基于微型車的車輛隊(duì)列試驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)與開發(fā)*

邢春輝 孔偉偉 劉暢 李鵬飛 羅禹貢

（1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)，北京 100083；2.清華大學(xué)，汽車安全與節(jié)能國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100084）

1 前言

智能網(wǎng)聯(lián)汽車隊(duì)列是車輛智能化、網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的重要場(chǎng)景，也是未來智能汽車規(guī)?；瘧?yīng)用的典型形態(tài)[1-2]。設(shè)計(jì)并開發(fā)智能車輛隊(duì)列試驗(yàn)平臺(tái)，為車輛隊(duì)列或多車協(xié)同相關(guān)研究提供實(shí)車道路測(cè)試平臺(tái)和條件，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

在車輛隊(duì)列控制方面：Li[3]等利用3 輛搭載全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）模塊的實(shí)車與基于專用短程通信（Dedicated Short Range Communication，DSRC）的 車 聯(lián) 網(wǎng)（Vehicle to everything，V2X）通信進(jìn)行了隊(duì)列尾部入隊(duì)并穩(wěn)定行駛的試驗(yàn)；Li[4]等以3 輛微型履帶車作為線控執(zhí)行系統(tǒng)，利用GPS 獲取位置信息，采用分布式模型預(yù)測(cè)控制（Model Predictive Control，MPC）實(shí)現(xiàn)隊(duì)列穩(wěn)定行駛。以上2項(xiàng)研究在已實(shí)現(xiàn)高階自動(dòng)駕駛功能的車輛基礎(chǔ)上搭建車輛隊(duì)列，成本較高且實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化尚有較大難度。Zhang[5]等以3輛實(shí)車作為線控執(zhí)行系統(tǒng)，同時(shí)利用GPS 數(shù)據(jù)與車載傳感器數(shù)據(jù)支持隊(duì)列車輛的縱、橫向控制，完成了直線行駛、換道、環(huán)行和U 形彎4 個(gè)場(chǎng)景的試驗(yàn)驗(yàn)證。Lee[6]等在3 輛半掛重型汽車的基礎(chǔ)上，以攝像頭與雷達(dá)作為感知硬件，實(shí)現(xiàn)了車輛隊(duì)列的穩(wěn)定行駛。以上2 項(xiàng)研究針對(duì)隊(duì)列行駛的不同場(chǎng)景完成了試驗(yàn)驗(yàn)證，但其隊(duì)列試驗(yàn)場(chǎng)景各自獨(dú)立，缺少隊(duì)列組隊(duì)與不同場(chǎng)景轉(zhuǎn)換的功能。

綜上，為實(shí)現(xiàn)車輛隊(duì)列系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)化與規(guī)模化，本文未采用穩(wěn)定性不足的GPS 軌跡跟蹤方法，而是以具備智能駕駛輔助功能的車輛為基礎(chǔ)，搭建具有可擴(kuò)展性、支持多場(chǎng)景切換的車輛隊(duì)列試驗(yàn)平臺(tái)。采用視覺感知的純跟蹤算法，并針對(duì)硬件方案進(jìn)行調(diào)整，實(shí)現(xiàn)隊(duì)列車輛穩(wěn)定的橫向控制。針對(duì)車隊(duì)內(nèi)領(lǐng)航車與跟隨車分別設(shè)計(jì)車輛隊(duì)列試驗(yàn)平臺(tái)硬件系統(tǒng)和分層軟件系統(tǒng)，基于閉環(huán)控制微型車開展車輛隊(duì)列在基礎(chǔ)功能場(chǎng)景下的試驗(yàn)驗(yàn)證，并分析試驗(yàn)結(jié)果。

2 微型車隊(duì)列試驗(yàn)平臺(tái)硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 硬件系統(tǒng)架構(gòu)

建立基于線控微型車的車輛隊(duì)列實(shí)車試驗(yàn)平臺(tái)硬件系統(tǒng)架構(gòu)，如圖1 所示。本文試驗(yàn)平臺(tái)車輛只需具備基礎(chǔ)L2 級(jí)駕駛輔助功能，采用攝像頭支持隊(duì)列跟隨車的橫向控制，采用毫米波雷達(dá)支持隊(duì)列跟隨車的縱向控制。針對(duì)跟隨車，硬件系統(tǒng)由感知模塊、決策控制模塊和通信模塊組成：感知模塊負(fù)責(zé)獲取隊(duì)列系統(tǒng)所必需的環(huán)境信息，決策控制模塊負(fù)責(zé)智能決策與控制，通信模塊負(fù)責(zé)與他車、路側(cè)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。領(lǐng)航車由遙控器直接控制，無需車載傳感器支持橫、縱向控制。

