[发明专利]基于大系统优化和车联网的新能源汽车智能辅助驾驶方法

说明书

本发明公开了一种基于大系统优化和车联网的新能源汽车智能辅助驾驶方法，提出一种新的知能辅助驾驶技术。以车个城市的交通为研究对象，基于交通大系统智能优化，确定最优行车路线和最优行车速度。从出发节点到目的节点，不是通过一次寻优得到最优行车路线，而是根据实时路况信息，通过多目标滚动优化，不断调整寻优策略得到最终的最优行车路线。通过车联网，获得来自交通大系统的最优车速，根据最优车速与实际车速之间的误差，通过车载控制器调节实际车速，使其实时跟踪最优车速，实现自适应巡航。建立流量、车速和拥堵程度的关系，以拥堵程度最小为目标，基于交通大系统智能优化，求解最优行驶速度。

技术领域

本发明属于新能源汽车领域，特别是涉及一种基于大系统优化和车联网的新能源汽车智能辅助驾驶方法。

背景技术

新能源汽车(纯电动汽车和混合动力汽车)通常包含电动驱动装置，具有快速动态响应的特性，因此，适合于自适应巡航、行车纠偏和敏捷导航等智能辅助驾驶和无人驾驶的应用。

目前车联网技术尚处于启步阶段，仅局限于GPS定位和导航、车内状态上报和上网服务等，而以生态为中心，减少化石燃料消耗和碳排放是车联网发展的趋势，特别是碳排放控制、智能协同交通和敏捷导航方面尚处于概念阶段。

当前自适应巡航大多以定速巡航为主，从控制角度来看属于定值调节问题，如图1所示。近年来，基于车联网的概念提出了跟车巡航控制的方法，该方法可归结为目标跟踪控制问题，如图2所示，L为相邻两车距离，L须大于安全距离。

在导航方面虽然也出现了所谓智能导航，通常只有当原先规划的路线出现严重拥堵后，才告知驾驶人员选择另外的路线，因此，这种导航都是属于事后补救性质的，缺乏预见性，对事先预防拥堵没有帮助作用。

根据交通大数据和大系统智能优化技术确定最优行车速度和最优行车路线，确保整个城市的交通在低碳方式下高效运行是势在必行的任务。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明提出了利用交通大数据，基于大系统智能优化和车联网技术，确定最优行车速度和行车路线，通过车联网智能辅助驾驶技术实现自适应巡航，按最优行车路线行驶，确保整个城市交通的高效、低碳运行，而不仅仅局限于单车的优化运行。具体技术方案如下：

基于大系统优化和车联网的新能源汽车智能辅助驾驶方法，包括如下步骤：

1.基于交通大数据和智能优优技术确定最优行车速度和最优行车路线：

1.1基于车联网和动态路径规划确定车辆最优路径；

1.2基于车联网和大系统智能优化确定车辆最优行驶速度；

2.基于车联网和大系统优化的自适应巡航。

进一步的，1.1基于车联网和动态路径规划确定车辆最优路径，包括：

(1)将出发节点和到达节点告知车联网导航系统，从路径库中提取从重发节点至到达节点的可行的路径网络；

(2)利用交通信息实时数据库存获取i节点至j节点的路径权值向量W_i,j(k)，k表示权值种类。

进一步的，1.2基于车联网和大系统智能优化确定车辆最优行驶速度，包括：

设某车辆从i节点至j节点的车速为v_i,j，车辆静流入为ΔQ(i,j)，正常车容量为LQ_ij；从r节点至i节点的车速为v_r,i，车流量为，静流入量为ΔQ(r,i)；

Q(r,ij)，从节j点至k节点的车速为v_j,k,车流量为Q(j,jk)，静流入量为ΔQ(j,k)；