車隊行駛方式劃分為基于被動跟車和主動規劃的 ECACC 策 略，分別對隊列行駛的兩個主要性能即跟車和節能進行了建模與驗證。在底層 跟車控制方面對隊列行駛的技術基石即 CACC 跟車控制器進行了建模、分析和 仿真驗證，分別討論了基于前饋-反饋結構和純反饋結構控制器的特點，并進行 了隊列弦穩定性分析。此外，在能耗方面建立了基于電機 Map 和電池動態參數 的純電動汽車能耗灰盒模型，并與成熟商業軟件進行了對比驗證，為 ECACC 策 略的展開提供了模型研究基礎。 通過 在特定行駛速度下對車隊中各子車輛進行分布式控制實現動力系統優化，平衡 隊列跟馳過程中能耗與跟車精度間的博弈，實現車輛能量經濟性、駕駛舒適性 以及跟車準確性的多目標優化。 生態式協同自適應巡航控制（Ecological Cooperative Adaptive Cruise Control, ECACC）技術是在網聯車輛隊列行駛的基礎上實現以節能為主要優化目標的隊列協同 控制方法[16]。該技術的節能優化目標為車輛隊列整體最優，當車輛隊列為均質即隊列 組成為相同參數車輛時，優化目標可以簡化為優化單一車輛動力系統然后將相關決策 應用至整個車隊；而當車輛隊列為異質即隊列組成為不同參數或不同類型車輛時，優 化目標為隊列中所有車輛或優化過程考慮所有車輛能量系統參數與運行狀態，從而實 現協同節能控制[39, 40]。

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。ECACC 技術的核心思想在于通過理解隊列前方的車輛狀態（V2V 通信）和 道路狀態（V2I 通信）在保持隊列穩定跟車行駛的基礎上對車輛隊列中子車輛的駕駛行 為進行能量經濟性決策[42]。相比于傳統單車控制，基于多車協同控制的 ECACC 策略 在跟車行駛安全上優越于傳統 ACC 控制，同時在節能方面能夠提升 10%-20%的能量 經濟性[43-45]。

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（1）DSRC 不適用于長距離通信，因此在需要長距離通信的場景內，如遠距 離道路狀況和環境信息獲取，DSRC 技術難以使用；（ 2）DSRC 不適用于擁擠路況下通 信； 3）DSRC 技術沒有明確的衍進路徑[57]。 基于蜂窩網絡通信的 C-V2X 逐漸成為車聯網通 信技術研究和討論的熱點。目前基于蜂窩網絡的 C-V2X 應用主要為 Release 14 標準提 到的 LTE-V2X，主要通過 4G 通信實現[54, 55, 60]。該技術具有覆蓋廣、容量大、可靠性 高的優點，但端到端通信時延較大。為同時滿足通信覆蓋面與通信時延的需求，LTE V2X 通信方式設為兩種，分別為廣域蜂窩式（LTE-V-Cell）通信與短程直通式（LTE-V Direct）。前者基于現有的 4G-LTE 技術，主要承載廣域覆蓋的車聯網業務，其通信實施 的物理接口為直連通信接口（PC5 接口）；后者引入 LTE-D2D（Device to Device），基 于蜂窩通信接口（Uu 接口），實現 V2V 和 V2I 的直接通信，進而滿足了高速移動情況 下車輛之間的低延時及安全通信的需求[61, 62]。 隨著世界各國移動通信運營商對 5G 通信技術的試運營，LTE-V2X 技術向著 5G V2X 技術的平滑衍進，面向 5G-V2X 的車聯網將隨著 5G 通信技術的商用激發出更多 有價值的應用場景開發，同時推動汽車移動互聯網呈指數級發展。由于 C-V2X 支持 5G 通信，因此 C-V2X 是面向未來的技術。 車輛隊列協同自適應巡航控制 CACC 被認為是單車自適應巡 航控制ACC在未來智能交通系統中廣泛應用的最新技術迭代產品，在網聯化的革新下， CACC 需要考慮更高要求的控制器魯棒性、隊列穩定性等。 同時知名企業如。在車