圖1 智能網(wǎng)聯(lián)車輛隊(duì)列硬件系統(tǒng)架構(gòu)

本文試驗(yàn)平臺(tái)采用某公司生產(chǎn)的電驅(qū)動(dòng)微型車，其線控執(zhí)行機(jī)構(gòu)可實(shí)現(xiàn)車速、曲率閉環(huán)控制。領(lǐng)航車為四輪差速轉(zhuǎn)向微型車，跟隨車為差速轉(zhuǎn)向的履帶車，基本參數(shù)如表1所示。

表1 微型車的主要參數(shù)

2.2 隊(duì)列控制器硬件設(shè)計(jì)

根據(jù)硬件功能可將隊(duì)列控制器分為微控制單元（Microcontroller Unit，MCU）子系統(tǒng)模塊、電源模塊、復(fù)位模塊、時(shí)鐘模塊、后臺(tái)調(diào)試模式（Background Debugging Mode，BDM）模塊。隊(duì)列控制器硬件架構(gòu)如圖2所示。

圖2 隊(duì)列控制器硬件架構(gòu)

MCU 子系統(tǒng)模塊負(fù)責(zé)隊(duì)列相關(guān)決策、控制的計(jì)算；電源模塊接受微型車提供的12 V 電壓，經(jīng)電源芯片為其他模塊供電；復(fù)位模塊保證控制器電壓不發(fā)生突變，使控制器正常工作；時(shí)鐘模塊產(chǎn)生的時(shí)鐘脈沖信號(hào)按一定的功率節(jié)拍對(duì)代碼進(jìn)行讀取、譯碼、執(zhí)行等；BDM 模塊用于此控制器的調(diào)試、內(nèi)部閃存燒寫等功能。MCU 通過FlexCAN 與硬件系統(tǒng)中的其他硬件進(jìn)行交互?？刂破骶钟蚓W(wǎng)（Controller Area Network，CAN）線路分為CAN-A 與CAN-B 2類線路，其中CAN-A 的通信速率為250 kbit/s，CAN-B的通信速率為500 kbit/s，高通信速率可滿足更龐大數(shù)據(jù)量的內(nèi)容收發(fā)。CAN-A 與微型車線控執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行速度、曲率等車輛狀態(tài)信息的交互；CAN-B與感知、通信模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)的交互。

2.3 感知模塊設(shè)計(jì)

隊(duì)列車輛需獲取車間距、相對(duì)速度等信息用于支持車輛的縱向控制，本文試驗(yàn)平臺(tái)選用電子掃描雷達(dá)（Electronic Scanning Radar，ESR）檢測(cè)自車與前車的距離，其基本參數(shù)如表2所示。

表2 電子掃描雷達(dá)基本參數(shù)

隊(duì)列車輛需要獲取車道線信息支持車輛的橫向控制，本文試驗(yàn)平臺(tái)選用Mobileye 630 單目攝像頭識(shí)別車道線，輸出微型車橫向控制所需的道路航向角、曲率等數(shù)據(jù)，其基本參數(shù)如表3所示。

表3 單目攝像頭基本參數(shù)

2.4 通信模塊設(shè)計(jì)

目前，受業(yè)界廣泛關(guān)注的車聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議包括DSRC 和LTE-V[7]（Long Term Evolution-Vehicle）。張心睿等[8]以數(shù)據(jù)包投遞率和時(shí)延為評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過試驗(yàn)證明LTE-V 相較于DSRC 有更廣的通信范圍，且在同一范圍內(nèi)可靠性更高。因此，本文試驗(yàn)平臺(tái)選擇LTE-V 作為通信協(xié)議。V2X 通信需要遠(yuǎn)程信息處理器（Telematics BOX，T-BOX）作為硬件載體，本文選用由星云互聯(lián)公司生產(chǎn)的OBUYZM9，其內(nèi)置Linux 系統(tǒng)，可通過安全外殼（Secure Socket Shell，SSH）協(xié)議訪問、調(diào)整通信的內(nèi)容，以滿足不同的通信需求。隊(duì)列微型車與路側(cè)設(shè)備分別搭載通信T-BOX，從而實(shí)現(xiàn)V2X通信。

