KCI등재후보
SCIE
SCOPUS
AN ECONOMICAL VELOCITY PLANNING ALGORITHM FOR INTELLIGENT CONNECTED EVS BASED ON REAL-TIME TRAFFIC INFORMATION
저자
Mingming Qiu (Hefei University of Technology) ; Lei Wang (Shanghai Huawei Technology Co., Ltd.) ; Xiaoyu Mu (Hefei University of Technology) ; Wei Yu (Hefei Oufei Intelligent Vehicle Technology Co., Ltd.) ; Kang Huang (Hefei University of Technology)
발행기관
학술지명
International journal of automotive technology(International Journal of Automotive Technology)
권호사항
발행연도
2024
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재후보,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
305-319(15쪽)
DOI식별코드
제공처
The energy effi ciency of intelligent networked connected electric vehicle (EV) is directly related to its velocity. Aiming atthe infl uence of real-time traffi c fl ow information on road speed interval, a two-layer speed planning method is proposed.
The upper layer extracts the road speed interval according to the traffi c fl ow information, and based on cellular automata andconfi dence interval theory, traffi c information rules are introduced, and a road speed interval extraction method consideringtraffi c density information is established. The lower layer is used to obtain energy-optimal cruising velocity profi le. Takingthe road speed interval as the variable boundary constraint, a dynamic programming algorithm that changes the state quantityboundary in real time is designed, which realizes the effi cient acquisition of the energy-optimized velocity trajectory.
To verify the eff ectiveness of proposed approach, the simulation model is formulated based on using collected real traffi cinformation. The simulation results demonstrate that, compared with the conventional constant speed cruising strategy anddynamic programming (DP) strategy based on road speed interval, the strategy proposed in this study not only improvesenergy effi ciency and reduces computing time signifi cantly, but also can predict the traffi c conditions ahead to avoid largefl uctuations in velocity. Besides, the biggest signifi cance of this study is the designed economic velocity planning algorithmbased on real-time traffi c density information improves the adaptability of intelligent networked connected EV controlstrategy to actual traffi c conditions, and extends the optimization dimension of eco-driving.
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