智能網聯汽車節能優化關鍵問題與研究進展

周旭

摘 要：隨著社會經濟的發展，人們對汽車的需求越來越大，汽車數量不斷增加。汽車保有量的增加不僅給人們的生活帶來了便利，也給環境帶來了壓力。傳統燃油車排放污染物高、能源利用率低，已經成為全球性的環境問題。智能網聯汽車在節能方面有著不可替代的優勢，但由于技術水平有限，智能網聯汽車目前還沒有實現大規模商業化應用。因此，本文主要分析智能網聯汽車節能優化關鍵問題與研究進展，希望能夠為未來智能網聯汽車節能優化提供一些幫助。

關鍵詞：智能網聯汽車 節能優化 關鍵問題 研究進展

1 引言

節能優化是智能網聯汽車的關鍵技術之一，對提升汽車能源利用效率、降低全生命周期碳排放具有重要意義。工作人員需要了解智能網聯汽車節能優化的研究現狀，明確其關鍵問題，掌握節能優化原則，從不同方面對其進行優化，提高智能網聯汽車節能優化水平，促進我國汽車行業的智能化、現代化發展質量。

2 智能網聯汽車節能優化原理

2.1 節能減排的基本原理

智能網聯汽車的節能優化問題，主要包括節能優化目標、約束條件和優化方法等內容。首先，在節能優化目標方面，智能網聯汽車的節能目標是使行駛過程中的車輛能耗最小，通過對能耗和排放的綜合控制，降低污染物排放，其優化目標是在保證駕駛安全的前提下，以最低油耗和排放為目標進行最優控制。其次，在節能優化約束條件方面，智能網聯汽車的節能優化約束條件主要包括車輛性能約束、車輛控制約束和車輛能源消耗約束。其中車輛性能約束主要是指智能網聯汽車在行駛過程中的加速度、車速等參數，其中加速度主要以發動機功率和車速作為參考指標，車輛控制約束主要是指智能網聯汽車在行駛過程中的燃油消耗和排放問題。最后，在優化方法方面，智能網聯汽車的節能優化方法主要包括節能優化方法和控制方法。其中節能優化方法主要包括最優控制方法、最優化問題和非線性規劃法等內容，其控制方法主要包括 PID控制、模糊控制、神經網絡控制、預測控制等內容。在節能優化過程中，需要建立智能網聯汽車能耗模型，從而實現對智能網聯汽車能耗模型的描述。

2.2 人－車交互的基本原理

人-車交互系統的基本原理是通過傳感器獲取駕駛員的駕駛意圖，然后根據駕駛員的意圖進行控制，從而實現安全行駛。智能網聯汽車通過多傳感器信息融合技術，識別道路交通狀況，利用計算智能控制系統，根據實時路況信息，調整車輛的行駛方向和速度。同時，智能網聯汽車通過智能駕駛技術，提高車輛的安全性和可靠性。例如，在低速行駛時，可以自動減速，降低能耗；在高速行駛時可以自動調節車速，節省燃油。另外，智能網聯汽車還可以根據駕駛員的駕駛意圖和道路環境信息來實現自動駕駛。智能網聯汽車的駕駛意圖識別方法有很多種，其中一種方法是基于慣性傳感器的方法。這種方法可以通過加速度計、陀螺儀等慣性傳感器，獲取駕駛員在駕駛過程中的動作和行為。智能網聯汽車通過采集和處理駕駛員的駕駛行為數據，可以獲取駕駛員的操作意圖和動作，從而實現自動駕駛。

2.3 車－車通信的基本原理

車-車通信是指通過無線通信網絡實現車輛之間、車輛與路邊單元之間信息交互的通信技術，車-車通信主要采用無線車輛通信。無線車輛通信包括車載單元和路邊單元兩部分，車載單元通過無線網絡進行數據傳輸，無線車輛通信可以實現車-車、車-路的數據傳輸，在無線車輛通信中，一般會采用無線傳輸方式，即將車載單元通過無線網絡連接到路邊單元，目前，主要的無線車輛通信技術包括 IEEE802.11p、 IEEE802.11a 11g和 IEEE802.11d等，從而實現信息交互的技術。

