太陽能無人駕駛車輛路徑規劃與能源管理的集成

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太陽能無人駕駛車輛路徑規劃與能源管理的集成

在能源日益緊張的今天，太陽能無人駕駛車輛倍受關注。希望太陽能無人駕駛車輛盡可能地減少能源消耗，延長工作時間。目前，已經提出能源效率路徑規劃管理、不同路徑下節約能源消耗管理等策略，用以延長太陽能無人駕駛車輛的工作時間。這些策略通常是將接收到的太陽能分配給電動機，以保證電動機的功率，多余的則對備用電池進行充電。但這些策略沒有考慮車輛執行任務所具有的長期性，當車輛行駛在太陽能輻射不均勻的地區時，不能建立精確的太陽能輻射量估測模型，因而不能保證對車輛的持續操作，也就無法實現對車輛全局性能的優化。針對此問題，提出基于集成路徑規劃算法和能源管理策略來解決上述問題的方法。

為保證車輛的持續行駛及對車輛全局性能的優化，必須使太陽能無人駕駛車輛所收集的能量大于或等于車輛所消耗的能量。同時，完成指定任務所用的時間最短。對太陽能無人駕駛車輛進行簡要介紹，指出太陽能無人駕駛車輛的運動形式可以分為3類：直線行駛、順時針旋轉和逆時針旋轉。其運動曲線也由相應的3種形式組成。給出車輛每種運動類型的特征，以及利用積分函數計算各段能量消耗的方程。給出路徑規劃策略以及太陽能收集模型。其中，利用粒子群優化算法對規劃后的路徑進行了優化，由于常規的粒子群優化算法易陷入局部極小點且搜索精度不高，因此對該算法進行了改進。在建立太陽能收集模型時，首先建立一個標量場評估離散位置處的太陽能輻射密度，之后依據太陽能輻射密度建立太陽能收集模型。在太陽能凈能量變化已知的基礎上，對路徑規劃算法與能源管理策略進行集成。路徑規劃盡量在太陽能輻射密度高的區域，此時降低車速以儲存更多的太陽能；在輻射密度低的區域，提高車速以縮短行駛時間。通過仿真和實車試驗對所建集成模型及優化策略進行驗證。其中，實車試驗在室內可控環境下進行，采用高壓鈉燈代替太陽能。

Adam Kaplan et al. International Conference on Robotics and Automation, Seattle-May 26-30, 2015.

編譯：王維