中通过，则可以反向递推出车辆通过第i-1个路口过程中的限速时间区间；
[0031][0032]
进而获得反向递推过程中车辆通过第i-1个路口时的期望时间区间；
[0033][0034]
取期望时间区间中的第一个时间区间作为第i-1个路口的参考时间区间，直至计算得到当前路口的参考时间区间，反向递推过程结束，各路口的通行参考时间求解完成；
[0035]
步骤二，基于mpc的经济性车速求解：将通行参考时间区间转化为参考车速，结合步骤一中云端获取的前车位置、速度信息和车辆esp系统得到的本车车速信息，在mpc框架下综合考虑车辆经济性、舒适性和参考车速构建目标函数，在道路限速、安全车距、车辆动力学等约束条件下，利用多靶法将上述最优问题转化为非线性规划问题，引入sqp算法求解得到经济性车速轨迹；具体可分为步骤二(a)和步骤二(b)；
[0036]
步骤二(a)为目标问题的描述，采用汽车纵向动力学方程作为预测模型，即式(13)
[0037][0038]
式中，t
tq
为动力系统输出转矩；i0为主减速器传动比；η
t
为传动系统机械效率；r为驱动轮半径；f0、f1和f2分别为滑行阻力常数项、一次项和二次项系数；v为车速；g为车辆的重力；i为道路坡度；δ为车辆旋转质量换算系数；m为车辆质量；dv为速度间隔；dt为时间间隔；
[0039]
将车速和车辆位置作为状态变量：
[0040][0041]
将动力系统输出转矩和机械制动系统的制动转矩作为控制量：
[0042][0043]
可得系统非线性状态空间方程：
[0044][0045][0046]
在此基础上，将非线性的状态空间方程进行线性化处理，继而获得预测方程；基于步骤一种求得的各信号灯路口的参考时间区间可求解得到车辆的参考车速，将实际车速对参考车速的跟随效果作为目标函数一部分，保证车辆在信号灯路口较为通畅通行；以车辆舒适性和轮端驱动能量最小为目标，将车辆与前车安全距离、道路限速和车辆动力学等作为约束条件，构建目标函数：
[0047][0048]
式中w1、w2、w3分别为驱动能量代价函数、参考车速代价函数、舒适性代价函数所对应的权重系数；d
pre
(t)为前车在t时刻位置，认为预测时域内前车以匀速行驶而求解得到；g
min_safe
为本车车速和前车车速所对应最小安全距离；t
min_tq
和t
max_tq
分别表示车辆动力系统所能提供最小转矩和最大转矩；t
min_b
和t
max_b
分别表示，车辆机械制动系统所能提供最小转矩和最大转矩；
[0049]
驱动能量代价函数为动力系统输出的驱动转矩减去能够进行能量回收的制动转矩，在只有比例的制动能量可被转化为电能存储在电池中情况下，驱动能量代价函数表达式为：
[0050][0051]
参考车速代价为车辆实际车速与参考车速差值的平方和：
[0052]ftime
(x(t))＝(v-v
ref
(t,d))2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)
[0053]
式中，v
ref
(t,d)为t时刻所，对应的参考车辆车速，其表达式为：
[0054][0055]
式中，di为车辆当前所对应的信号灯路口位置；αv为参考车速求解时间权重系数；
[0056]
舒适性代价函数为车辆加速度和冲击度的加权平方和：
[0057]fcom
(x(t))＝w4a2+w5jerk2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)
[0058]
式中，a和jerk分别为车辆的加速度和冲击度；w4、w5分别为加速度和冲击度所对应的权重系数；
[0059]
步骤二(b)为目标问题的求解，利用多靶法进行经济性车速轨迹的求解，进而将式(17)所对应的目标问题转化为离散的控制变量u和辅助变量s的有限维非线性规划问题：
[0060][0061]
最后引入sqp算法对上述非线性规划问题进行求解，即可得到经济性车速轨迹。
[0062]
本发明与现有技术相比较，有益效果如下：
[0063]
1、本专利所述的车速规划方法结合了由云端提供的路口信号灯相位信号，能够使车辆在绿灯时间区间内顺利通过路口，并减少车辆的加减速和停车频率；
