基于生態(tài)駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車協(xié)同跟車環(huán)境模擬研究

關(guān)鍵詞：生態(tài)駕駛；智能網(wǎng)聯(lián)汽車；協(xié)同跟車；環(huán)境模擬

0引言

隨著全球汽車保有量的增加，交通擁堵、環(huán)境污染、能源消耗等問題日益嚴(yán)重。智能網(wǎng)聯(lián)汽車作為一種新型的交通方式，其智能化、網(wǎng)聯(lián)化和電動(dòng)化為解決上述問題提供了新的思路。其中，協(xié)同車輛跟蹤技術(shù)是智能網(wǎng)聯(lián)汽車的重要應(yīng)用之一。借助信息化交通和車輛聯(lián)控，實(shí)現(xiàn)順暢、安全的車隊(duì)管理，提高交通效率，降低能源消耗。

1智能網(wǎng)聯(lián)汽車與生態(tài)駕駛概述

1.1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的概念和特點(diǎn)

智能網(wǎng)聯(lián)汽車是指借助內(nèi)部設(shè)備實(shí)現(xiàn)汽車之間、汽車與基礎(chǔ)設(shè)施、汽車與行人之間全面通信和數(shù)據(jù)交換的新型汽車。智能網(wǎng)聯(lián)汽車具有智能化、網(wǎng)絡(luò)化和電動(dòng)化特點(diǎn)。

（1）智能化。智能網(wǎng)聯(lián)汽車配備先進(jìn)的傳感器、控制器、執(zhí)行器等硬件，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)轉(zhuǎn)向、智能避障及自動(dòng)泊車等智能化功能。

（2）網(wǎng)絡(luò)化。智能網(wǎng)聯(lián)汽車通過車載通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的信息交互和交換，為智能交通系統(tǒng)提供信息支撐[1]。

（3）電動(dòng)化。智能網(wǎng)聯(lián)汽車通常采用電動(dòng)汽車作為動(dòng)力源，具有零排放、低噪聲和低能耗等優(yōu)點(diǎn)，符合綠色環(huán)保的發(fā)展趨勢(shì)。

1.2生態(tài)駕駛的概念及特征

生態(tài)駕駛是一種旨在節(jié)約能源、減少排放的駕駛方式。生態(tài)駕駛包含以下幾個(gè)方面。

（1）舒適駕駛。生態(tài)駕駛注重平穩(wěn)加減速和制動(dòng)，避免急加速、緊急制動(dòng)等激烈措施，減少能耗和排放[2]。

（2）合理選擇車速。生態(tài)駕駛根據(jù)路況、車流量等因素選擇合理的行駛速度，以達(dá)到節(jié)能減排的目的。

（3）預(yù)測(cè)性駕駛。生態(tài)駕駛強(qiáng)調(diào)預(yù)測(cè)和評(píng)估前方路況，提前采取行動(dòng)，避免不必要的加速和制動(dòng)，從而減少能源消耗和排放。

2協(xié)同跟車環(huán)境模擬關(guān)鍵技術(shù)與方法

2.1協(xié)同跟車環(huán)境模擬的關(guān)鍵技術(shù)

在協(xié)同跟車環(huán)境模擬中，應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)比較多，主要包括以下幾種。

（1）信息交互技術(shù)。實(shí)現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車之間的信息交互，是協(xié)同跟車環(huán)境模擬的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過車載通信網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)車輛之間的實(shí)時(shí)信息共享，包括車輛位置、速度、加速度等狀態(tài)信息以及前方路況、交通信號(hào)等環(huán)境信息[3]。

（2）協(xié)同控制技術(shù)。協(xié)同控制技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車協(xié)同跟車的核心。通過車輛之間的信息交互和共享，實(shí)現(xiàn)車隊(duì)的協(xié)同控制，包括車速調(diào)整、車間距保持等功能，從而提高車隊(duì)的行駛平穩(wěn)性和安全性。

（3）模擬仿真技術(shù)。模擬仿真技術(shù)是協(xié)同跟車環(huán)境模擬的重要手段。通過建立數(shù)學(xué)模型和仿真平臺(tái)，模擬真實(shí)道路環(huán)境和車輛行駛狀態(tài)，為協(xié)同跟車技術(shù)的研發(fā)提供實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)支持[4]。

2.2協(xié)同跟車環(huán)境模擬方法

在協(xié)同跟車環(huán)境模擬中，需要經(jīng)歷以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟。

（1）建立數(shù)學(xué)模型。根據(jù)智能網(wǎng)聯(lián)汽車和協(xié)同跟車技術(shù)的特點(diǎn)，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，包括車輛動(dòng)力學(xué)模型、信息交互模型和協(xié)同控制模型等。

