[发明专利]智能网联汽车随机模型预测控制实时性优化方法有效
| 申请号： | 202011440827.6 | 申请日： | 2020-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN112731806B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 钱立军;陈亮亮;陈健;刘峰 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙) 11427 | 代理人： | 周雷 |
| 地址： | 230002 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种智能网联汽车随机模型预测控制实时性优化方法，智能网联环境下，采用马尔可夫(Markov)决策表征驾驶员误差转移过程并随机生成概率转移矩阵，通过信号灯相位和定时(SPAT)计算目标车速，考虑汽车通行效率和燃油经济性建立目标函数，基于随机模型预测控制(SMPC)处理驾驶员误差得到最优预测车速序列，为提高算法实时性，采用蒙特卡罗(Monte Carlo)算法简化场景树，减少随机误差场景路径的总数，缩短计算时间，仿真结果表明，采用蒙特卡罗算法简化场景树的方法与基准法相比，在最优预测车速,行驶轨迹和百公里油耗仅有微小波动，即不影响SMPC优化效率前提下，每一步长的计算时间成本可缩短到基准法的2.53％。 | ||
| 搜索关键词： | 智能 汽车 随机 模型 预测 控制 实时 优化 方法 | ||
【主权项】：
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