[0064]
2、本专利所述的车速规划方法考虑了整车的舒适性和经济性，经过mpc控制之后，该车速规划方法能够在减少车辆停车次数和加减速频率的基础上，降低车辆的加速度幅值，并在顺利通过各信号灯路口的前提条件下，减少加减速过程中车辆轮端能量的消耗，进而提高车辆的经济性；
附图说明
[0065]
下面结合附图对实施例的描述将变得容易理解，其中：
[0066]
图1为根据本发明实施例的基于网联信息的经济性车速规划方法框架；
[0067]
图2为根据本发明实施例的插电式混合动力物流车动力系统布置；
具体实施方式
[0068]
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0069]
下面参考附图来描述一种基于网联信息的经济性车速规划方法框架，但本发明并不限于这些实施例。
[0070]
参考附图1，本发明所述的基于网联信息的经济性车速规划方法分为两个步骤，步骤一，结合云端提供的信号灯相位、本车位置以及行驶路径，通过正向求解与逆向递推获取各信号灯路口通行的参考时间；步骤二，利用mpc控制器，在顺利通过各信号灯路口的基础之上，综合考虑车辆的经济性与舒适性来规划出本车的车速。
[0071]
本发明所述的基于网联信息的经济性车速规划方法作用对象，插电式混合动力物流车的动力系统结构参考附图2，发动机经过单向离合器和行星排的行星架相连，行星排实现功率分流，电机mg1和行星排的太阳轮相连，发动机转速调速功能由电机mg1实现，在电机
mg1需锁止时，锁止离合器可将电机mg1与车架连接，电机mg2通过两挡自动变速箱amt与行星排的齿圈相连，最终主减速器将动力系统动力传递至车轮，驱动车辆行驶。
[0072]
一种基于网联信息的经济性车速规划方法，该方法针对插电式混动物流车，基于未来行驶路径中的信号灯相位、道路限速等信息，规划经济性车速，减少车辆因信号灯或者限速约束而造成的多余的能量消耗；其特征在于：
[0073]
步骤一，信号灯路口车辆通行参考时间求解：基于车辆gps提供的本车位置、行驶路径和从云端获取的行驶路径中所有信号灯相位信息，先正向求解速度边界和信号灯相位约束下的各路口期望时间区间，随后为保证通行效率，选取首个满足条件的时间区间作为参考时间区间，并基于信号灯相位和车速限制进行逆向递推得到所有信号灯路口的参考时间区间；具体可分为步骤一(a)和步骤一(b)；
[0074]
步骤一(a)，进行单信号灯路口车辆通行参考时间求解；将信号灯中的黄灯相位并入红灯相位处理，通过云端提供的联网信息可以获得第i个路口的第k个绿灯时间区间，和分别表示区间的左端点和右端点；
[0075][0076]
车辆在各段道路上以限速的上下限v
max_i
、v
min_i
行驶时，可推测出到达路口的时间区间；
[0077][0078]
式中t为车辆当前时刻；di为第i个路口的位置；d为车辆当前位置
[0079]
进而可以获得车辆通过路口的期望时间区间；
[0080][0081]
当区间不为空集时，为保证车辆通行效率，选取第一个区间作为参考区间；
[0082][0083]
步骤一(b)，进行多信号灯路口车辆通行参考时间求解：综合考虑当前路口通过时间对后续路口的影响，先正向求解各路口的期望区间，然后再逆向递推得到多信号灯路口下的各路口参考时间区间；
[0084]
正向求解过程为：根据车辆位置或前一路口的期望时间区间，在限速范围内计算达到当前信号灯路口的限速时间区间，对限速时间区间和信号灯的绿灯时间区间取交集，得到本路口的期望时间区间，当某一路口期望时间区间为空集时，停止搜索；
[0085]
即首先根据步骤一(a)的单信号灯路口车辆通行参考时间求解方法，将车辆即将到达的下一个信号灯路口作为第一个路口，进而求出车辆限速区间；
[0086][0087]
则可以求出车辆通过第一个路口的期望时间区间；
[0088][0089]
进而根据第i-1个路口的第n个期望时间区间所对应的限速时间区间求得第i个路
口，车辆的限速时间区间；
[0090][0091]
