Eco-Driving Control of Connected and Automated Hybrid Electric Vehicles on Multi-lane Roads Using Model Predictive Control
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The core idea of advanced eco-driving is to optimize the vehicle’s speed and acceleration profile from the energy point of view using real-time data from the vehicle to vehicle (V2V) and vehicle to infrastructure (V2I). However, the main assumption of most of the existing advanced eco-driving approaches is that vehicles are maintained on a single-lane road that considers only the longitudinal motion of the vehicle. In multi-lane roads, controlling the lateral movement of the vehicle or the dynamic lane-changing along with the longitudinal movement can have a positive effect on traffic flow, travel time, fuel economy, and exhaust emission of the vehicle. This paper presents a bi-level model predictive control strategy for connected and automated hybrid electric vehicles (CAHEVs) to optimize inter-vehicle safety, energy-saving, and emission reduction while considering both the lateral and longitudinal motions of the vehicle. The proposed control strategy consists of two control levels: 1) the calculation and optimization of the power distribution between the internal combustion engine and an electric motor, which is referred to as the low-level control, and 2) the optimization of the vehicle speed profile, which is the high-level control. Both levels are used to control the longitudinal motion of the vehicle. Lateral motion or lane changing decision is controlled in another control layer based on the energy consumption prediction on each lane. The proposed control strategy is evaluated under different driving conditions in a realistic urban traffic simulation environment in SUMO. Simulation results show a 6.18 % reduction in the fuel economy while the state of charge of the battery maintained in the standard range and 5.94%, 5.01%, and 5.09% decrease in hydrocarbon (HC), carbon monoxide (CO), nitrogen oxides (NOx) respectively compared to the bi-level MPC-based controller without lane-changing approach.</div></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».