节能型车辆队列的动力学建模及其周期控制

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51575293
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0503.机械动力学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The platooning of autonomous vehicles has the potential of significantly improving fuel economy. The existing platoons mainly rely on the wild-goose-queue (WGQ) effect to reduce aerodynamic drags of downstream followers. Although this effect can achieve fuel benefit to some extent, it carries severe shortcomings such as excessively strict control demands, increased risk of rear-end collision, and limited applicability to only a few types of vehicles. Departing from the WGQ effect, this proposal aims to develop a new periodicity-based fuel-saving theory and controller synthesis method for economy-oriented platoon management. The theory incorporates layered dynamical relationships among engine, vehicle and platoon and addresses two fundamental issues: modeling of multi-agent systems and synthesis of distributed controllers. The study will accomplish the following objectives: (1) Understand the impact of engine S-shaped nonlinearity on multi-vehicle periodicity, the interconnection between communication topologies and feasibility of decoupling, and intertwined objectives of fuel economy, driving safety and string stability of a platoon; (2) Build mixed models of heterogeneous node dynamics, formulate the unified framework for platoon closed-loop dynamics, and develop the designing criteria and associated bounded-input-bounded-output stability theory for platoon periodic controllers; (3) Propose a novel fuel-saving technology for economy-oriented platoons that is applicable to ICE (internal combustion engine) based ground vehicles in mid-long distance and middle speed following, with fuel benefits over 10%. The proposed study is highly promising to revolutionize today’s platooning techniques for sustainable road transportations.
车辆的队列化行驶具有显著的节能潜力。目前采用的高速近距跟车方案,依赖雁阵效应降低后车风阻,虽具有一定的节油能力,但是存在控制要求苛刻、安全度低、适用车型有限等缺陷。与这一方案不同,本课题拟从发动机、车辆和队列的分层动力学关系出发,提出一种全新的队列周期型节能理论及控制器综合方法。课题围绕多智能体建模和分布式控制器设计两个关键问题开展研究,以期探明发动机S型油耗特性对多车运动周期性的影响,通信拓扑结构与解耦可行性之间的关联性,燃油经济性与行车安全性、队列稳定性的制约关系;在此基础上,建立非匀质节点动力学的混合不确定模型,发展队列闭环系统的统一分析构架,提出周期切换型控制器的设计准则及其有界稳定性理论;最终形成一类适用于内燃机型车辆,符合中长车距和中速工况需求,且节能效果不低于10%的新型队列节能技术。研究结果将为队列节能技术的全新变革奠定基础。

结项摘要

车辆的队列化行驶具有显著的节能潜力。围绕这一主题,项目探索并建立了车辆队列系统的四元素统一分析架构、非匀质节点动力学的混合模型,以及周期型分布式队列控制方法及其有界稳定性理论,为汽车队列系统的设计提供了新的理论支撑与技术手段。.1)针对现有队列研究缺乏统一分析框架的问题,提出了网联多车队列的四元素建模方法,可定量刻画信息流拓扑结构、车辆动力学、控制器参数对队列性能的影响,该建模方案被欧洲地平线Horizon2020项目所采用。.2)针对队列节点动力学的非线性和异质性特点,提出了适用于单向信息流拓扑结构的非线性车辆队列的分布式预测控制方法,所开发的智能汽车运动控制技术通过北京智行者实现产业化,被央视、人民日报等媒体专门报道,产品用于2019年春晚、世界互联网大会、雄安新区、北京植物园、澳门渔人码头等。.3)针对异质车辆队列的节油控制问题,基于相平面分区法提出了节能型异质队列的分布式周期型控制策略及其有界稳定性判据,该节油控制策略与线性二次型控制法相比,燃油经济性提升可达18%。.受本基金项目支持,共发表学术论文30篇(SCI检索论文22篇,第一或通讯作者25篇),IEEE高关注度论文2篇,ESI高引论文2篇,学术会议及研究机构的最佳论文奖2篇,授权发明专利5项(含国际PCT专利2项),参编英文专著3项(Springer 2部,IET 1部),中文译著1部(机械工业出版社)。所获得的科技奖励包括:2018年国家科技进步奖(二等奖),2016年中国汽车工业科学技术奖(一等奖),2017年中国汽车工业科技进步奖(一等奖)。申请者所获得的人才奖励包括:2018年北京市自然科学基金委杰出青年基金项目,2016年教育部青年长江学者,2016年国家自然科学基金委优秀青年项目,2019年交通运输行业中青年科技创新领军人才,2018年中国汽车工业优秀青年科技人才奖,2017年清华大学青年教师学术新人奖。

