不可靠網絡環境下的網聯汽車隊列穩定性仿真分析

郭 迎，宋曉鵬，梁睿琳

（1.長安大學，陜西西安 710064；2.浙江數智交院科技股份有限公司，浙江杭州 310031）

車輛隊列技術通過在車輛上安裝傳感器、雷達以及車載通信單元，使得車輛之間能夠相互感應或通信，進而通過特定控制策略使多車輛排成一列，并保持一定的安全距離。該技術能夠實現多車輛以相對較高的平均速度以及較短的跟馳間距安全行駛，提高了交通安全性與交通效率[1]。但車載無線通信的可靠性與許多不確定的因素有關，例如電磁波的多徑效應、交通流密度、電子噪聲、建筑遮擋、隧道和綠色植被等，并且當存在通信延遲時，車輛隊列的速度及間距誤差將沿著隊列下游的方向放大，造成車輛隊列的性能急劇下降[2]。

實車測試環境下的無線信道易受外界各種無線電信號干擾的影響，目前的仿真是國內外研究機構對于車輛隊列性能的測試評估的重要技術手段。一些研究人員已經意識到通信延遲對車輛隊列穩定性的影響，一部分研究人員通過改變網絡配置來抑制通信延遲，從而達到提高車輛隊列穩定性的目的。文獻[3]提出了一種通過使用領導車輛和跟隨車輛的預期信息來減輕車輛隊列之間通信延遲的策略。文獻[4]設計了一種策略，通過提供靈活的Ad-hoc 鏈接來減輕各種流量情況下的通信延遲。一部分研究人員通過設計更有效的隊列控制器或跟車控制策略，例如文獻[5]將車輛隊列當作受時變異構通信延遲影響的動態網絡，提出了一種緩解車輛隊列穩定性問題的共識策略。還有基于圖論推導了分布式控制協議，例如文獻[6]在考慮時變通信延遲的基礎上，提出了一種跟車控制策略，推導并證明了在頻域內保證局部穩定性的充分必要條件以及保證串行穩定性的充分條件。此外，文獻[7-9]為了處理通信和寄生延遲，將車輛隊列建模為在各種時變網絡拓撲下的多重延遲線性系統，研究了內部穩定性和串行穩定性，提出了一種自適應控制法和一種共識方法，旨在減輕通信延遲的影響。

通過對不可靠通信條件下的車輛隊列穩定性的研究分析發現，目前研究人員在設計車輛編隊行駛策略過程中，已經考慮到了通信延遲對于車輛隊列穩定性的影響，但是始終缺少對車輛延遲環境下車輛隊列穩定性表現的系統研究。針對上述問題，文中選取協同式自適應巡航控制系統(Cooperative Adaptive Cruise Control System，CACC)[16]作為車輛隊列縱向控制策略，首先提出了一系列用于分析車輛隊列狀態的測試評價指標，包括速度、速度誤差、間距誤差以及實時車頭時距等，然后在構建的仿真平臺上，以“正弦振蕩”為典型測試場景，仿真測試分析了在不同通信延遲環境下的車輛隊列的穩定性。

1 網聯汽車CACC控制策略分析

CACC 模式下工作的同質性車輛隊列如圖1 所示，其中di(t)是車輛i與其前一輛車i-1 之間的距離。di+1(t)是車輛i+1 與其前一輛車i之間的距離；vi+1(t)、vi(t)和vi-1(t)分別是車輛i+1、i和i-1 的速度；vi(t)?td+Gmin是車輛i和之前的車輛i-1 之間的期望間距[10]。

圖1 同質性CACC車輛隊列示意圖

為了簡化研究，文中使用單前繼跟隨（Single Predecessor Following,SPF）拓撲跟隨車輛通過無線通信接收前方車輛的加速度信息，但僅識別并使用其最近的前方車輛的加速度[11]。盡管在實際情況中通信延遲是變化的，但是對于小范圍內的同質性車隊而言，文中認為車輛之間信道傳輸的通信延遲是相同的，即通信延遲的變化是整體的變化。

基于通用線性CACC 控制策略，文中選定恒定時距（Constant Time Gap,CTG）策略來討論通信延遲邊界[12]。引入通信延遲的控制策略如式（1）所示。需要注意的是，文中僅考慮前車加速度的通信延遲，并假設相對速度和間距等雷達探測信息不存在延時情況，基于上述假設可以集中討論車聯網環境下無線信道的通信延遲對車輛隊列穩定性的影響。

其中，ka是前車的加速度增益，kv是前方車輛i-1 與當前車輛i速度之差的增益，ks是前方車輛i-1與當前車輛i間距與期望間距之差的增益，Δ 是通信延遲項，di(t)是前方車輛i-1 與當前車輛i的間距，Gmin是車輛安全靜止距離，td是CTG 策略當中定義的車頭時距參數。CTG 控制策略的參數選取應滿足車輛隊列穩定性的要求。

