【摘 要】
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针对双向车道因受限于道路条件及交通特性仅能借用对向车道完成超车（逆向超车）的问题，通过采用车联网以及车载传感器获取环境车辆的速度、加速度等全局信息，将多车场景中各个实体所造成的影响纳入超车决策中，从而提出一种基于图搜索和模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）的逆向超车控制方法。首先，根据车车通信获取的全局信息，结合非合作博弈，对各车在整个时段内的行为进行预测，并根
【基金项目】
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国家重点研发计划项目子课题（2018YFB1600604）； 陕西省重点研发计划项目（2020ZDLGY16-06）； 河北省省级科技计划项目（20470801D）； 中央高校基本科研业务费资助项目（3001102249503）；
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针对双向车道因受限于道路条件及交通特性仅能借用对向车道完成超车（逆向超车）的问题，通过采用车联网以及车载传感器获取环境车辆的速度、加速度等全局信息，将多车场景中各个实体所造成的影响纳入超车决策中，从而提出一种基于图搜索和模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）的逆向超车控制方法。首先，根据车车通信获取的全局信息，结合非合作博弈，对各车在整个时段内的行为进行预测，并根据预测情况对道路的各个区域进行安全评估，评估依据为该区域在下一时刻出现车辆的概率。对道路完成评估后，得到碰撞概率热区图，之后采用A*算法搜索安全路径，根据安全路径完成目标车辆的轨迹规划，并设计模型预测控制器来对主车进行实时控制，使车辆按照既定轨迹行驶。最后，借助Carsim与MATLAB/Simulink搭建联合仿真平台，对提出的算法进行验证。仿真实验结果表明，该模型的控制误差最大不超过0.15 m，平均误差率约为1.7%，能实现对车辆的精准控制，保证被控车辆安全完成逆向超车。
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