项目成果

期刊论文数量(24)
专著数量(1)
科研奖励数量(10)
会议论文数量(5)
专利数量(5)
Dynamical Modeling and Distributed Control of Connected and Automated Vehicles: Challenges and Opportunities
联网和自动化车辆的动态建模和分布式控制:挑战和机遇
  • DOI:
    10.1109/mits.2017.2709781
  • 发表时间:
    2017-07
  • 期刊:
    IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Shengbo Eben Li;Yang Zheng;Keqiang Li;Feng Gao
  • 通讯作者:
    Feng Gao
Platoon Control of Connected Vehicles from Networked Control Perspective: Literature Review, Component Modeling, and Controller Synthesis
网络控制视角下的联网车辆编队控制:文献综述、组件建模和控制器综合
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Shengbo Eben Li;Yang Zheng;Keqiang Li;Le-Yi Wang
  • 通讯作者:
    Le-Yi Wang
Interactive Trajectory Prediction of Surrounding Road Users for Autonomous Driving Using Structural-LSTM Network
使用结构 LSTM 网络进行自动驾驶周围道路使用者的交互式轨迹预测
  • DOI:
    10.1109/tits.2019.2942089
  • 发表时间:
    2020-11-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS
  • 影响因子:
    8.5
  • 作者:
    Hou, Lian;Xin, Long;Wang, Wenjun
  • 通讯作者:
    Wang, Wenjun
Multiple-Model Switching Control of Vehicle Longitudinal Dynamics for Platoon-Level Automation
排级自动化车辆纵向动力学多模型切换控制
  • DOI:
    10.1109/tvt.2016.2541219
  • 发表时间:
    2016-06-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Li, Shengbo Eben;Gao, Feng;Li, Keqiang
  • 通讯作者:
    Li, Keqiang
Fuel-saving Servo-Loop Control for Adaptive Cruise Control System of Road Vehicles with Step-Gear Transmission
步进齿轮传动道路车辆自适应巡航控制系统的节油伺服环控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Shengbo Li;Q Guo;L Xin;B Cheng;K Li
  • 通讯作者:
    K Li

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其他文献

结合自然语言处理与改进层次分析法的乘用车驾驶舒适性评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    清华大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李升波;Schroeder Felix;周吉晨;成波
  • 通讯作者:
    成波
基于道路坡度实时信息的经济车速优化方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    汽车安全与节能学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    俞倩雯;李升波;段宁;李克强
  • 通讯作者:
    李克强
车辆油耗最优的加速策略求解与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    机械工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐少兵;李升波;赵芸辉;成波
  • 通讯作者:
    成波
基于风格特征的汽车造型认知机制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    汽车工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张悦;成波;李升波;Fritz Frenkler
  • 通讯作者:
    Fritz Frenkler
微小加速度下汽车质量-道路坡度自适应估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    清华大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙恩鑫;殷玉明;辛喆;李升波;何举刚;孔周维;刘秀鹏
  • 通讯作者:
    刘秀鹏

其他文献

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李升波的其他基金

自动驾驶汽车的预测型运动控制与高实时优化求解
  • 批准号:
    U20A20334
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向城市交通场景的自动驾驶类脑决策规划研究与验证
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    260 万元
  • 项目类别:
车辆经济性辅助驾驶的最优操作与协同控制研究
  • 批准号:
    51205228
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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