2 仿真測試平臺搭建

文中選用Plexe[13]仿真平臺進行車輛隊列穩定性的仿真測試與分析，并在該平臺上進行二次開發，加入了采用CTG 策略的CACC 控制器，并進行了充分的調試以滿足實驗要求。Plexe 實際上是Veins[14]項目的擴展，目的是能夠進行逼真的車輛隊列仿真，同時Plexe 具有逼真的車輛動力學特性和多種巡航控制模型，可以分析車輛控制系統、大型交通流、混合交通流、車聯網協議性能和車輛協同測試。Veins 依賴于兩個模擬器，即基于事件的網絡模擬器OMNeT++和道路交通模擬器SUMO。Veins 提供了一個Python 程序，以通過TCP 套接字連接將OMNeT++和SUMO 關聯起來，從而對其進行擴展，以提供用于車輛間通信仿真的綜合模型套件。

2.1 仿真環境及網絡參數配置

文中選用的仿真環境是Plexe 2.1（基于Veins 4.7 拓展）、OMNeT++5.1.1 和SUMO 0.32.0，DSRC 設備的MAC 和PHY 層均基于IEEE 802.11p 標準，工作在5.89 千兆赫頻段，帶寬為10 MHz，數據傳輸速率設置為廣播的最大值（IEEE 802.11p 中為6 Mbit/s），傳輸功率設置為100 mW，接收器靈敏度設置為-94 dBm。為了更好地模擬真實路網環境下的無線信道環境，使用弗里斯自由空間路徑損耗傳播（FPSL）模型，其中指數α的值設為2.0，信標的大小設置為200 字節，信標的發送頻率設置為10 Hz，信標的優先級設為3。表1 匯總了仿真中所有的網絡參數設置細節。

表1 網絡參數設置

2.2 測試評價指標

為了仿真分析不可靠通信條件下的車輛隊列穩定性及通信延遲邊界，需要對仿真測試結果進行記錄和分析。文中選取了一系列測試評價的指標，這些指標包括最基礎的每輛車的速度，以及與車輛隊列穩定性密切相關的速度誤差、間距誤差和實時車頭時距。其中，速度誤差是指前方車輛與后方車輛之間的速度差；間距誤差是指實際跟馳間距與期望間距之差；實時車頭時距是指車輛隊列在行進過程中的動態車頭時距。

1）速度。速度是車輛隊列運行狀態最直觀的體現，通過觀察車輛隊列中每一輛車的實時速度變化，可以大致觀測出車輛隊列跟馳的效果優劣，但速度與車輛隊列的穩定性之間沒有直接的聯系，因此還需要其他的評價指標。

2）速度誤差(Speed Error,SPEE)。SPEE 定義如式（2）所示，車輛i的速度誤差意為當前車輛的期望車速（在車輛隊列中即最近前車的車速）與其車速之差。若速度誤差沿著車輛隊列下游遞減/收斂，認為該車輛隊列的狀態是穩定的；相反，若速度誤差沿著車輛隊列下游遞增，則認為該車輛隊列的狀態是不穩定的。

3）間距誤差(Spacing Error,SPCE)。SPCE 定義如式（3）所示，車輛i的間距誤差意為當前車輛與最近前車的距離減去期望間距。若間距誤差沿著車輛隊列下游遞減/收斂，則認為該車輛隊列的狀態是穩定的；相反，若間距誤差沿著車輛隊列下游遞增，則認為該車輛隊列的狀態是不穩定的。

4）實時車頭時距。此處實時車頭時距是仿真過程中動態變化的車頭時距，不難發現，實時的車頭時距會在文中設置的期望車頭時距上下振蕩，其振幅的大小也反映了車輛隊列穩定性的優劣，振幅越小表示穩定性越好。

3 測試場景構建

在仿真驗證中設置了“正弦振蕩”場景。該場景是車輛在高速公路上成群行駛時的典型場景，如圖2所示。構建一個由一輛頭部車輛與五輛其他車輛組成的車輛隊列，在高速公路上的一個車道內行駛，并且六輛車的配置完全相同。在“正弦振蕩”場景中，對車輛隊列頭部車輛進行速度配置，包括加速、巡航和制動過程。

圖2 “正弦振蕩”場景示例

在表1 中網絡參數設置的基礎上，表2 新增了用于評估車輛隊列穩定性的仿真參數，將執行器遲滯設置為0.5 s[15]，期望車頭時距設置為1 s，并根據前文建立的通信延遲邊界模型，將CTG 控制策略參數ka、kv和ks分別設置為0.6、0.4 和0.2，頭部車輛的正弦振蕩頻率為0.04 Hz，振幅為10 km/h。

表2 仿真參數設置

在上述場景中進行仿真，首先頭部車輛先以30 km/h 的速度巡航，并在第10 s 時開始進行正弦振蕩，正弦振蕩頻率為0.04 Hz，研究表明，0.04 Hz 的干擾頻率是運輸流中的典型頻率，正弦振蕩的振幅為10 km/h，并一直保持到80 s 仿真結束。頭部車輛的速度和加速度曲線如圖3 所示。