（2）搭建仿真平臺(tái)。基于建立的數(shù)學(xué)模型，搭建協(xié)同跟車環(huán)境模擬仿真平臺(tái)，模擬真實(shí)道路環(huán)境和車輛行駛狀態(tài)。

（3）設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案。根據(jù)研究目的和需求，設(shè)計(jì)具體的模擬實(shí)驗(yàn)方案，包括車隊(duì)規(guī)模、行駛路線和交通流量等因素的設(shè)置。

（4）進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理。對(duì)模擬實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，評(píng)估協(xié)同跟車技術(shù)的性能和效果。

2.3智能網(wǎng)聯(lián)汽車架構(gòu)

智能網(wǎng)聯(lián)汽車（ICV）的硬件架構(gòu)是一個(gè)高度集成且精密的系統(tǒng)，其核心組件和層次結(jié)構(gòu)共同支持著車輛的智能化與網(wǎng)聯(lián)化功能。

控制器在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。這些控制器不僅負(fù)責(zé)管理車輛的加速度，確保安全距離的保持，還控制著前轉(zhuǎn)向角，從而實(shí)現(xiàn)車輛的平穩(wěn)駕駛和精確轉(zhuǎn)向[5]。此外，制動(dòng)控制系統(tǒng)也是智能網(wǎng)聯(lián)汽車中不可或缺的一部分，它包括節(jié)流閥、制動(dòng)系統(tǒng)以及氣源和氣路管件等，共同確保車輛在必要時(shí)能夠迅速而安全地停車。

在感知層面，智能網(wǎng)聯(lián)汽車裝備了多種終端裝置，以增強(qiáng)其對(duì)環(huán)境的感知能力。全球定位系統(tǒng)（GPS）定位模塊為車輛提供精確的位置信息，而速度和距離測(cè)量模塊則實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛的運(yùn)行狀態(tài)。視覺處理模塊通過攝像頭捕捉周圍環(huán)境，為自動(dòng)駕駛提供視覺支持。同時(shí)，V2X通信模塊使得車輛能夠與周圍的智能網(wǎng)聯(lián)汽車以及基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)交換。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的跟車模型，這一模型以拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的形式分布于各個(gè)聯(lián)網(wǎng)的車輛之間。這種分布式架構(gòu)能夠有效提高車輛之間的協(xié)同性，還能為智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)的整體效率和安全性提供有力保障。通過這種硬件結(jié)構(gòu)的有機(jī)結(jié)合，智能網(wǎng)聯(lián)汽車得以實(shí)現(xiàn)更加智能、高效且安全地行駛[6]。具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

3基于生態(tài)駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車協(xié)同跟車環(huán)境模擬

3.1實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

（1）實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)：驗(yàn)證基于生態(tài)駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車協(xié)同跟車環(huán)境模擬的有效性和可行性。

（2）實(shí)驗(yàn)條件：設(shè)定不同的車隊(duì)規(guī)模（如5輛、10輛和5輛等）、行駛路線（如直線、曲線、上坡和下坡等）以及交通流量（如低流量、中流量和高流量等）等條件進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)。

3.2具體實(shí)驗(yàn)

3.2.1搭建協(xié)同跟車環(huán)境模擬仿真平臺(tái)

為了進(jìn)行協(xié)同跟車環(huán)境模擬實(shí)驗(yàn)，需要搭建一個(gè)功能完善的模擬仿真平臺(tái)。該平臺(tái)需要能夠模擬智能網(wǎng)聯(lián)汽車的行駛過程，包括車輛動(dòng)力學(xué)、傳感器感知、信息交互和協(xié)同控制等多個(gè)方面。

研究采用專業(yè)的仿真軟件，結(jié)合實(shí)際的道路和交通流數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)高度逼真的虛擬交通環(huán)境[7]。

（1）車輛模型。為了更真實(shí)地模擬智能網(wǎng)聯(lián)汽車的行駛過程，需要建立詳細(xì)的車輛動(dòng)力學(xué)模型，包括車輛的加速、減速和轉(zhuǎn)向等動(dòng)態(tài)特性。

（2）傳感器模擬。智能網(wǎng)聯(lián)汽車依賴于各種傳感器來感知周圍環(huán)境，在仿真平臺(tái)中模擬這些傳感器的功能和性能，以確保車輛能夠準(zhǔn)確地獲取所需的信息。

（3）信息交互。協(xié)同跟車的關(guān)鍵在于車輛之間的信息交互[8]。在仿真平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)車輛之間的實(shí)時(shí)信息傳輸和共享，以支持協(xié)同控制算法的運(yùn)行。

（4）協(xié)同控制算法。集成先進(jìn)的協(xié)同控制算法，以確保車隊(duì)能夠穩(wěn)定、安全地行駛。這些算法考慮了多種因素，如車輛間的相對(duì)位置、速度及加速度等。