3 微型車隊(duì)列試驗(yàn)平臺(tái)軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 分層軟件系統(tǒng)架構(gòu)

本文試驗(yàn)平臺(tái)采用具備可擴(kuò)展性、可切換功能場(chǎng)景的分層軟件系統(tǒng)架構(gòu)，如圖3 所示。本文將軟件系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)交互層、感知層、決策層、控制層4個(gè)部分。決策層為軟件系統(tǒng)的運(yùn)算中樞，接收來自數(shù)據(jù)交互層、感知層的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行隊(duì)列系統(tǒng)相關(guān)控制策略的執(zhí)行，并根據(jù)策略選擇不同的控制方法?？刂茖訉⑵谕俣扰c期望曲率輸出到微型車線控執(zhí)行系統(tǒng)，并接收車輛狀態(tài)反饋量，實(shí)現(xiàn)隊(duì)列車輛的閉環(huán)反饋控制。在控制過程中，決策層將隊(duì)列狀態(tài)信息發(fā)送到數(shù)據(jù)交互層實(shí)現(xiàn)與他車、路側(cè)設(shè)備的交互。

圖3 隊(duì)列系統(tǒng)軟件系統(tǒng)架構(gòu)

數(shù)據(jù)交互層中包括微型車速度信息、微型車狀態(tài)信息、隊(duì)列管理指令等；感知層包括感知硬件采集的航向角、道路曲率、自車與車道線距離、自車與前車間距等信息；決策層包括車輛組隊(duì)、車輛入隊(duì)、穩(wěn)定行駛等隊(duì)列功能場(chǎng)景；控制層包括隊(duì)列微型車所應(yīng)用的縱、橫向控制方法，如自適應(yīng)巡航控制（Adaptive Cruise Control，ACC）、協(xié)同自適應(yīng)巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC）、定速巡航控制（Cruise Control，CC）、車道居中控制（Lane Center Control，LCC）。

跟隨車決策層根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)與指令進(jìn)行相應(yīng)的決策與控制。建立決策層架構(gòu)，如圖4所示，首先將接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、處理，再根據(jù)數(shù)據(jù)信息判斷當(dāng)前車輛的角色與功能場(chǎng)景，車輛角色分別為自由車、領(lǐng)航車、跟隨車。自由車即非隊(duì)列車輛，如將要加入隊(duì)列的車輛或已離開隊(duì)列的車輛；領(lǐng)航車即人工控制的隊(duì)列頭車；跟隨車即隊(duì)列中具備基礎(chǔ)輔助駕駛功能的跟隨車。隊(duì)列功能場(chǎng)景包括車輛組隊(duì)、車輛入隊(duì)、隊(duì)列穩(wěn)定行駛等。根據(jù)車輛角色與功能場(chǎng)景即可判斷當(dāng)前需要執(zhí)行的控制策略，完成控制策略計(jì)算后便可輸出控制層所需的控制方法序號(hào)以及隊(duì)列管理等信息。

圖4 決策層架構(gòu)

采用此設(shè)計(jì)方法使本軟件系統(tǒng)具備2項(xiàng)優(yōu)勢(shì)：

a.可拓展性。此軟件系統(tǒng)采用分層軟件系統(tǒng)架構(gòu)，若需增添隊(duì)列功能場(chǎng)景，只需在決策層增加相應(yīng)的控制策略，不必改變軟件系統(tǒng)架構(gòu)。

b.功能場(chǎng)景可切換。隊(duì)列運(yùn)行過程中，只需改變當(dāng)前車輛的角色與所要執(zhí)行的控制策略，便可實(shí)現(xiàn)功能場(chǎng)景的切換。

3.2 數(shù)據(jù)交互層與感知層設(shè)計(jì)

