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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明涉及一种网联自动驾驶环境下考虑多目标优化的协同换道方法，包括以下步骤：获取本车、目标车道前车和目标车道后车的状态信息，这三辆车均为网联自动驾驶车辆；根据三辆车的纵向位移、纵向速度、纵向加速度和期望纵向加速度建立成本函数和LHA阶段约束条件，通过高斯伪谱法不断优化期望纵向加速度和LHA阶段控制时长，直至完全满足LHA阶段约束条件；根据优化结束后的纵向速度，结合LCE阶段控制时长和最大合成加速度，获取最优参考轨迹；根据最优参考轨迹，建立车辆误差模型；使用MPC方法对车辆误差模型进行求解，得到最佳控制指令，令本车根据最佳控制指令进行换道。与现有技术相比，本发明具有换道方式灵活、换道效率高等优点。

主权项：1.一种网联自动驾驶环境下考虑多目标优化的协同换道方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取本车、目标车道前车和目标车道后车的状态信息，这三辆车均为网联自动驾驶车辆；S2、根据三辆车的纵向位移、纵向速度、纵向加速度和期望纵向加速度建立成本函数和纵向间距调整LHA阶段约束条件，通过高斯伪谱法不断优化期望纵向加速度和纵向间距调整LHA阶段控制时长，直至完全满足纵向间距调整LHA阶段约束条件；S3、根据优化结束后的纵向速度，结合换道执行LCE阶段控制时长和最大合成加速度，获取最优参考轨迹；S4、根据最优参考轨迹，建立车辆误差模型；S5、使用MPC方法对车辆误差模型进行求解，得到最佳控制指令，令本车根据最佳控制指令进行换道；所述成本函数的表达式如下： φXtLHA,tLHA＝k0tLHA+k1ΔxFVtLHA-thvFVtLHA2+k2ΔxSVtLHA-thvSVtLHA2+k3ΔxPVtLHA-thvPVtLHA2 X＝[sPV,vPV,aPV,sSV,vSV,aSV,sFV,vFV,aFV]TU＝[uPV,uSV,uFV]T其中，φ·为系统运行终端成本；tLHA为纵向间距调整LHA阶段控制时长；G·为系统运行成本；k0,k1,…,k6为权重系数；ΔxPV、ΔxSV、ΔxFV分别为目标车道前车与领车、本车与前车和目标车道后车与本车的车头间距，其中领车为在目标车道上在前车前方以恒定速度行驶的车辆；th为期望车头时距；X为系统状态向量；U为系统控制输入；sPV、vPV、aPV、uPV分别为目标车道前车的纵向位移、速度、加速度和期望加速度；sSV、vSV、aSV、uSV分别为本车的纵向位移、速度、加速度和期望加速度；sFV、vFV、aFV、uFV分别为目标车道后车的纵向位移、速度、加速度和期望加速度；所述约束条件包括对纵向间距调整LHA阶段结束时刻的车头间距约束，约束表达式如下： 其中，di,safe为安全车头间距，ts为最小车头时距，ds为最小安全距离，tTTC为避免碰撞的最小时距，Δvi为本车与其相邻前车的相对速度，tLHA为纵向间距调整LHA阶段控制时长，SV表示本车，PV表示目标车道前车，FV表示目标车道后车。

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