2.4 車－路感知的基本原理

智能網聯汽車在實現車-路協同過程中，通過車輛自身傳感器、V2X通信設備與外部環境傳感器之間的信息交互，將采集到的道路信息傳遞給外部環境。例如，智能網聯汽車在行駛過程中，通過自身的攝像頭、毫米波雷達等設備感知路面的交通情況，通過V2X通信設備將自身傳感器采集到的環境信息發送給終端，傳感器會通過無線傳輸方式將感知數據反饋給智能網聯汽車。智能網聯汽車對環境信息進行處理和分析，根據環境信息對駕駛行為進行反饋，從而實現車-路協同。在車-路感知的過程中，智能網聯汽車需要完成對自身狀態、外部環境的感知與交互。在車輛自身狀態感知方面，智能網聯汽車需要進行實時監測和調整，通過車載雷達、視覺傳感器等設備獲取實時的道路交通信息。在外部環境感知方面，智能網聯汽車需要對外部環境進行實時監測，及時獲取道路信息，在車-路協同過程中，智能網聯汽車不僅需要將自身狀態，還需要將這些信息進行處理與分析，通過對多個傳感器數據進行融合處理，提高車輛感知的準確性。

3 智能網聯汽車節能優化關鍵問題

3.1 道路坡度信息預測巡航控制

車輛在行駛過程中，受到道路坡度、路面附著力等因素的影響，行駛速度會發生變化。因此，在智能網聯控制過程中需要根據當前車輛的行駛狀態和道路坡度信息，對控制系統進行實時計算，采取適當的控制策略，確保車輛在保證安全駕駛的前提下盡可能地省油。根據實際情況分析可知，道路坡度主要分為兩種情況，一種是陡坡，另一種是緩坡。陡坡路段往往坡度較大，車輛行駛時需要克服較大的阻力，而緩坡路段較小，阻力也較小，所使用的動力也會變少，所以在設計時需要對道路坡度信息進行充分考慮。為了達到車輛行駛過程中節能的目的，可以將巡航控制系統分為兩個模塊，如車速控制器和路徑規劃模塊，其中，車速控制器負責計算車輛當前的車速與設定車速之間的偏差，而路徑規劃模塊則是根據當前車速和設定車速之間的偏差值來計算當前車輛所在車道上需要保持的行駛速度。根據理論分析可知，對于城市道路、高速公路等常見的典型路況來說，當道路坡度較大時，可以將巡航控制系統中的車速控制器設置為定速巡航控制，當道路曲率較大時，就可以關閉巡航控制系統，實現智能化控制。

3.2 跟車工況預測巡航控制

跟車工況預測巡航控制是目前智能網聯汽車中應用比較廣泛的一種控制方式，這種控制方式的核心思想是根據駕駛員輸入的駕駛意圖，通過計算駕駛員在未來一定時間內可能的行為軌跡，規劃出未來一段時間內車輛巡航時的行駛軌跡。其主要流程是根據駕駛員的輸入，建立駕駛員意圖模型，再通過前車速度和加速度計算出當前車輛與前車距離，并根據當前車輛的加速度和前車距離計算出下一時刻的車速，以根據下一時刻的車速和加速度為依據計算出當前車輛下一時刻的行駛軌跡。跟車工況預測巡航控制可以通過駕駛員意圖模型、跟車距離模型和跟車速度模型，結合駕駛意圖預測巡航控制算法，可以實現對未來一定時間內車輛巡航時行駛軌跡的優化，可以實現對未來一定時間內車輛巡航時行駛軌跡的優化。跟車工況預測巡航控制算法具有比較好的節能效果，但也存在著一定的局限性。該算法對駕駛員意圖模型和跟車距離模型要求較高，當駕駛員對當前前車的意圖不確定或者對當前前方路況不明確時，該算法修正的能力較差；而當道路交通情況復雜時，該算法無法得到最佳行駛軌跡。