隊(duì)列車輛需要與路側(cè)設(shè)施、其他車輛進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，建立數(shù)據(jù)交互層信息流，如圖5所示。數(shù)據(jù)交互層通過2.4節(jié)中的通信T-BOX 硬件實(shí)現(xiàn)。自車與他車間交互傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包括車輛速度、與前車的間距、協(xié)同組隊(duì)指令、協(xié)同入隊(duì)指令。例如，當(dāng)車輛入隊(duì)時(shí)，入隊(duì)車輛需向領(lǐng)航車發(fā)出入隊(duì)請(qǐng)求，待領(lǐng)航車同意入隊(duì)后再執(zhí)行車輛入隊(duì)控制策略。路側(cè)設(shè)備將組隊(duì)指令、入隊(duì)指令、入隊(duì)車輛編號(hào)發(fā)送到自車，自車根據(jù)指令選擇相應(yīng)的控制策略。

圖5 數(shù)據(jù)交互信息流

感知層獲取隊(duì)列系統(tǒng)所必需的環(huán)境信息并輸出到?jīng)Q策層、控制層。感知層獲取的數(shù)據(jù)如表4 所示。為使隊(duì)列車輛實(shí)現(xiàn)車道居中控制，需獲取自車所處車道的數(shù)據(jù)信息，即從單目攝像頭獲取的A0～A3、AQuality。為使隊(duì)列跟隨車實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)巡航控制，需要獲取自車與前車的距離、相對(duì)速度數(shù)據(jù)，即通過毫米波雷達(dá)獲取的參數(shù)B1和B2。同時(shí)決策層也需車間距等數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。

表4 感知層所獲取的數(shù)據(jù)

3.3 決策層控制策略設(shè)計(jì)

本文針對(duì)典型場(chǎng)景說明相應(yīng)的決策層控制策略，分別為車輛組隊(duì)、車輛入隊(duì)、隊(duì)列穩(wěn)定行駛。

3.3.1 車輛組隊(duì)

本文設(shè)計(jì)的車輛組隊(duì)控制策略如圖6所示。車輛組隊(duì)的初始狀態(tài)為2 輛車自由行駛，車輛角色為自由車，路側(cè)設(shè)備發(fā)出組隊(duì)指令后，后車收到組隊(duì)指令，并在領(lǐng)航車同意后加速駛?cè)胪ㄐ欧秶?；后車進(jìn)入通信范圍后，會(huì)繼續(xù)調(diào)整速度直至到達(dá)隊(duì)列穩(wěn)定行駛車間距，至此兩車角色分別轉(zhuǎn)為領(lǐng)航車與跟隨車并完成車輛組隊(duì)。

3.3.2 車輛入隊(duì)

車輛入隊(duì)場(chǎng)景設(shè)置為同一車道的入隊(duì)車輛加入穩(wěn)定行駛的車輛隊(duì)列，完成入隊(duì)過程。本文設(shè)計(jì)的車輛入隊(duì)控制策略如圖7所示。當(dāng)車輛隊(duì)列穩(wěn)定行駛時(shí)，路側(cè)設(shè)備發(fā)送入隊(duì)指令到隊(duì)列車輛，領(lǐng)航車同意入隊(duì)后，入隊(duì)車輛加速駛?cè)胪ㄐ欧秶?；入?duì)車輛進(jìn)入通信范圍后，繼續(xù)調(diào)整速度直至車間距到達(dá)隊(duì)列穩(wěn)定行駛期望距離，車輛角色轉(zhuǎn)為跟隨車，至此完成車輛入隊(duì)。

圖7 車輛入隊(duì)控制策略

3.3.3 隊(duì)列穩(wěn)定行駛

隊(duì)列穩(wěn)定行駛場(chǎng)景設(shè)置為隊(duì)列車輛以相同的速度穩(wěn)定行駛。本文設(shè)計(jì)的隊(duì)列穩(wěn)定行駛控制策略如圖8所示，隊(duì)列處于穩(wěn)定行駛狀態(tài)時(shí)，隊(duì)列頭車角色為領(lǐng)航車，隊(duì)列內(nèi)其余車輛角色為跟隨車。各隊(duì)列車輛以相同速度勻速行駛，并實(shí)時(shí)更新隊(duì)列狀態(tài)，接收、響應(yīng)路側(cè)設(shè)備的指令等。

圖8 隊(duì)列穩(wěn)定行駛控制策略

3.4 控制層設(shè)計(jì)

