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ISSN 1674-8484 汽车安全与节能学报, 第14 卷 第1 期, 2023 年 10/15
CN 11-5904/U J Automotive Safety and Energy, Vol. 14 No. 1, 2023 80— 88
面向无人驾驶车辆节能的迭代优化预测控制方法
1 2* 3 1 3 3 3* 3 3
刘 熠 ,宫新乐 ,唐 云 ,胡 嫚 ,马 捷 ,秦 毅 ,吴 飞 ,蒲华燕 ,罗 均
(1. 西南大学工程技术学院,重庆 400715 ,中国;
2. 清华大学,汽车安全与节能国家重点实验室,北京 100084 ,中国;
3. 重庆大学机械与运载工程学院,重庆 400044 ,中国)
摘 要:该文提出一种数据驱动的无人驾驶重型车辆节能驾驶迭代优化预测控制(IOBPC)方法。基于
历史数据构造并迭代更新终端状态约束集和终端油耗函数,并对约束集和终端油耗函数进行近似处理,
提高算法计算效率;通过学习车辆状态轨迹和燃油消耗的关联机理,保证优化算法代价函数在迭代过程
中单调递减并最终收敛,从而实现车辆燃油经济性的显著提升。结果表明:迭代优化预测控制器在多次
迭代后使车辆轨迹收敛,燃油消耗减少了约 10.2%,相比基于动态规划(DP)的节能驾驶策略,节能效
果得到了进一步的提升,且调节参数较少,支持实时求解,更利于实际应用。
关键词:无人驾驶重型车辆;节能驾驶;迭代优化;预测控制
中图分类号:U 463.61 文献标识码:A DOI: 10.3969/j.issn.1674-8484.2023.01.010
An iterative optimization-based predictive control method for
eco-driving of unmanned vehicles
1 2* 3 1 3 3 3*
LIU Yi , GONG Xinle , TANG Yun , HU Man , MA Jie , QIN Yi , WU Fei ,
PU Huayan3 , LUO Jun3
(1. College of Engineering and Technology, Southwest University, Chongqing 400716, China; 2. State Key Laboratory
of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing 100084, China; 3. College of Mechanical and Vehicle
Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044,China)
Abstract: A data-driven Iterative Optimization-Based Predictive Control (IOBPC) method for energy saving
of unmanned heavy vehicles was proposed. Based on the historical data, t
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