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。在基于車-車協同的車輛編隊控制領域， Xiaoyun Lu[71]團隊主要圍繞車輛編隊控制對交通影響層面開展研究 Hu[104]等針對傳統燃油汽車在跟 車行駛過程中能耗進行了基于模型預測控制的最優控制求解，實現了車輛能耗最優并 顯示出較小的跟車誤差。 Tsugawa Sadayuki[107] 等提出了一種適用于卡車隊列的分布式分層控制框架，以所有車輛的最佳燃油經濟性 函數進行最優速度決策，實現了高速工況下基于縱向車輛動力學的車隊整體能耗優化。

局限性

在當前主流研究體系中，多車協同控制研究很少考慮車輛能耗的因素，而車輛節 能控制研究中又很少研究多車協同控制對節能效果提升的潛力。而隨著智能交通系統 和車聯網通信技術的發展，基于二者有機結合的車輛控制方式勢在必行并逐漸顯露出 足具影響的應用價值。因此針對現有車輛生態出行的相關研究的不足和局限性，可以 從以下兩個方面進行分析： (1) 車輛隊列協同控制方面：車輛隊列 CACC 行駛方式有助于提高交通系統通行效率 達至 10%-20%，因此當隊列行駛大規模應用時，高滲透率的車輛隊列 CACC 對交 通系統的節能可持續發展有重要影響，因此在研究 CACC 控制器時考慮系統能耗 表現是有意義的。大多數研究人員在隊列跟車控制器設計中主要聚焦在控制器魯棒 性、隊列穩定性分析、車輛跟馳方法、通信效果影響以及通信拓撲影響等方面，很 16第 1 章 緒論 少將隊列多車能耗因素考慮在控制器設計框架中，從而缺少一個在能量維度的約束、 設計、優化或評價。 (2) 在車輛節能控制方面：傳統車輛節能控制的面向對象主要是以單車為主，而忽略了 多車協同控制對節能效果的積極影響。以車輛隊列行駛為例，通過合理的隊列跟馳 控制減小跟車距離從而改變后車的空氣動力學特性以減少隊列空氣阻力達到節能 效果。此外，隊列在跟車過程中跟隨期望間距發生抖動引起的加減速會造成不必要 的能耗，因此如何避免該類能耗是隊列協同控制考慮的因素之一。而從交通角度出 發，在交通典型場景下，道路通行效率、車輛啟停次數等對車輛的能耗有直接影響， 因此通過多車協同控制如編隊行駛、車路協同規劃調度等方法解決上述問題將有利 于提高車輛節能優化效果。因此，目前大多數僅偏向于單車控制的節能研究限制了 車輛的節能潛力，少有研究結合 V2X 優勢詳細研究隊列生態出行，沒有完全發揮 基于車聯網通信技術的智能車路系統所帶來的節能優勢。 (1) 針對隊列協同控制系統設計，跟車和能量控制系統耦合性強，兩個系統之間存在干 涉影響，系統結構復雜，存在非線性量，解析推導較難。因此應考慮實現系統解耦， 降低系統復雜度，進行合理設計使隊列協同節能控制同時實現能耗最優和隊列穩定 跟車行駛。 (2) 車輛隊列行駛在不同場景應用中具有不同的典型特點與駕駛需求。因此應考慮針對 典型場景環境如城市信號燈交叉口、城際高速公路等進行行駛條件和需求分析并建 立有針對性的系統功能設計。 (3) 能耗最優速度軌跡求解過程中，大多是基于汽車縱向動力學特性的，然而在實際道 路上存在彎道路況，僅基于縱向維度考慮車輛行駛速度是有局限的，過快的縱向速 度會使車輛在轉向過程中失穩。因此應考慮車輛縱橫向耦合特性，探索車輛橫向特 性對縱向速度的影響并基于此建立合適的速度規劃策略。 (4) 網聯車輛隊列行駛需要融入大量的智能道路基建、周圍智能車輛傳遞的信號，導致 完全的實車驗證進行困難?，F今真實道路尚未智能化、專有測試區較少、測試場地 范圍小、測試功能有限、測試牌照發放量少以及法律法規要求等，限制了實車驗證 的實施。因此應考慮被控系統特點，設計一套不受場地限制且能驗證隊列行駛效果 的簡化驗證方法。 (2) 第三章介紹了在被動跟車情況下的 ECACC 策略設計。以車輛縱向動力學特性為基 礎，采用基于恒定常數車頭時距的隊列跟馳模型，建立了面向車輛隊列速度跟隨、 跟車誤差以及能耗的綜合代價函數并提出了基于模型預測控制的最優控制問題求 解方法，通過對隊列子車輛的分布式控制得到了滿足跟車性能和能耗表現的最優控 制序列。在 UDDS、HWFET 和 NEDC 典型工況下進行驗證，闡述車輛隊列在特定 速度行駛條件下跟車與能耗的平衡關系。

