[发明专利]一种自动驾驶车辆通过信号交叉口生态驾驶方法

权利要求书

1.一种自动驾驶车辆通过信号交叉口生态驾驶方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：将信号交叉口区域分为交叉口上游区域、交叉口中心区域和交叉口下游区域，交叉口上游区域表示驶入自动驾驶车辆开始受到控制的区域，交叉口上游区域的路段距离等于自动驾驶车辆能够获取到交叉口信号灯配时和状态信息的起始位置到交叉口停止线的距离，将交叉口上游区域的路段距离记为l₁，l₁的具体取值为依据V2V/V2I技术的通讯范围界定；交叉口中心区域即为信号交叉口物理区域，交叉口中心区域的路段距离等于交叉口停止线到交叉口中心区域结束位置的距离，交叉口中心区域的路段距离记为l；交叉口下游区域表示驶出自动驾驶车辆受到控制的区域，交叉口下游区域从交叉口中心区域结束位置开始，将交叉口下游区域的路段距离记为l₂，l₂根据安全停车距离确定；将自动驾驶车辆在信号交叉口区域完成通行的路段路程记为L，L＝l₁+l+l₂；

步骤2：自动驾驶车辆行驶进入信号交叉口上游区域时，利用V2V/V2I技术获取信号交叉口区域的道路交通信息，该道路交通信息包括交叉口上游区域路程l₁、交叉口中心区域路程l、交叉口下游区域路程l₂、交叉口信号灯配时和状态信息以及路面信息；自动驾驶车辆利用GPS技术实时获取当前车辆位置，利用车载传感器设备实时获取当前车辆速度、当前加速度以及道路交通条件信息；

步骤3：从自动驾驶车辆驶入信号交叉口区域开始，根据获取的交叉口信号灯配时和状态信息对自动驾驶车辆进行控制，使自动驾驶车辆能够尽量不停车驶离交叉口，具体控制过程为：

当自动驾驶车辆驶入信号交叉口上游区域时，其当前车速记为v₀，若当前信号状态为绿灯，且当前绿灯到下次红灯时间间隔T_G不小于自动驾驶车辆以当前车速v₀匀速行驶至交叉口停止线的时间，即控制自动驾驶车辆按当前车速v₀匀速通过信号交叉口，结束控制；

若当前信号状态为绿灯，且当前绿灯到下次红灯时间间隔T_G小于自动驾驶车辆以当前车速v₀匀速行驶至交叉口停止线的时间，即则进入步骤4对信号交叉口进行生态驾驶控制；若当前信号状态为红灯，且车辆以当前车速v₀匀速行驶至停止线的时间不小于当前红灯剩余时间T_R，即则控制自动驾驶车辆按当前车速v₀匀速通过交叉口，结束控制；

若当前信号状态为红灯，且当前红灯剩余时间T_R大于车辆以当前车速v₀匀速行驶至交叉口停止线的时间，即则进入步骤4对信号交叉口进行生态驾驶控制；

步骤4：对信号交叉口进行生态驾驶控制，具体为：

4.1、自动驾驶车辆进入交叉口上游区域或者交叉口下游区域都开始重新计时，将交叉口上游区域和交叉口下游区域起始位置均记为0，计时起始时间均记为0，将自动驾驶车辆在交叉口上游区域或者交叉口下游区域行驶的某时刻记为t；将在交叉口上游区域行驶时，自动驾驶车辆t时刻的位置记为s(t)、速度记为v(t)、加速度记为u(t)，将u(t)作为自动驾驶车辆在交叉口上游区域行驶时t时刻的控制输出；将在交叉口下游区域行驶时，自动驾驶车辆t时刻的位置记为s′(t)、速度记为v′(t)、加速度记为u′(t)，将u′(t)作为自动驾驶车辆在交叉口下游区域行驶时t时刻的控制输出；

根据最优控制理论，将信号交叉口上游区域行驶的自动驾驶车辆运动状态向量描述为：则运动状态方程由运动状态向量x(t)求导得到，表示为：

其中，表示运动状态向量x(t)的导数，f(x(t)，u(t))表示运动状态方程函数，表示t时刻行驶位置s(t)的变化率，表示t时刻行驶速度v(t)的变化率，即加速度u(t)；

4.2、对自动驾驶车辆在信号交叉口的生态驾驶构建成本函数：

其中，F表示成本函数，t_f代表交叉口上游区域控制过程或者交叉口下游区域控制过程的终端时间；L(x(t)，u(t))为最优控制目标的成本函数，成本函数第一项为实现最优控制的行程时间成本，第二项为自动驾驶车辆的能耗成本，q(t)为自动驾驶车辆t时刻的瞬时能耗，| |为取绝对值符号；η₁代表时间成本相应的成本权重，η₂代表能耗成本相应的成本权重，η₁、η₂取值范围均为[0，1]，且两者不能同时取值为0；其中，自动驾驶车辆t时刻的瞬时能耗q(t)采用下式表示为：

