本文關鍵詞：城市公交車輛最優(yōu)生態(tài)駕駛研究

  更多相關文章： 生態(tài)駕駛 最優(yōu)控制 城市公交車輛生態(tài)駕駛模型 V2I通信 空間滾動優(yōu)化

【摘要】：公交生態(tài)駕駛指約束公交司機駕駛行為、控制公交車輛行駛動態(tài),確保車輛盡量溫和行駛,降低車輛尾氣排放水平的一種公交駕駛理念。公交運輸系統(tǒng)作為城市交通的重要組成部分,其尾氣排放量一直居高不下。探究城市公交車輛最優(yōu)生態(tài)駕駛問題有助于降低公交排放水平,具有重要現(xiàn)實意義。通過控制交通環(huán)境改善交通的傳統(tǒng)方法很難兼顧城市路網(wǎng)各個方向的交通需求。借助車輛與路邊基礎設施通信(V2I,Vehicle to Infrastructure)技術,獲取和更新路況信息探討交通控制問題具有實時性高,控制效果好等優(yōu)點。本文從控制車輛動態(tài)適應交通環(huán)境角度探討了城市公交車輛最優(yōu)生態(tài)駕駛問題。即由V2I獲取公交車輛行駛的路況信息,根據(jù)更新的路況信息求解最優(yōu)控制方案,控制車輛自身行駛動態(tài),適應路況變化干擾,降低公交車輛尾氣排放。首先,建立城市公交車輛生態(tài)駕駛模型。由城市公交車輛實際運行工況抽象建立公交車輛混雜動態(tài)模型、交叉口信號燈配時方案模型、公交站臺�？垦诱`模型、公交車輛尾氣排放模型。以車輛混雜動態(tài)模型為主體,考慮公交車道限速、交叉口綠燈通行、站臺延誤�？康燃s束條件,選取車輛尾氣排放量為評價指標,建立城市公交車輛生態(tài)駕駛模型。建立包含滯站策略的站臺�？垦诱`模型,乘客上下車完畢后公交車可選擇在站臺內有額外停留時間。建立包含滯站策略的城市公交車輛生態(tài)駕駛模型。其次,求解城市公交車輛生態(tài)駕駛最優(yōu)控制方案。城市公交車輛生態(tài)駕駛是一個多約束條件的高階混雜非線性系統(tǒng)最優(yōu)控制問題。采用空間位置離散化,導致對應時域上的離散化和模型降階,便于優(yōu)化求解。對公交路線按站臺位置空間離散化,相鄰站臺之間為一個子路段,選取若干子路段組成局部路段,局部路段對應降階模型。采用空間滾動控制方法,逐步滾動優(yōu)化,每滾動一步求解對應降階模型最優(yōu)解,多步優(yōu)化完畢獲取整體最優(yōu)控制方案。求解降階模型最優(yōu)解,由約束條件確定狀態(tài)變量可行解區(qū)域,在可行解區(qū)域內尋找可行路徑,尋找可行路徑中的最優(yōu)路。再次,實驗驗證城市公交車輛生態(tài)駕駛模型和最優(yōu)控制方案的可行性。百度地圖獲取北京市公交車輛實際運行線路,確定模型所需參數(shù),求解城市公交車輛生態(tài)駕駛最優(yōu)控制方案,觀察分析實驗仿真圖,驗證模型和控制算法的可行性。最后,設計公交駕駛員APP,實現(xiàn)駕駛員與最優(yōu)駕駛方案的信息交互。駕駛員APP設計包括公交車輛定位、通信、最優(yōu)駕駛方案顯示三大模塊。選取手機GPS定位模塊定位公交車輛;使用HTTP通信協(xié)議實現(xiàn)和后臺服務器的通信,并獲取在線最優(yōu)控制方案;最優(yōu)駕駛方案包括到站提示、車輛啟動、前方交叉口提示三大類提示信息。建立本地離線數(shù)據(jù)庫,使用本地數(shù)據(jù)庫驗證APP定位功能、車輛實時位置顯示功能以及最優(yōu)駕駛方案提示功能。
【關鍵詞】：生態(tài)駕駛 最優(yōu)控制 城市公交車輛生態(tài)駕駛模型 V2I通信 空間滾動優(yōu)化
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U491
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究目的及意義12
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀12-18
• 1.2.1 生態(tài)駕駛研究12-15
• 1.2.2 機動車尾氣排放研究15-17
• 1.2.3 V2I通信技術研究17-18
• 1.3 文章結構及主要研究內容18-21
• 第2章 城市公交車輛生態(tài)駕駛模型21-33
• 2.1 引言21
• 2.2 公交車輛混雜動態(tài)模型21-24
• 2.2.1 車輛混雜動態(tài)模型21-23
• 2.2.2 切換條件23-24
• 2.3 交叉口信號燈配時模型24
• 2.4 公交站臺�？垦诱`模型24-26
• 2.4.1 站臺�？垦诱`模型25
• 2.4.2 包含滯站策略的站臺停靠延誤模型25-26
• 2.5 公交排放模型26-29
• 2.5.1 VSP模型26-28
• 2.5.2 公交生態(tài)駕駛指標28-29
• 2.6 城市公交車輛生態(tài)駕駛模型29-31
• 2.6.1 約束條件29-30
• 2.6.2 城市公交車輛生態(tài)駕駛模型30-31
• 2.6.3 包含滯站策略城市公交車輛生態(tài)駕駛模型31
• 2.7 本章小結31-33
• 第3章 城市公交車輛生態(tài)駕駛最優(yōu)控制33-49
• 3.1 引言33
• 3.2 城市公交車輛生態(tài)駕駛最優(yōu)控制問題33-35
• 3.3 模型預測控制算法35-37
• 3.3.1 時域滾動優(yōu)化思想35-37
• 3.3.2 空間滾動優(yōu)化思想37
• 3.4 空間滾動優(yōu)化算法37-41
• 3.4.1 公交線路空間離散化38-39
• 3.4.2 模型降價空間滾動優(yōu)化控制39-41
• 3.5 降階模型的優(yōu)化求解41-47
• 3.5.1 剪枝42-44
• 3.5.2 搜尋可行路徑44-46
• 3.5.3 非線性優(yōu)化46
• 3.5.4 尋找最優(yōu)路徑46-47
• 3.6 本章小結47-49
• 第4章 城市公交車輛生態(tài)駕駛仿真研究49-63
• 4.1 引言49
• 4.2 城市公交車輛生態(tài)駕駛仿真實現(xiàn)49-57
• 4.2.1 城市公交車輛生態(tài)駕駛仿真實驗一49-53
• 4.2.2 城市公交生態(tài)駕駛仿真實驗二53-56
• 4.2.3 結果分析56-57
• 4.3 包含滯站策略城市公交車輛生態(tài)駕駛仿真實驗57-62
• 4.4 本章小結62-63
• 第5章 公交駕駛員APP設計63-71
• 5.1 引言63
• 5.2 移動客戶端APP設計63-65
• 5.2.1 APP功能模塊設計64-65
• 5.2.2 APP主界面65
• 5.3 移動客戶端APP功能演示65-70
• 5.3.1 本地數(shù)據(jù)庫66-67
• 5.3.2 駕駛建議展示67-70
• 5.4 本章小結70-71
• 總結與展望71-75
• 論文研究總結71-72
• 論文研究展望72-75
• 參考文獻75-79
• 攻讀碩士學位期間所發(fā)表的學術論文79-81
• 致謝81

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1 倉p，

本文編號：970428