智能網聯車輛隊列生態式協同自適應巡航控制主要涉及兩個關鍵技術點即隊列節

能和隊列跟隨控制，以及如何將二者有機結合形成一加一大于二的性能優勢，并推廣

至典型場景應用如高速工況和城市工況，并針對典型場景工況進行二次設計從而達到

以最優性能生態出行的目的[45, 111, 112]。本

選用以 UDDS、NEDC 工況為主的城市場景和 HFWET 工況為主 的高速場景為隊列前方車輛輸入速度進行能耗、跟車等方面的性能分析。并通過硬件 在環測試驗證算法在真實控制器中的計算效果。

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其中在高速場 景應用中，根據實際需求設計了基于能耗最優、能耗-時間綜合最優的雙模式行駛策略， 行程時間長短可由駕駛員通過設定時間需求因子自行定制；在城市場景中主要考慮了 車輛隊列在連續信號燈交叉口的生態駕駛問題，即隊列可以根據前方連續信號燈狀態 進行速度引導決策，從而達到連續綠燈相位通行的效果，并且在通過交叉口時隊列不 分離，從而保證通行完整性。該部分策略通過真實城市地圖信息完成， 。并且底層隊列跟車 控制效果根據俄亥俄州立大學 Automated Driving Lab 提出的 Virtual Platoon 方法[116]進 行實車驗證，從而驗證算法的有效性和應用潛力。 因此在高速行駛場景中憑借高速車流 密度小的特點，非常適合主動規劃的 ECACC 策略于車輛隊列上的應用。

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車輛隊列最優速度規劃問題求解主流理論分析

在車輛跟車過程中由于控制方法不同，可能會出現車輛為保證跟車效率縮小跟 車誤差導致頻繁的加減速行為。 介紹一種基于模型預測控制（Model Predictive Control, MPC）的網聯車隊節能行駛策略。該策略既具有良好的跟車特性，又具有良好 的能量經濟性。提出的 MPC 策略的實質是一種考慮跟車速度、與前車的期望距離誤差 和能耗的多目標優化策略。通過分析車隊的縱向動力學特性以及跟隨車輛的加速度、 電機特性等參數來評價在各個工況下的綜合性能表現。 在設計智能網聯車車輛隊列跟車行駛的能耗優化問題時，需要著 重考慮隊列中車輛的跟車性能以及能量與跟車誤差間的平衡關系，并且還額外需求考 慮駕駛舒適性、電機扭矩轉速限制、電池和電機功率限制等因素[161, 162]。

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車輛隊列在高速行駛狀態下的綜合性能也十分重 要，因此引入 EPA 發布的高速公路燃油經濟性測試循環工況（Highway Fuel Economy Test Cycle，HWFET）用以驗證 MPC-ECACC 控制策略。高速工況下車輛以較高車速進 行巡航，而車輛在高速情況下的跟車特性和能量經濟性具有重要實際意義，尤其對于 商用車在城際貨物運輸等方面有極大的潛在價值，可以有效幫助商用車隊列節省能耗 成本、增加續航里程以及提高駕駛安全性。

純電動商用車異質隊列的多目標控制

總結

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