根据步骤一(a)中所提出的方法，第i-1个路口的第n个期望时间区间所对应的限速时间区间为：
[0092][0093]
第i个路口的期望时间区间可由限速时间区间和绿灯时间区间取交集求解得到：
[0094][0095]
当该期望时间区间为空集，或其区间中所有区间长度小于所设定的有效时间间隔时，停止搜索；
[0096]
逆向递推过程为：根据正向求解得到的各路口期望时间区间寻找最后一个满足要求的路口，将此路口期望时间区间内通行效率最优的时间区间作为此路口的参考时间区间，下一路口的逆向递推时间区间可从上一路口的参考时间区间计算得到，并与路口绿灯时间区间求解交集得到逆向递推期望时间区间，选取其第一个满足要求的区间作为参考时间区间；
[0097]
具体过程为：若第i个路口的期望时间区间为空集且区间长度小于所设定的有效时间间隔时，将该区间设定为：
[0098][0099]
车辆若要在第i个路口时在该时间区间中通过，则可以反向递推出车辆通过第i-1个路口过程中的限速时间区间；
[0100][0101]
进而获得反向递推过程中车辆通过第i-1个路口时的期望时间区间；
[0102][0103]
取期望时间区间中的第一个时间区间作为第i-1个路口的参考时间区间，直至计算得到当前路口的参考时间区间，反向递推过程结束，各路口的通行参考时间求解完成；
[0104]
步骤二，基于mpc的经济性车速求解：将通行参考时间区间转化为参考车速，结合步骤一中云端获取的前车位置、速度信息和车辆esp系统得到的本车车速信息，在mpc框架下综合考虑车辆经济性、舒适性和参考车速构建目标函数，在道路限速、安全车距、车辆动力学等约束条件下，利用多靶法将上述最优问题转化为非线性规划问题，引入sqp算法求解得到经济性车速轨迹；具体可分为步骤二(a)和步骤二(b)；
[0105]
步骤二(a)为目标问题的描述，采用汽车纵向动力学方程作为预测模型，即式(13)
[0106][0107]
式中，t
tq
为动力系统输出转矩；i0为主减速器传动比；η
t
为传动系统机械效率；r为驱动轮半径；f0、f1和f2分别为滑行阻力常数项、一次项和二次项系数；v为车速；g为车辆的
重力；i为道路坡度；δ为车辆旋转质量换算系数；m为车辆质量；dv为速度间隔；dt为时间间隔；
[0108]
将车速和车辆位置作为状态变量：
[0109][0110]
将动力系统输出转矩和机械制动系统的制动转矩作为控制量：
[0111][0112]
可得系统非线性状态空间方程：
[0113][0114][0115]
在此基础上，将非线性的状态空间方程进行线性化处理，继而获得预测方程；基于步骤一种求得的各信号灯路口的参考时间区间可求解得到车辆的参考车速，将实际车速对参考车速的跟随效果作为目标函数一部分，保证车辆在信号灯路口较为通畅通行；以车辆舒适性和轮端驱动能量最小为目标，将车辆与前车安全距离、道路限速和车辆动力学等作为约束条件，构建目标函数：
[0116][0117]
式中w1、w2、w3分别为驱动能量代价函数、参考车速代价函数、舒适性代价函数所对应的权重系数；d
pre
(t)为前车在t时刻位置，认为预测时域内前车以匀速行驶而求解得到；g
min_safe
为本车车速和前车车速所对应最小安全距离；t
min_tq
和t
max_tq
分别表示车辆动力系统所能提供最小转矩和最大转矩；t
min_b
和t
max_b
分别表示，车辆机械制动系统所能提供最小转矩和最大转矩；
[0118]
驱动能量代价函数为动力系统输出的驱动转矩减去能够进行能量回收的制动转矩，在只有比例的制动能量可被转化为电能存储在电池中情况下，驱动能量代价函数表达式为：
[0119][0120]
参考车速代价为车辆实际车速与参考车速差值的平方和：
[0121]ftime
(x(t))＝(v-v
ref
(t,d))2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)
[0122]
式中，v
ref
(t,d)为t时刻所，对应的参考车辆车速，其表达式为：
[0123][0124]
式中，di为车辆当前所对应的信号灯路口位置；αv为参考车速求解时间权重系数；
