论文总字数：29851字

摘 要

虚拟轨道汽车是一种新型城市交通工具，速度规划是其稳定运行的关键环节，决定了车辆将以什么样的速度、加速度来跟踪目标路径，速度规划方案将影响车辆行驶的能耗和时间，因此，研究一种合理的速度规划算法具有极其重要的意义。本文针对虚拟轨道智能电动汽车，基于动态规划算法，对其站间行驶的纵向速度进行了规划，并通过Matlab/Simulink仿真软件对该算法进行了仿真模拟。主要研究内容如下：

1．建立了目标智能电动客车的纵向动力学模型，并确定了其基本参数，推导出其行驶过程中牵引力的表达式。

2．建立了站间纵向速度的动态规划模型，明确了其阶段划分方法，选取了目标状态变量和决策变量，求解出其基于能耗和时间的综合指标函数，并确定了动态规划模型求解的主要步骤。

3．根据实际交通情况，分别设计了车辆通过红绿灯、避障、跟车时的速度规划算法，并明确了车辆在转弯时的最大限制速度。

4．采用Matlab/Simulink软件对速度规划算法进行了模拟，仿真结果表明该算法可达到不同工况要求。

关键词：虚拟轨道汽车，纵向动力学，动态规划，速度规划，Matlab仿真

Research on Longitudinal Speed Planning Algorithm of Virtual Orbit Intelligent Electric Vehicle

02015132 Chi Peng

Superviser: Wang Jinxiang

Abstract

The Autonomous Rail Rapid Transit (ART) is a new type of urban vehicle. For ART, it is important to perform speed planning to achieve stable operation, as it not only defines the speed and acceleration of the vehicle to track the target path but also affects the energy consumption and demanding time. Therefore, it is meaningful to study a reasonable speed-planning algorithm. In this paper, a longitudinal speed planning targeting ART is proposed based on the dynamic programming algorithm, and the algorithm is simulated by Matlab/Simulink simulation software. The main research contents are as follows:

A longitudinal dynamics model of the target intelligent electric bus is established in the paper, and its basic parameters and the formulation of traction force during its driving process are determined.

The dynamic model of longitudinal velocity is established in the paper, in which stage division method and target state variables and decision variables are determined. In addition, the comprehensive index function based on energy consumption and time is derived. Finally, the main procedures for solving the dynamic programming model are determined.

The speed-planning algorithm for different situations as traffic lights, obstacle avoidance and pure pursuit is derived, and the maximum speed limit of the vehicle when turning is specified.

The speed-planning algorithm is simulated using Matlab/Simulink, and the result showed that the algorithm can meet different working situations.

KEY WORDS: Autonomous Rail Rapid Transit, Longitudinal dynamics, dynamic programming, speed planning, Matlab

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1课题研究背景及意义 1

1.2无人驾驶中的关键技术 2

1.3纵向车速规划研究现状 4

1.4本文主要研究内容及结构安排 6

第二章 车辆模型的建立 7

2.1车辆纵向动力学模型 7

2.2本章小结 8

第三章 纵向速度规划算法的设计与实现 9

3.1动态规划算法简介 9

3.1.1动态规划算法综述 9

3.1.2动态规划算法的一般建模步骤 9

3.2动态规划模型的搭建 11

3.3基于动态规划的速度规划的模型求解 13

3.3.1汽车速度规划优化目标函数 13

3.3.2约束条件 14

3.3.3动态规划过程的求解过程 15

3.4特殊工况下的速度规划问题 16

3.4.1汽车通过红绿灯时的速度规划算法 16

3.4.2车辆转弯工况下的速度规划算法 18

3.4.3车辆跟车工况下的速度规划算法 19

3.4.4 避障工况下的速度规划算法 19

3.5 本章小结 20

第四章 速度规划算法仿真 21

4.1速度规划算法流程图 21

4.2速度规划算法的仿真分析 23

4.2.1仿真条件的设定 23

4.2.2一般情况下的速度规划算法仿真 23

4.3特殊工况下的速度规划算法的验证分析 25

4.3.1红绿灯路口时的速度规划仿真分析 25

4.3.2避障情况下的速度规划仿真分析 27

4.3.3整体算法的仿真分析 27

4.3.4跟车情况下的速度规划仿真分析 28

4.3.5传统S形速度规划算法及其仿真对比 29

4.4本章小结 30

结 论 32

参考文献 33

致 谢 35

第一章 绪论

1.1课题研究背景及意义

在城市交通系统中，路面轨道电车是一种比较常见的轨道交通方式，由于其具有行驶在固定的铁轨上，载客量远大于一般的公交汽车或出租汽车等特点，已经成为人们的主要出行交通方式之一，尤其在青年上班族中广受欢迎，并且，这种有轨交通的建设成本远远低于地铁，建设时间也比地铁更短，以长春为例，一般的有轨电车线路从规划到运营，大概需要4至6年时间，其有轨电车线路每公里造价2000余万元人民币^[1]。

路面有轨电车虽然建设时间和建设成本都优于地下轨道交通，但其仍然无法缓解目前由于日益增长的汽车保有量而产生的城市路面交通的交通拥堵问题。据有关数据显示， 2018年全国机动车保有量已经增长到了3.27亿辆，其中汽车就高达2.4亿辆；机动车驾驶人员4.09亿人，其中汽车驾驶人员3.69亿人^[2]。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：29851字