• 基于实时交通信息的PHEV模型预测控制策略研究

    张冰战;朱昊;康谷峰;李开放;朱茂飞;

    为提升插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性,提出了一种基于实时交通信息的车速预测方法,并以燃油经济性最优为目标,借助动态规划(DP)算法在预测时域内进行实时最优转矩分配,建立基于模型预测控制(MPC)的整车能量管理策略。MATLAB/Simulink仿真平台验证结果表明:与传统车速预测方法相比,基于实时交通信息的车速预测方法的车速预测精确度提高了13.5%;与基于历史车速的模型预测控制策略相比,基于实时交通信息的模型预测控制策略使整车燃油经济性提高了9.5%。

    2023年09期 No.576 1-8页 [查看摘要][在线阅读][下载 1034K]
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  • 基于随机动态规划的PHEV队列分层优化控制策略研究

    朱兰馨;周长登;崔佳伦;

    以插电式混合动力汽车(PHEV)队列为研究对象,提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)与随机动态规划(SDP)的PHEV队列分层控制策略。详细分析了PHEV的动力总成结构及其数学模型,构建了分层控制框架,上层采用RBFNN训练来自模型预测控制(MPC)的驾驶数据,以速度控制器进行跟车控制,下层控制器根据上层传递的车速及需求功率等信息建立马尔可夫链模型,基于SDP理论实现PHEV动力电池与发动机之间的最优能量分配。仿真结果表明:高速工况下,在确保安全行驶的同时,相较于电量消耗-电量维持(CD/CS)策略和规则控制策略,基于所提出的策略,队列中车辆综合能耗明显降低。

    2023年09期 No.576 9-17页 [查看摘要][在线阅读][下载 1121K]
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  • 基于规则约束的深度强化学习智能车辆高速路场景下行驶决策

    王新凯;王树凤;王世皓;

    针对强化学习算法下智能车辆训练中动作选择过程随机性强、训练效率低等问题,提出了基于规则约束和深度Q网络(DQN)算法的智能车辆行驶决策框架,将引入的规则分为与换道相关的硬约束和与车道保持相关的软约束,分别通过动作检测模块(Action Detection Module)与奖励函数来实现。同时结合竞争深度Q网络(Dueling DQN)和双重深度Q网络(Double DQN)对DQN的网络结构进行改进,并引入N步自举(N-Step Bootstrapping)学习提高DQN的训练效率,最后在Highway-env平台高速路场景下与原始DQN算法进行综合对比验证模型的有效性,改进后的算法提高了智能车辆任务成功率和训练效率。

    2023年09期 No.576 18-26页 [查看摘要][在线阅读][下载 893K]
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  • 基于智能驾驶员模型算法的长期跟车车速预测研究

    缴文政;孙志强;付景顺;孙凤;

    针对新能源汽车能量管理中难以长期、精准地预测车速的问题,提出了一种基于模型的参数化车速预测方法,利用传感器和GPS提供的前瞻数据预测车辆的速度轨迹。首先根据整车动力学和车辆停车转弯趋势建立基于智能驾驶员模型(IDM)的车速预测算法;然后,从NGSIM公开数据集中筛选数据用于参数标定及仿真;最后,利用遗传算法(GA)对算法参数进行标定。仿真验证结果表明,优化后的车速预测算法在通畅或拥堵的交通环境中,对于长期车速预测均有较高的精度,误差可控制在8%~13%范围内。

    2023年09期 No.576 27-34页 [查看摘要][在线阅读][下载 878K]
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  • 基于点云鸟瞰图的实时车辆目标检测

    吴庆;彭育辉;黄炜;陈泽辉;姚宇捷;

    针对目前基于三维点云的车辆检测算法实时性差的问题,提出了一种基于点云鸟瞰图的实时车辆目标检测算法。首先,将原始车辆三维点云转换成二维点云RGB特征图;其次,基于YOLOv4-tiny网络添加车辆偏航角度预测分支,实现车辆的准确定位,并通过添加改进空间金字塔池化(SPPF)模块提升网络的目标定位能力;最后,通过在主干网络中引入双注意力机制和优化损失函数提高目标检测精度。试验结果表明:所提出算法的车辆检测平均精度达到96.92%,与YOLOv4-tiny相比提升了2.94百分点,同时在KITTI鸟瞰图验证集中等难度条件下的平均检测精度达到87.73%,且整体网络检测速度达到100帧/s,可满足实时性要求。

    2023年09期 No.576 35-42页 [查看摘要][在线阅读][下载 855K]
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  • 生成式人工智能技术进展及其在自动驾驶领域的应用与展望

    夏以柠;

    生成式人工智能,一种基于神经网络模型实现内容生成的技术,近年来受到业界以及学术界广泛的关注。随着该技术在各领域应用的不断深入,基于生成式人工智能的大模型对自动驾驶领域的技术方案变革也带来了巨大的影响。本文对生成式人工智能技术与大模型的发展脉络进行梳理,包括其分类方式和代表性模型,并对生成式模型在自动驾驶领域的应用进行深入分析,最后,对生成式人工智能技术及自动驾驶技术的发展方向进行总结和展望。

    2023年09期 No.576 43-48页 [查看摘要][在线阅读][下载 623K]
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  • 基于长尺度测量法的纯电动客车暗电流系统性分析与验证

    陈国强;冯还红;林裕钟;

    为了准确评估纯电动客车的暗电流,避免车辆因蓄电池电量不足无法起动,选取2款纯电动客车,对其车载电气设备的供电模式及整车暗电流进行系统性分析,在总结常规暗电流测量方法的基础上提出长尺度测量法,采用电功率测试仪及测量模块设计检测方案记录暗电流并完成实车测试。理论分析与试验数据对比结果表明:长尺度测量法能够准确评估纯电动客车暗电流并将其控制在合理范围内,进而计算车辆的停运时长。

    2023年09期 No.576 49-54页 [查看摘要][在线阅读][下载 753K]
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  • 基于响应面模型的汽车气动特性优化

    查银龙;张扬;刘学龙;刘海;王刚;

    为综合改善某车型气动力系数,提出一种外形优化设计方案。首先采用Realizable k-ε湍流模型对汽车无侧风工况进行数值模拟,并结合风洞试验验证了仿真模型的可靠性。在此基础上,研究不同侧风角对汽车气动特性的影响,并以横摆角12°时的气动力系数为优化参考基准,通过均匀拉丁超立方抽取样本进行流场计算,应用响应面模型近似汽车造型参数与气动力系数的对应关系,基于遗传算法得到Pareto前沿解。最终确定了4种优化方案,最大分别使阻力系数降低2.6%、侧力系数降低6.54%、升力系数趋于负值,有效改善了汽车的气动特性。

    2023年09期 No.576 55-62页 [查看摘要][在线阅读][下载 992K]
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