[0125]
舒适性代价函数为车辆加速度和冲击度的加权平方和：
[0126]fcom
(x(t))＝w4a2+w5jerk2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)
[0127]
式中，a和jerk分别为车辆的加速度和冲击度；w4、w5分别为加速度和冲击度所对应的权重系数；
[0128]
步骤二(b)为目标问题的求解，利用多靶法进行经济性车速轨迹的求解，进而将式(17)所对应的目标问题转化为离散的控制变量u和辅助变量s的有限维非线性规划问题：
[0129][0130]
最后引入sqp算法对上述非线性规划问题进行求解，即可得到经济性车速轨迹。
[0131]
本发明中较多的使用了诸如mpc、sqp算法、jerk等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。
[0132]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种基于网联信息的经济性车速规划方法，该方法针对插电式混动物流车，基于未来行驶路径中的信号灯相位、道路限速等信息，规划经济性车速，减少车辆因信号灯或者限速约束而造成的多余的能量消耗；其特征在于：步骤一，信号灯路口车辆通行参考时间求解：基于车辆gps提供的本车位置、行驶路径和从云端获取的行驶路径中所有信号灯相位信息，先正向求解速度边界和信号灯相位约束下的各路口期望时间区间，随后为保证通行效率，选取首个满足条件的时间区间作为参考时间区间，并基于信号灯相位和车速限制进行逆向递推得到所有信号灯路口的参考时间区间；具体可分为步骤一(a)和步骤一(b)；步骤一(a)，进行单信号灯路口车辆通行参考时间求解；将信号灯中的黄灯相位并入红灯相位处理，通过云端提供的联网信息可以获得第i个路口的第k个绿灯时间区间，和分别表示区间的左端点和右端点；车辆在各段道路上以限速的上下限v
max_i
、v
min_i
行驶时，可推测出到达路口的时间区间；式中t为车辆当前时刻；di为第i个路口的位置；d为车辆当前位置进而可以获得车辆通过路口的期望时间区间；当区间不为空集时，为保证车辆通行效率，选取第一个区间作为参考区间；步骤一(b)，进行多信号灯路口车辆通行参考时间求解：综合考虑当前路口通过时间对后续路口的影响，先正向求解各路口的期望区间，然后再逆向递推得到多信号灯路口下的各路口参考时间区间；正向求解过程为：根据车辆位置或前一路口的期望时间区间，在限速范围内计算达到当前信号灯路口的限速时间区间，对限速时间区间和信号灯的绿灯时间区间取交集，得到本路口的期望时间区间，当某一路口期望时间区间为空集时，停止搜索；即首先根据步骤一(a)的单信号灯路口车辆通行参考时间求解方法，将车辆即将到达的下一个信号灯路口作为第一个路口，进而求出车辆限速区间；则可以求出车辆通过第一个路口的期望时间区间；进而根据第i-1个路口的第n个期望时间区间所对应的限速时间区间求得第i个路口，车辆的限速时间区间；
根据步骤一(a)中所提出的方法，第i-1个路口的第n个期望时间区间所对应的限速时间区间为：第i个路口的期望时间区间可由限速时间区间和绿灯时间区间取交集求解得到：当该期望时间区间为空集，或其区间中所有区间长度小于所设定的有效时间间隔时，停止搜索；逆向递推过程为：根据正向求解得到的各路口期望时间区间寻找最后一个满足要求的路口，将此路口期望时间区间内通行效率最优的时间区间作为此路口的参考时间区间，下一路口的逆向递推时间区间可从上一路口的参考时间区间计算得到，并与路口绿灯时间区间求解交集得到逆向递推期望时间区间，选取其第一个满足要求的区间作为参考时间区间；具体过程为：若第i个路口的期望时间区间为空集且区间长度小于所设定的有效时间间隔时，将该区间设定为：车辆若要在第i个路口时在该时间区间中通过，则可以反向递推出车辆通过第i-1个路口过程中的限速时间区间；进而获得反向递推过程中车辆通过第i-1个路口时的期望时间区间；取期望时间区间中的第一个时间区间作为第i-1个路口的参考时间区间，直至计算得到当前路口的参考