控制理论与应用

作者：鲁立群,张江燕,张涛

单位：大连民族大学机电工程学院,大连民族大学机电工程学院,大连民族大学机电工程学院

关键词：电动汽车;智能驾驶员模型;驾驶风格识别;能源效率;模型预测控制

基金：国家自然科学基金项目(61973053)资助.

研究显示融合运行车辆未来动力需求预测信息的动力系统优化控制策略能够显著提高能源效率.另一方面, 智能驾驶员模型(IDM)提供了一种利用车联网技术所提供的信息定量地估计车辆运行状态的算法.本文通过融合驾驶风格识别提出了一种改进的IDM,以实现更高精度的前车运行状态预测.在此基础上,提出了基于模型预测控制的电动汽车能源效率优化控制的数学描述.将能耗作为优化指标,而为了进一步扩大车辆能耗效率的优化空间, 本文利用松弛处理方法,提出了改进的基于固定车头时距的跟车模型作为约束条件,从而在保证了运行车辆节能与安全的前提下,进一步提升了道路的通行效率.最后,利用多模态交通场景模拟软件SUMO以及MATLAB仿真软件构建了仿真实验平台.通过与采用IDM实现跟车控制的基准策略对比,仿真实验结果显示本文提出的基于模型预测控制的策略不仅能够提高车辆的通行效率,同时,在3种不同的信号交叉路口运行场景下,能耗效率分别提升了5.05%, 3.2%及4.15%.

来源：2025年第8期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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