3.3 怠速啟停及滑行

怠速啟停功能是指當車輛在怠速狀態下時，根據駕駛員的意圖和車輛傳感器信息，控制發動機自動停止工作，這一功能在燃油車中很常見，但在智能網聯汽車中很少使用。智能網聯汽車中的怠速啟停功能需要通過系統與整車控制單元進行通訊，其系統也需要與路徑規劃系統進行通訊，獲取當前路況信息和道路信息，當車輛狀態滿足系統要求時，控制單元會自動關閉發動機。在此過程，智能網聯汽車一般會采用怠速啟停功能。在車輛怠速狀態下，如果駕駛員意圖是停車或起步，則需要進行停車或者起步操作；如果駕駛員意圖是加速行駛、減速行駛、轉向等操作，則需要在駕駛過程中進行駕駛操作。由于智能網聯汽車的駕駛環境不同于傳統燃油車，因此當駕駛環境發生變化時，需要重新進行駕駛操作。為了減少駕駛操作對燃油經濟性的影響，智能網聯汽車一般會采用滑行功能，當智能網聯汽車滑行時發動機停止工作，而此時的車輪還在轉動。由于智能網聯汽車在行駛過程中速度非常慢，因此車輪轉矩很小，因此采用滑行模式就可以避免車輛發生甩尾現象。在智能網聯汽車中，使用滑行功能可以有效減少燃油消耗，但是在智能網聯汽車中使用空擋滑行功能會影響駕駛安全性、降低車輛安全性等。

4 智能網聯汽車節能優化研究進展

4.1 經濟駕駛

經濟駕駛是指在保證行駛安全的前提下，駕駛員通過改變油門踏板的開度、加速度、制動踏板開度和擋位等駕駛操作，以達到節能減排的目的。經濟駕駛的研究目前主要集中在燃油經濟性上，目前主要有基于神經網絡的經濟駕駛優化算法和基于人工蜂群算法的經濟駕駛算法。在基于神經網絡的經濟駕駛優化算法方面，該方法將模糊邏輯控制用于確定油門踏板開度和加速度，根據動力系統工況實時調整油門踏板開度和加速度，以實現車輛動力性能和油耗最優。與其他基于神經網絡的經濟駕駛算法相比，該算法能夠在保證安全性的前提下提高燃油經濟性，現有研究主要集中于車輛行駛安全性和油耗優化兩方面。

4.2 多車協同節能優化

智能網聯汽車協同控制是指在同一時間、同一地點、不同的車輛間，通過信息交互，實現系統最優控制，是目前節能優化的熱點問題。多車協同控制主要分為兩種，如協同巡航和協同制動。協同巡航是指多輛智能網聯汽車通過V2X通信將信息發送至車聯網服務平臺，由其進行協同規劃和決策。最早的協同巡航控制研究是在2008年由美國伊利諾伊大學和普渡大學的研究者提出，將兩輛車視為一個整體，在車速變化時通過協調的駕駛策略來維持車輛在較高的速度下行駛。基于這種思想，研究者提出了多種巡航控制算法，其中應用最廣泛的是基于模糊邏輯的PID控制算法，該算法不僅可以保持車輛速度在目標速度附近波動較小，而且可以實現對車輛加速、減速和轉向的控制。另一種方法是基于動態規劃的節能巡航控制，這種方法能夠實現車輛之間的協調合作，同時提高了車輛的燃油經濟性。而協同制動是指在車輛行駛過程中，通過對汽車制動系統進行控制實現最優制動行為。傳統協同制動是以駕駛人為中心的控制模式，但隨著智能網聯汽車技術的發展，多車協同制動成為一種趨勢。目前基于智能網聯汽車協同制動的研究主要集中在多車協同節能控制問題、基于模型預測控制的協同剎車優化問題以及基于多車協同的最優節能車速規劃問題等。多車協同節能控制問題主要集中在汽車與智能交通系統、汽車與道路系統以及車輛與道路行人之間的信息交互。為減少因道路交通擁堵造成的能源浪費，提出了一種基于排隊論和博弈論思想的多車協同節能優化方法，該方法將車輛按照排隊論中固定等待時間序列進行排隊，車輛按照確定時間序列到達目標位置時進行剎車操作以降低燃油消耗。

