面向雨天城市道路场景的网联自动驾驶车辆协同优化与能耗控制方法OA

针对雨天城市道路场景下网联自动驾驶车辆(connected and autonomous vehicles,CAV)的能耗优化与交通流稳定问题,提出了气象感知的协同控制与评估框架。首先将气象感知因子嵌入经典IDM与Wiedemann 99模型中,构建气象感知自适应跟驰模型(meteorology-aware adaptive car-following model,MACM),通过参数校准算法实现模型动态适应不同降雨强度下的驾驶行为;根据Gipps模型雨天稳定性条件构建基于车辆通信时延补偿的安全速度决策模型,设计CAV雨天协同控制策略(cooperative control strategy for CAV in rainy conditions,CCSRC),实现速度波动大幅下降和节能目标;建立统一性能指数(UPI)与能耗模型,量化评估交通效率与能耗平衡。在SUMO交通仿真平台构建的闭合环路场景中,通过降雨强度分级验证模型有效性。结果表明:在暴雨场景下,本文MACM-CCSRC方法使得CAV节能达61.11%、UPI提升0.87,研究成果为雨天CAV协同控制提供了理论模型与评估方法。