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J-GLOBAL ID：201802250850951059   整理番号：18A0490582

モデル予測制御と動的計画法を組み合わせたエネルギー最適適応クルーズ制御【Powered by NICT】

Energy-optimal adaptive cruise control combining model predictive control and dynamic programming

著者 (3件)： Weissmann Andreas (Juniorprofessorship for Electromobility, University of Kaiserslautern, Erwin-Schrodinger-Strasse 12, 67663 Kaiserslautern, Germany) ,  Gorges Daniel (Juniorprofessorship for Electromobility, University of Kaiserslautern, Erwin-Schrodinger-Strasse 12, 67663 Kaiserslautern, Germany) ,  Lin Xiaohai (Juniorprofessorship for Electromobility, University of Kaiserslautern, Erwin-Schrodinger-Strasse 12, 67663 Kaiserslautern, Germany)
資料名： Control Engineering Practice  (Control Engineering Practice)
巻： 72  ページ： 125-137  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0647A  ISSN： 0967-0661  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本報では,モデル予測制御(MPC)と動的計画法(DP)を組み合わせたエネルギー最適適応クルーズ制御(ACC)のための新しいアプローチを提案した。アプローチは,最適化の際に考慮に速度制限,道路傾斜,および旅行時間のような情報をしながらDPを用いた位置依存エネルギー最適速度軌跡をprecalculateに与えられた経路に関する知識を使用した。先行車両または速度限界までの距離のような安全関連制約を保証しながら簡単なMPCフレームワークを用いて,車両速度エネルギー最適速度軌跡可能な限り良好なに従うことをこのような宿主車両の牽引力を制御することである。手法の利点を示すために,宿主車両の間のエネルギー消費と同一ルート上の先行車両の比較を行った。先行車両の速度プロファイルでは,実際の試験装置からのデータを用いた。シミュレーションは,このアプローチが同一ルート上の先行車両と比較してエネルギー消費を大幅に低減することを示した。さらに,シミュレーションは,この手法が先行車のための貧弱な予測モデルでも高い省エネルギーを達成することを示した。さらに,本手法は非常に速く走ることが示され,その実時間能力を示している。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 試験装置 ,  安全性 ,  軌跡 ,  *動的計画法 ,  道路 ,  最適化 ,  予測モデル ,  エネルギー消費 ,  旅行時間 ,  速度制限 ,  *予測 ,  省エネルギー
準シソーラス用語： 先行車 ,  *走行制御 ,  *モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応巡航制御 ,  動的計画法 ,  モデル予測制御 ,  クラウド ,  予測

分類 (2件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル予測制御 ,  動的計画法 ,  エネルギー ,  適応 ,  クルーズ制御