圖3 “正弦振蕩”場景中領導車輛的速度和加速度曲線

4 仿真測試與分析

根據前文提出的測試評價指標，對車輛隊列在“正弦振蕩”過程中的速度、速度誤差、間距誤差以及實時車頭時距結果進行分析，為了更加直觀地展示實驗結果，選取了通信延遲在0 s（即沒有延時）、0.2 s、0.5 s 的結果進行分析。

4.1 行車速度分析

如圖4(a)所示，可以觀察到在沒有通信延遲的情況下，后續車輛的速度能夠被限制在車輛隊列上游的速度以內，并且當通信延遲達到0.2 s 時，仍然可以很好地限制后續車輛的速度，如圖4(b)所示。然而，如圖4(c)所示，當通信延遲較高時，不能很好地限制后續車輛的速度。值得一提的是，在圖4(c)所示的速度數據的第一個峰值處，車輛隊列的穩定性很明顯受到了干擾，但在接下來車輛速度在第二高峰和第三高峰處又得到了限制，這是因為kv和ks項減輕了由前車造成的速度干擾。因此，后續車輛速度能夠被控制在第二峰值處，但是這并不能表明車輛隊列處于穩定狀態，因為在第一個峰值處的速度放大足以引起車輛隊列的不穩定，從而產生碰撞事故，此時車輛隊列處于不穩定狀態。

圖4 不同通信延遲條件下車輛隊列的速度

4.2 速度誤差分析

車輛隊列的速度誤差信息如圖5 所示，其中通信延遲分別為0 s、0.2 s、0.5 s。

圖5 不同通信延遲條件下車輛隊列的速度誤差

如圖5 所示，速度誤差的變化清晰地反映出了車輛隊列的穩定性隨著通信延遲的增加而惡化的情況。出于與上述相同的原因，以速度誤差曲線的第一個峰值區進行分析，能夠明顯觀察到，當無線傳輸信道沒有通信延遲或只存在相對較小的延時時，后續車輛的速度誤差會受到限制，如圖5(a)和5(b)所示。但是，當通信延遲較高時，不能繼續限制后續車輛的速度誤差，即速度誤差項會沿著車輛隊列下游放大，如圖5(c)所示，此時車輛隊列處于不穩定狀態。

4.3 間距誤差分析

車輛隊列的間距誤差信息如圖6 所示，其中通信延遲分別為0 s、0.2 s、0.5 s。

圖6 不同通信延遲條件下車輛隊列的間距誤差

如圖6 所示，間距誤差的結果比速度誤差更清晰地反映了車輛隊列穩定性隨著通信延遲的增加而惡化的情況，這是由于間距誤差是速度誤差積分的原因。可以觀察到，當通信延遲較低時，車輛隊列的間隔誤差很小并且會在向下游傳播時受到限制，如圖6(a)和6(b)所示，這表明了車輛隊列具有良好的穩定性。但是，當通信延遲到達其邊界時，首先能夠明顯觀察到，間隔誤差的大小會顯著增加；其次，與上述原因相同，在第一個波谷時，車輛隊列的間距誤差會沿著下游放大，如圖6(c)所示，此時車輛隊列處于不穩定狀態，這表明較高的通信延遲不僅破壞了車輛隊列的穩定性，而且還會威脅到交通安全。

4.4 實時車頭時距分析

車輛隊列的實時車頭時距信息如圖7 所示，其中通信延遲分別為0 s、0.2 s、0.5 s。

圖7 不同通信延遲條件下車輛隊列的實時車頭時距

如圖7 所示，從實時車頭時距的變化中也能夠得出與間距誤差相似的結論。當通信延遲較低時，實時車頭時距的振蕩小且能夠沿車輛隊列下游收斂，但是當通信延遲較高時，實時車頭時距的振蕩會顯著增大且在第一個波谷區域能夠觀察到振蕩會沿著車輛隊列下游放大，此時車輛隊列處于不穩定狀態[16-20]。

5 結束語

智能網聯汽車是以C-V2X/DSRC 等車聯網通信技術與自動駕駛技術融合落地應用的重要著力點，是全球創新熱點和未來發展制高點。在眾多典型應用中，智能網聯汽車隊列行駛被認為是最具代表的應用場景之一，預期將最快進行部署、應用。然而，基于V2X 技術構建的智能網聯汽車隊列極易受電磁波的多徑效應、交通流密度、電子噪聲、建筑遮擋、隧道和綠色植被等各種因素造成的通信延遲影響。文中針對上述問題，選取CACC 作為車輛隊列縱向控制策略，提出了一系列用于分析車輛隊列狀態的測試評價指標，然后在構建的基于Plexe 仿真平臺上，以“正弦振蕩”為典型測試場景，仿真測試分析了在不同通信延遲環境下的車輛隊列穩定性。仿真測試結果表明，通信延遲會在速度、速度誤差、間距誤差以及實時車頭時距等方面對智能網聯汽車隊列造成顯著影響。