真なる省燃費自動運転を実現するモデル予測制御の定式化

制定模型预测控制，实现真正的节油自动驾驶

基本信息

批准号：
21K14187
负责人：
湯野剛史
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K14187/
关键词：
自動車自動運転最適制御モデル予測制御省エネルギー燃費

项目摘要

本研究では、モデル予測制御で「真なる省燃費自動運転」を実現するための理論的基盤の形成とその展開・応用を目的としている。本研究課題は省燃費自動運転の本質に迫る極めて重要なものであり、その解決は省燃費運転制御に関するあらゆる研究に対して貢献可能であると期待できる。この目的を達成するために、以下の三つの個別目標：（１）真なる省燃費自動運転を実現する評価関数を明らかにする、（２）真なる省燃費自動運転を実現する評価区間を明らかにする、（３）得られた理論的基盤を展開し様々な問題に応用する、に取り組んでいる。（１）に関して、これまで考えられてこなかった新たな評価関数を立式したうえで、数値シミュレーションによりその省燃費性能を検証できた。既存の評価関数の性能を超える可能性があり、その検証の足掛かりとなるため重要である。（２）に関して、既存の高速なReceding Horizon制御（RH制御）用アルゴリズムをShrinking Horizon 制御（SH制御）用に改変したうえで、数値シミュレーションによりその有効性を示すことができた。さらなる改良により実時間性を期待できる結果を得ることができたため重要である。（３）に関して、例えば、パワートレインの効率変化と自由度を最大限に活用した省燃費車間距離制御や、SH制御による自動運転タクシー配車などについて、数値シミュレーションにより効果を検証できた。本研究で得られた理論的基盤を現実に即した問題に適用する足掛かりとなるため、重要である。

本研究的目的是为利用模型预测控制实现“真正省油的自动驾驶”形成理论基础，并进行开发和应用。该研究课题非常重要，因为它接近了自动驾驶节油的本质，其解决方案有望为节油驾驶控制的各种研究做出贡献。为了实现这一目标，我们有以下三个单独的目标：（1）明确实现真正节油自动驾驶的评估函数；（2）明确实现真正节油自动驾驶的评估部分。发展所获得的理论基础并将其应用于各种问题。对于（1），我们能够制定一个以前没有考虑过的新评价函数，并通过数值模拟验证其燃油效率性能。这很重要，因为它有可能超越现有评价职能的绩效，并作为其验证的立足点。关于（2），我们能够将现有的高速后退地平线控制（RH控制）算法修改为收缩地平线控制（SH控制），并通过数值模拟证明其有效性。这很重要，因为通过进一步改进，我们能够获得预期的实时结果。关于（3），我们能够通过数值验证例如充分利用动力总成效率变化和自由度的省油车间距离控制以及使用SH控制的自动驾驶出租车调度的效果。模拟。这很重要，因为它为将本研究中获得的理论基础应用于现实生活问题提供了垫脚石。

项目成果

期刊论文数量（3）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Model predictive eco-driving control of internal-combustion-engine vehicles equipped with CVTs in car-following scenarios

DOI：
10.1080/18824889.2023.2188976
发表时间：
2023-03
期刊：
SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration
影响因子：
0
作者：
Shinsaku Yoshinaka;Satoru Narisawa;Tsuyoshi Yuno;Wenjing Cao;M. Mukai;T. Kawabe
通讯作者：
Shinsaku Yoshinaka;Satoru Narisawa;Tsuyoshi Yuno;Wenjing Cao;M. Mukai;T. Kawabe

Model-Predictive Eco-driving Control of Electric Vehicles for Automated Dispatch Systems

用于自动调度系统的电动汽车模型预测生态驾驶控制