时间区间，反向递推过程结束，各路口的通行参考时间求解完成；步骤二，基于mpc的经济性车速求解：将通行参考时间区间转化为参考车速，结合步骤一中云端获取的前车位置、速度信息和车辆esp系统得到的本车车速信息，在mpc框架下综合考虑车辆经济性、舒适性和参考车速构建目标函数，在道路限速、安全车距、车辆动力学等约束条件下，利用多靶法将上述最优问题转化为非线性规划问题，引入sqp算法求解得到经济性车速轨迹；具体可分为步骤二(a)和步骤二(b)；步骤二(a)为目标问题的描述，采用汽车纵向动力学方程作为预测模型，即式(13)式中，t
tq
为动力系统输出转矩；i0为主减速器传动比；η
t
为传动系统机械效率；r为驱动轮半径；f0、f1和f2分别为滑行阻力常数项、一次项和二次项系数；v为车速；g为车辆的重力；i为道路坡度；δ为车辆旋转质量换算系数；m为车辆质量；dv为速度间隔；dt为时间间隔；将车速和车辆位置作为状态变量：
将动力系统输出转矩和机械制动系统的制动转矩作为控制量：可得系统非线性状态空间方程：可得系统非线性状态空间方程：在此基础上，将非线性的状态空间方程进行线性化处理，继而获得预测方程；基于步骤一种求得的各信号灯路口的参考时间区间可求解得到车辆的参考车速，将实际车速对参考车速的跟随效果作为目标函数一部分，保证车辆在信号灯路口较为通畅通行；以车辆舒适性和轮端驱动能量最小为目标，将车辆与前车安全距离、道路限速和车辆动力学等作为约束条件，构建目标函数：式中w1、w2、w3分别为驱动能量代价函数、参考车速代价函数、舒适性代价函数所对应的权重系数；d
pre
(t)为前车在t时刻位置，认为预测时域内前车以匀速行驶而求解得到；g
min_safe
为本车车速和前车车速所对应最小安全距离；t
min_tq
和t
max_tq
分别表示车辆动力系统所能提供最小转矩和最大转矩；t
min_b
和t
max_b
分别表示，车辆机械制动系统所能提供最小转矩和最大转矩；驱动能量代价函数为动力系统输出的驱动转矩减去能够进行能量回收的制动转矩，在只有比例的制动能量可被转化为电能存储在电池中情况下，驱动能量代价函数表达式为：参考车速代价为车辆实际车速与参考车速差值的平方和：f
time
(x(t))＝(v-v
ref
(t,d))2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)式中，v
ref
(t,d)为t时刻所，对应的参考车辆车速，其表达式为：式中，d
i
为车辆当前所对应的信号灯路口位置；α
v
为参考车速求解时间权重系数；
舒适性代价函数为车辆加速度和冲击度的加权平方和：f
com
(x(t))＝w4a2+w5jerk2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)式中，a和jerk分别为车辆的加速度和冲击度；w4、w5分别为加速度和冲击度所对应的权重系数；步骤二(b)为目标问题的求解，利用多靶法进行经济性车速轨迹的求解，进而将式(17)所对应的目标问题转化为离散的控制变量u和辅助变量s的有限维非线性规划问题：最后引入sqp算法对上述非线性规划问题进行求解，即可得到经济性车速轨迹。

技术总结
本发明公开了一种基于网联信息的经济性车速规划方法，属于插电式混合动力车辆控制领域。本发明针对多信号灯路口，基于单信号灯路口通行参考时间推导，正向求解车速限制范围内到达各信号灯路口的期望时间区间，随之逆向递推通行效率最优的参考时间区间，并推导相应的参考车速；此后，以参考时间区间对应的参考车速为基础，在模型预测控制算法框架下，综合考虑车辆舒适性、经济性和参考车速进行目标函数构建，引入多靶法将最优问题转化为非线性规划问题，利用序列二次规划算法求解经济性车速轨迹。在保证车辆顺畅通过各信号灯路口的基础上，减少车辆加减速和停车频率，减少加减速过程中轮端能量消耗，进而改善汽车的经济性与舒适性。适性。适性。


技术研发人员：曾小华 王云叶 宋大凤 李亚鹏 黄钰峰 李凯旋
受保护的技术使用者：吉林大学
技术研发日：2023.04.28
技术公布日：2023/8/1