•极性计WXG-4•分析平衡ABS 220-4N(最大220G,d = 0.1 mg)•超声清洁剂VMR VMR•密度和声速仪DSA5000M•数字折光计Kruss DR6200-TF(D = 0.00001)•D = 0.00001•Abbe Ratcractoter(d = 0.0002) 0.0002) • MITTAL SE-02 2MHz Ultrasonic Interferometer • Calibrated Cannon-Fenske Viscometers (#25 to #600) • Reference Liquids for Viscosity and Density (for Calibration Purposes) • Vacuum Pump • Exsiccator for Sample Storage • Fractional Distillation Equipment • Reflux Condenser • Magnetic Stirrer • Centrifuge
没有人类驾驶员的干预,并与其他车辆和/或基础设施以及其他设备2进行通信2。美国运输部总结了将CAV技术引入运输系统3:道路安全,经济和社会福利,能源效率和公共流动性的四个主要潜在好处。CAV技术为驾驶员/车辆和交通基础设施创造了一个新的环境,以在现实世界中进行交互。在这种环境中,连接起着至关重要的作用,无线通信使车辆能够相互通信(V2V)以及基础架构(V2I)(v2i)关于实时车辆位置,速度,加速度和其他数据。这些实时数据的可用性为CAVS提供了协调交通相互作用的机会,以使交通相互作用,以最大程度地提高燃油效率并减少碰撞4。猜测对自动运输系统进行了实质性转变,已经进行了许多研究,以调查涉及CAV应用程序的挑战和机会5,6,7,8。例如,橡树岭国家实验室9正在开发用于CAVS应用程序的实时移动控制系统(RTMC),其中包括流量数据管理,路线计划,集中式通信和可视化。已经证明,可以使用交通信号阶段和计时(SPAT)信息来提高车辆燃油效率以协调车辆操作10。还已经确定,可以通过解决相关的最佳控制问题4来确定车辆的最佳速度方案。然而,尽管许多研究人员已经证明了使用SPAT信息来优化燃油经济性的潜力,但大多数努力都集中在提高单个车辆的性能并发出信号计时控制11,12。此外,相关作品主要集中于为CAV生成可行的轨迹,同时忽略了以计算效率和保证收敛性来实时执行生成的轨迹。骑士的运动控制系统是安全至关重要的,并严重依赖于车载算法。需要对操作的实时更新,以应对周围环境的动态。尽管已经提出了许多方法来获得轨迹的轨迹,但由于高计算成本,无法保证最佳解决方案,并且无法应付非凸运动限制和动态环境,因此它们的优化方法不适合现实世界实施。13,14。本文将通过开发一种基于凸优化的新型方法来满足这种需求,该方法使用SPAT信息产生速度曲线。具有多项式解决方案时间和全球最佳收敛的优点,凸优化方法对于车载应用非常有前途。这项研究的贡献是三倍。首先,提出的顺序凸编程(SCP)算法解决了非线性和非凸的最佳速度控制问题,并确保收敛性和多项式解决方案时间在解决每个步骤中解决凸的问题时。本文的其余部分如下:第2节对相关工作进行了简要审查。第二,我们利用伪搭配方法与线路搜索和信任区域技术结合使用,从根本上改善了提出的SCP算法,以提高准确性,更好的实时和融合性能。第三,得益于高级计算效率,该提出的方法实现了实时模型预测控制(MPC)框架,并对动态交通环境的即时响应,以避免碰撞和车辆协调。第3节描述了本研究中考虑的系统动力学和最佳控制问题。第4节介绍了一种新方法,该方法确定了在信号走廊中行驶的骑士的最佳车辆速度轮廓。第5节通过模拟结果和比较证明了拟议方法的性能和有效性。第6节总结了本文的工作。