國(guó)內(nèi)外關(guān)于車輛橫、縱向控制的研究已較為成熟[9]，本文主要對(duì)已有的控制方法進(jìn)行應(yīng)用?？刂茖臃譃榭v向控制與橫向控制。縱向控制包括CACC、ACC、CC，橫向控制為L(zhǎng)CC?？v向控制中：CACC以速度信息與車間距信息作為控制輸入；ACC 以車間距信息作為控制輸入；CC 以固定速度作為控制輸入。CACC 的穩(wěn)定性較傳統(tǒng)的ACC 更優(yōu)[10]，故本文應(yīng)用CACC作為隊(duì)列穩(wěn)定行駛控制方法。

本文應(yīng)用的CACC 采用車輛隊(duì)列的前車-領(lǐng)航車-跟隨車（Precessor-Leader-Follower，PLF）式通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，隊(duì)列跟隨車可獲取前車與領(lǐng)航車的狀態(tài)信息，如圖9所示。

圖9 車輛隊(duì)列PLF通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

CACC 控制器通過車車通信技術(shù)獲取前車與領(lǐng)航車的車輛狀態(tài)信息，并將其作為控制輸入，以提高車輛隊(duì)列行駛穩(wěn)定性。其控制模型如圖10所示，首先將實(shí)際車間距與期望車間距的差值ei作為PID控制模塊的輸入并輸出期望加速度ades，然后通過積分運(yùn)算得到期望速度vdes。期望車間距l(xiāng)des求解過程為：

圖10 CACC控制模型

式中，h1為加速度系數(shù)；al為領(lǐng)航車加速度；h2為速度系數(shù)；vi為自車速度；l0為最小安全車距。

本文試驗(yàn)平臺(tái)采用的隊(duì)列控制器分布于車端，算力有限，所以采用對(duì)算力要求低但控制效果良好的PID控制算法[11]。

在車輛入隊(duì)過程中或在隧道等特殊場(chǎng)景下，通信質(zhì)量無法保證，因此，本文采用ACC、CC 彌補(bǔ)CACC過度依賴通信的缺陷。

在車輛橫向控制中，為避免隊(duì)列車輛因過度依賴GPS 信號(hào)造成在GPS 信號(hào)較差時(shí)發(fā)生安全事故，本文通過道路跟蹤方法（Road Following Method）實(shí)現(xiàn)隊(duì)列車輛沿車道穩(wěn)定行駛。隊(duì)列車輛橫向控制采用純跟蹤（Pure Pursuit）算法[12]，如圖11 示，以自車為原點(diǎn)A建立坐標(biāo)系，其中，車輛行駛方向?yàn)閅軸正方向，車輛前方的道路中心點(diǎn)B為預(yù)瞄點(diǎn)。

圖11 純跟蹤算法控制原理

通過推導(dǎo)可得：

式中，(x,y)為預(yù)瞄點(diǎn)坐標(biāo)；L為預(yù)瞄距離；r為車道線半徑；δ為期望曲率。

為求解預(yù)瞄點(diǎn)橫坐標(biāo)x，需通過擬合預(yù)瞄點(diǎn)縱坐標(biāo)y得出：

式中，C3i為道路曲率微分；C2i為道路曲率；C1i為車輛航向角；C0i為車輛到車道線的距離。

因采用攝像頭感知方案求解y坐標(biāo)較為困難，且預(yù)瞄距離L與預(yù)瞄點(diǎn)縱坐標(biāo)y相差較小，故可直接用L代替y求得預(yù)瞄點(diǎn)橫坐標(biāo)x：

將x代入式（4），可求得期望曲率δ，將δ輸入線控執(zhí)行系統(tǒng)便可完成車輛閉環(huán)控制。

在車輛實(shí)際行駛時(shí)，單目視覺攝像頭會(huì)出現(xiàn)單側(cè)車道線數(shù)據(jù)質(zhì)量過低導(dǎo)致數(shù)據(jù)不可用的情況，對(duì)此，本文設(shè)計(jì)了當(dāng)單側(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量過低時(shí)僅使用另一側(cè)車道線數(shù)據(jù)的策略，如圖12所示。

圖12 攝像頭數(shù)據(jù)質(zhì)量低時(shí)操作過程

4 試驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

采用3輛微型車作為隊(duì)列試驗(yàn)平臺(tái)的線控執(zhí)行系統(tǒng)，如圖13a 所示。其中車輛1 為領(lǐng)航車，車輛2、車輛3 為跟隨車。所加裝的硬件如圖13b～13e 所示。

