【摘 要】
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以网联自动驾驶汽车(Connected Autonomous Vehicle,CAV)为研究对象,研究了CAV车队通过城市信号交叉口的速度轨迹优化控制策略。基于最优控制理论,采用CAV的自动驾驶模型描述车间相互作用,以所有CAV车辆在行驶过程中的总油耗为优化目标,根据信号灯的配时信息建立模型约束,通过优化CAV头车的速度轨迹,保证整个CAV车队在绿灯相位下快速通过交叉口并实现油耗最小。为了对该优化控制进行高效求解,采用离散Pontryagin极小值原理建立最优解的必要条件,利用基于神经网络训练的弹性反向传
【机 构】
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上海海事大学交通运输学院,美国密歇根大学交通科学研究所
【基金项目】
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上海市“科技创新行动计划”软科学重点项目(20692190700)资助。
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以网联自动驾驶汽车(Connected Autonomous Vehicle,CAV)为研究对象,研究了CAV车队通过城市信号交叉口的速度轨迹优化控制策略。基于最优控制理论,采用CAV的自动驾驶模型描述车间相互作用,以所有CAV车辆在行驶过程中的总油耗为优化目标,根据信号灯的配时信息建立模型约束,通过优化CAV头车的速度轨迹,保证整个CAV车队在绿灯相位下快速通过交叉口并实现油耗最小。为了对该优化控制进行高效求解,采用离散Pontryagin极小值原理建立最优解的必要条件,利用基于神经网络训练的弹性反向传
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