4.3 道路交叉口車路協同節能

道路交叉口是車輛的密集交匯區域，也是交通能耗的高發區域。交叉口信號控制方式多種多樣，包括相位控制、綠波控制、沖突點控制、速度差控制等，通過優化信號配時參數，可以有效減少車輛在交叉口的時間消耗，可以實現車路信息共享，進而達到車輛節能的目的。目前車路協同技術的研究主要集中于城市道路交叉口，利用交叉路口智能信號機收集到的車輛行駛數據進行分析，提出信號配時方案并指導車輛駕駛。某一研究機構利用多傳感器信息融合技術、無線傳輸技術及智能交通系統平臺，對交叉口不同類型車輛進行研究，分析了車輛在交叉口行駛時的能耗特點，針對不同類型車輛在交叉口不同行駛速度下的節能優化問題，提出了基于V2X技術的智能信號機控制策略，并將其應用到智能交通系統中。而針對混合交通流環境下車輛節能問題，提出了一種基于模型預測控制與基于粒子群優化算法相結合的混合模型預測控制方法。近年來，隨著智能網聯汽車技術的快速發展和應用，智能網聯汽車與道路交通系統之間的協同研究逐漸成為熱點。

4.4 車云協同節能系統開發

智能網聯汽車節能優化研究主要集中在車載終端的設計與實現，通過車載終端實時監測車輛狀態，并將車輛狀態信息傳輸到云端進行分析處理，從而實現對車輛的實時節能控制。隨著云計算、物聯網、大數據等技術的快速發展，智能網聯汽車節能優化研究正從單一的車載終端向車云協同方向發展。車云協同節能系統可實現在汽車行駛過程中對車輛的實時監控，同時利用云端計算處理數據，通過優化算法實現對車輛的實時控制。

4.5 電氣化公路系統

電氣化公路系統是指在傳統公路上安裝電力設備，通過電氣化技術使道路基礎設施實現能源供給清潔化、低碳化、低成本化，從而提高道路運輸的能效和安全性。該系統實施主要依賴于分布式能源技術、智能電網技術、電動汽車技術和汽車自動駕駛技術等關鍵技術的發展，在保證車輛安全性、行駛經濟性的同時，減少道路能耗和碳排放。電動汽車是電氣化公路系統的重要組成部分，在實現電動汽車推廣應用的同時，需要考慮其充電功率與充電設施建設成本之間的匹配問題。為此，需要充分考慮不同區域電動汽車充電設施規劃、充電負荷預測以及充電設施運行管理等方面，建立綜合考慮電動汽車對道路基礎設施需求和投資回報比的電動汽車布局規劃方案。

4.6 未來發展展望

首先，多傳感器融合技術的廣泛應用將有助于提高車輛行駛過程中的感知能力，從而提高車輛在復雜道路環境下的行駛安全性。其次，基于車聯網的智能交通系統將有效改善交通擁堵，并可利用實時交通信息為車輛提供最優路徑選擇。然后，基于環境感知和智能決策的駕駛員輔助系統，可使駕駛人更好地應對復雜多變的路況，并實現駕駛人與車輛之間的交互。最后，基于車路協同系統的智能網聯汽車，可實現車輛與交通環境之間的實時通信，使車輛在復雜城市路況下實現高效行駛，并保證行駛安全。

5 結語

智能網聯汽車通過多傳感器信息融合技術，提高車輛的主動安全性能和智能化水平，從而實現節能減排。在道路交通中，車輛節能是降低能源消耗的重要途徑之一，智能網聯汽車在節能方面有著巨大的潛力。工作人員需要了解智能網聯汽車的節能優化問題，明確其約束條件，提出節能優化方法，為智能網聯汽車的節能優化提供一定參考。

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