圖13 微型車改裝結(jié)果及部分硬件

試驗(yàn)路線由直道與彎道組成，總長(zhǎng)95 m，如圖14 所示。微型車依次進(jìn)行車輛組隊(duì)、車輛入隊(duì)、隊(duì)列穩(wěn)定行駛試驗(yàn)。

圖14 試驗(yàn)路線

4.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

采用3輛車的速度數(shù)據(jù)與跟隨車的車間距數(shù)據(jù)對(duì)車輛隊(duì)列控制效果進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)了綜合隊(duì)列功能驗(yàn)證場(chǎng)景與隊(duì)列試驗(yàn)過程，速度、車間距數(shù)據(jù)如圖15、圖16所示：

圖15 隊(duì)列車輛速度

圖16 跟隨車與前車的間距

0～t1時(shí)刻：3輛微型車勻速自由行駛。

t1時(shí)刻：路側(cè)設(shè)備發(fā)送組隊(duì)指令，車輛2 收到入隊(duì)指令并在車輛1同意組隊(duì)后開始加速。

t1～t2時(shí)刻：車輛2 加速行駛，直到兩車間距到達(dá)隊(duì)列穩(wěn)定行駛期望間距，隨后車輛1 車與車輛2 開始隊(duì)列穩(wěn)定行駛，完成車輛組隊(duì)。

t3時(shí)刻：路側(cè)設(shè)備發(fā)送入隊(duì)指令，車輛3 收到入隊(duì)指令并在車輛1同意入隊(duì)后開始加速。

t3～t4時(shí)刻：車輛3 加速行駛，直到與車輛2 的車間距滿足隊(duì)列穩(wěn)定行駛期望間距，隨后3 輛車開始隊(duì)列穩(wěn)定行駛，完成車輛入隊(duì)。

t～t時(shí)刻：3輛車組成的隊(duì)列進(jìn)入穩(wěn)定行駛狀態(tài)。

因領(lǐng)航車控制采用手動(dòng)遙控方式，且試驗(yàn)路線包括彎道，故無法保證領(lǐng)航車完全勻速行駛。跟隨車的距離誤差、速度誤差如圖17所示。通過各跟隨車之間的間距誤差、速度誤差數(shù)據(jù)對(duì)穩(wěn)定行駛試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，可知車間距誤差區(qū)間為-1～1 m，速度誤差區(qū)間為-1～1 m/s。誤差區(qū)間處于隊(duì)列系統(tǒng)誤差可接受范圍，能夠較好地實(shí)現(xiàn)隊(duì)列穩(wěn)定行駛。由圖17 可知，在第48 s，當(dāng)領(lǐng)航車經(jīng)過彎道造成速度突變時(shí)，兩跟隨車速度隨之變化，并能夠在速度調(diào)整后繼續(xù)保持隊(duì)列穩(wěn)定行駛。

圖17 隊(duì)列穩(wěn)定行駛試驗(yàn)結(jié)果

5 結(jié)束語

本文設(shè)計(jì)并開發(fā)了基于基礎(chǔ)駕駛輔助功能車輛的隊(duì)列試驗(yàn)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了試驗(yàn)平臺(tái)的擴(kuò)展與多場(chǎng)景切換。在軟件系統(tǒng)中依據(jù)車輛角色與功能場(chǎng)景判斷當(dāng)前車輛所要執(zhí)行的控制策略，實(shí)現(xiàn)了隊(duì)列車輛不同功能場(chǎng)景的切換。同時(shí)，使軟件系統(tǒng)具備了模塊化特性，使該平臺(tái)具備了較強(qiáng)的可擴(kuò)展性，易于增添更加復(fù)雜的功能場(chǎng)景。本文基于3輛微型車完成了智能網(wǎng)聯(lián)車輛隊(duì)列試驗(yàn)平臺(tái)的搭建，并且在包括直道、彎道的實(shí)際道路場(chǎng)景中開展了車輛隊(duì)列從靜止到連續(xù)功能場(chǎng)景的試驗(yàn)驗(yàn)證，且速度控制誤差在±1 m/s 內(nèi)。試驗(yàn)結(jié)果表明，該試驗(yàn)平臺(tái)具備基礎(chǔ)隊(duì)列功能，且能夠滿足復(fù)雜控制策略的試驗(yàn)驗(yàn)證需求。

致謝

本研究工作受國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目（編號(hào)52002209）資助。本研究工作受汽車安全與節(jié)能國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金課題（編號(hào)KFY2210）資助。