3.2.2設(shè)置實(shí)驗(yàn)條件

為了全面評(píng)估協(xié)同跟車技術(shù)的性能和效果，需要設(shè)置多種實(shí)驗(yàn)條件，包括不同的車隊(duì)規(guī)模、行駛路線和交通流量。

（1）車隊(duì)規(guī)模。分別設(shè)置5輛、10輛和15輛車組成的車隊(duì)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。通過對(duì)比不同車隊(duì)規(guī)模下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，分析協(xié)同跟車技術(shù)在不同規(guī)模車隊(duì)中的應(yīng)用效果。

（2）行駛路線。此次試驗(yàn)選擇了直線、曲線、上坡和下坡等多種行駛路線進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

（3）交通流量。實(shí)驗(yàn)中模擬低流量、中流量和高流量三種交通狀況。通過改變交通流量，可以觀察協(xié)同跟車技術(shù)在不同交通狀況下的穩(wěn)定性和效率[9]。

3.2.3模擬實(shí)驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄

根據(jù)模擬實(shí)驗(yàn)所記錄的數(shù)據(jù)制作的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表（表1），由此可以看出以下情況。

（1）在相同實(shí)驗(yàn)條件下，協(xié)同跟車技術(shù)相較于傳統(tǒng)跟車技術(shù)，車隊(duì)的平均速度更高。這表明協(xié)同跟車技術(shù)能夠提升車隊(duì)的行駛效率，減少擁堵和延誤。

（2）協(xié)同跟車技術(shù)下的車輛平均加速度和減速度均小于傳統(tǒng)跟車技術(shù)，這意味著車輛在行駛過程中加速和減速更為平穩(wěn)，有助于提升乘客的舒適度，同時(shí)減少車輛的機(jī)械磨損和維護(hù)成本[10]。

（3）協(xié)同跟車技術(shù)在油耗和CO2排放量方面都低于傳統(tǒng)跟車技術(shù)。這顯示了協(xié)同跟車技術(shù)在節(jié)能減排方面的優(yōu)勢(shì)，符合生態(tài)駕駛的理念，有助于減少交通運(yùn)輸對(duì)環(huán)境的影響。

（4）在安全事故發(fā)生率方面，協(xié)同跟車技術(shù)顯著降低了事故發(fā)生的概率。特別是在復(fù)雜或擁堵的交通條件下，協(xié)同跟車技術(shù)能夠有效預(yù)防追尾等安全事故的發(fā)生，提高道路交通的安全性。

3.3數(shù)據(jù)結(jié)果分析

通過開展基于生態(tài)駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車協(xié)同跟車技術(shù)的性能實(shí)驗(yàn)，收集了詳盡的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并從中提取關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行量化分析。以下是結(jié)合具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析。

（1）車隊(duì)行駛數(shù)據(jù)。在5輛車組成的車隊(duì)中，平均速度波動(dòng)為±3.2km/h；10輛車時(shí)，平均速度波動(dòng)降低到±2.1km/h；15輛車時(shí)，進(jìn)一步降低到±1.5km/h。這表明，隨著車隊(duì)規(guī)模的增加，協(xié)同跟車技術(shù)使得車速更加穩(wěn)定。實(shí)驗(yàn)中，5輛車車隊(duì)的平均加速度變化為0.25g，10輛車時(shí)為0.18g，15輛車時(shí)為0.13g。加速度的平穩(wěn)變化意味著乘客會(huì)感受到更加舒適的乘車體驗(yàn)。

（2）信息交互數(shù)據(jù)。在直線行駛時(shí)，平均信息傳輸延遲為15ms；曲線行駛時(shí)，由于信號(hào)傳輸路徑的復(fù)雜性，延遲增加到22ms。但總體來說，這些延遲都在可接受范圍內(nèi)，不會(huì)對(duì)協(xié)同跟車造成實(shí)質(zhì)性影響。

（3）能耗和排放數(shù)據(jù)。在生態(tài)駕駛模式下，5輛車車隊(duì)的百公里平均油耗為6.8L，10輛車時(shí)為6.5L，15輛車時(shí)進(jìn)一步降低到6.2L。這表明，隨著車隊(duì)規(guī)模的增加，由于車輛間的協(xié)同作用，油耗效率得到了提升。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，在協(xié)同跟車模式下，車輛的CO2排放量較單獨(dú)駕駛時(shí)降低了約15%。這一顯著減少不僅有利于環(huán)境保護(hù)，也符合生態(tài)駕駛的核心理念。

4結(jié)束語

信息交互系統(tǒng)表現(xiàn)出高度的穩(wěn)定性和低延遲特性，為協(xié)同跟車的實(shí)現(xiàn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在生態(tài)駕駛理念的指導(dǎo)下，協(xié)同跟車技術(shù)不僅提高了行駛效率，還能夠有效降低能耗和排放，符合綠色出行的要求。