式(3)中，P_m(t)为自动驾驶车辆的电机功率损耗，P_t(t)为自动驾驶车辆的阻力引起的功率损失，P_g(t)为自动驾驶车辆的加速或减速获得的能量，m是自动驾驶车辆的和在车人员的质量和，g是重力系数，f_rl为自动驾驶车辆的滚动摩擦系数，r是自动驾驶车辆的电机等效电阻，K为自动驾驶车辆的电枢常数和磁通量的乘积，k为自动驾驶车辆的空气阻力系数，R为自动驾驶车辆的轮胎半径；

4.3、对信号交叉口区域自动驾驶车辆行驶轨迹求解，具体为：

4.3.1、根据庞特里亚金极小值原理，确定哈密顿函数H[x(t)，u(t)，λ]，如式(4)所示：

H[x(t)，u(t)，λ]＝L(x(t)，u(t))+λf(x(t)，u(t))＝η₁+η₂|q(t)|+λ₁v(t)+λ₂u(t) (4)

其中，状态方程λ为协状态向量，λ₁和λ₂均为协状态向量元素，关系式为约束f(x(t)，u(t))≤0；

4.3.2、交叉口上游区域最优控制求解，具体为：

自动驾驶车辆进入交叉口上游区域的初始时刻为0，交叉口上游区域自动驾驶车辆初始时刻运动状态向量为自动驾驶车辆到达交叉口停止线时刻记为t_f1，交叉口上游区域自动驾驶车辆终端时刻的运动状态向量v_f1为自动驾驶车辆在时刻t_f1的速度；

当前信号状态为绿灯时，为使得交叉口通行效率不受影响，需使自动驾驶车辆到达交叉口停止线时刻t_f1的速度为v_max，v_max为自动驾驶车辆获取的道路限制速度最大值，则v_f1＝v_max，当前信号状态为红灯时，为使自动驾驶车辆到达交叉口停止线时刻t_f1信号状态变为绿灯，则t_f1＝T_R；

要求解交叉口上游区域自动驾驶车辆最优的控制输出，需要满足下式：

此时，得到λ₁和λ₂的表达式：然后将λ₁和λ₂的表达式带入哈密顿函数H[x(t)，u(t)，λ]，然后令从而得到u(t)的一般表达式；进而根据交叉口上游区域自动驾驶车辆初始时刻的运动状态向量和终端时刻的运动状态向量，计算得到交叉口上游区域终端时刻t_f1、终端时刻速度v_f1和控制输出u(t)，此时判断条件u_min≤u(t)≤u_max是否成立，u_min为自动驾驶车辆自身性能的最小加速度，u_max为自动驾驶车辆自身性能的最大加速度，如果条件成立，则此时计算得到的u(t)即为交叉口上游区域最优控制输出如果u(t)小于u_min，则令u(t)＝u_min后，将u(t)作为交叉口上游区域最优控制输出如果u(t)大于u_max，则令u(t)＝u_max后，将u(t)作为交叉口上游区域最优控制输出

4.3.3、交叉口下游区域最优控制求解，具体为：

交叉口下游区域距离由安全停车距离决定，则其中f_s为行驶路面的滑动摩擦系数，由V2V/V2I技术获取的路面信息提供，交叉口下游区域自动驾驶车辆t时刻的运动状态向量运动状态方程其中s′(t)为交叉口下游区域自动驾驶车辆在时刻t的位置，v′(t)为交叉口下游区域自动驾驶车辆在时刻t的速度，u′(t)为交叉口下游区域自动驾驶车辆在时刻t的加速度，即交叉口下游区域的控制输出，自动驾驶车辆到达交叉口下游区域时的初始时刻为0，，交叉口下游区域自动驾驶车辆初始时刻的状态向量为了使自动驾驶车辆最终恢复进入信号交叉口区域的初始速度，即自动驾驶车辆驶出交叉口下游区域的终端时刻t_f2的速度为v₀，即自动驾驶车辆在交叉口下游区域终端时刻的状态向量λ′为交叉口下游区域协状态向量，λ′₁和λ′₂均为交叉口下游区域协状态向量元素，关系式为要求解交叉口下游区域自动驾驶车辆最优的控制输出，需要满足：

此时，得到λ′₁和λ′₂的表达式：然后将λ′₁和λ′₂的表达式带入哈密顿函数H[x′(t)，u′(t)，λ′]，接着令从而得到u′(t)的一般表达式；进而根据交叉口下游区域自动驾驶车辆初始时刻的运动状态向量和终端时刻的运动状态向量，计算得到交叉口下游区域终端时间t_f2和控制输出u′(t)，此时判断条件u_min≤u′(t)≤u_max，如果条件成立，则此时计算得到的u′(t)即为交叉口下游区域最优控制输出如果u′(t)小于u_min，则令u′(t)＝u_min后，将u′(t)作为交叉口下游区域最优控制输出如果u′(t)大于u_max，则令u′(t)＝u_max后，将u′(t)作为交叉口上游区域最优控制输出

4.4、控制自动驾驶车辆以加速度通过交叉口上游区域，当自动驾驶车辆驶出交叉口上游区域，进入交叉口中心区域时，其速度为v_f1，在交叉口中心区域，控制自动驾驶车辆以速度v_f1匀速通过，当自动驾驶车辆驶出交叉口中心区域，进入交叉口下游区域时，控制自动驾驶车辆以加速度通过交叉口下游区域；当自动驾驶车辆驶出信号交叉口区域时，结束生态驾驶控制。