真なる省燃費自動運転を実現するモデル予測制御の定式化

制定模型预测控制，实现真正的节油自动驾驶

• 批准号: 21K14187
• 负责人: 湯野 剛史
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K14187/
• 关键词: 自動車; 自動運転; 最適制御; モデル予測制御; 省エネルギー; 燃費

本研究では、モデル予測制御で「真なる省燃費自動運転」を実現するための理論的基盤の形成とその展開・応用を目的としている。本研究課題は省燃費自動運転の本質に迫る極めて重要なものであり、その解決は省燃費運転制御に関するあらゆる研究に対して貢献可能であると期待できる。この目的を達成するために、以下の三つの個別目標：（１）真なる省燃費自動運転を実現する評価関数を明らかにする、（２）真なる省燃費自動運転を実現する評価区間を明らかにする、（３）得られた理論的基盤を展開し様々な問題に応用する、に取り組んでいる。（１）に関して、これまで考えられてこなかった新たな評価関数を立式したうえで、数値シミュレーションによりその省燃費性能を検証できた。既存の評価関数の性能を超える可能性があり、その検証の足掛かりとなるため重要である。（２）に関して、既存の高速なReceding Horizon制御（RH制御）用アルゴリズムをShrinking Horizon 制御（SH制御）用に改変したうえで、数値シミュレーションによりその有効性を示すことができた。さらなる改良により実時間性を期待できる結果を得ることができたため重要である。（３）に関して、例えば、パワートレインの効率変化と自由度を最大限に活用した省燃費車間距離制御や、SH制御による自動運転タクシー配車などについて、数値シミュレーションにより効果を検証できた。本研究で得られた理論的基盤を現実に即した問題に適用する足掛かりとなるため、重要である。

This research aims to form, develop and apply the theoretical basis for the implementation of "true fuel-saving automatic operation" based on digital prediction and control. This research topic is very important to solve the problem of fuel saving automatic operation and its possible contribution. These objectives are achieved by three separate objectives: (1) the number of evaluations for the implementation of fuel-saving automatic operation;(2) the number of evaluations for the implementation of fuel-saving automatic operation; and (3) the development of theoretical bases for the implementation of fuel-saving automatic operation. (1) The fuel economy performance of the company was evaluated by the company. Existing evaluation of the number of performance (2) The existing high-speed Receding Horizon Control (RH Control) is used to change the number of points in the Shrinking Horizon Control (SH Control). The timing of the improvement is expected to be successful. (3) For example, the efficiency change of the vehicle and the degree of freedom, the maximum utilization of the fuel saving workshop distance control, the SH control, the automatic operation of the vehicle and the evaluation of the efficiency of the vehicle. This study is based on the theory of the application of the problem

项目成果

Model predictive eco-driving control of internal-combustion-engine vehicles equipped with CVTs in car-following scenarios

• DOI: 10.1080/18824889.2023.2188976
• 发表时间: 2023-03
• 期刊: SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration
• 作者: Shinsaku Yoshinaka;Satoru Narisawa;Tsuyoshi Yuno;Wenjing Cao;M. Mukai;T. Kawabe

Model-Predictive Eco-driving Control of Electric Vehicles for Automated Dispatch Systems

用于自动调度系统的电动汽车模型预测生态驾驶控制

• 发表时间: 2022
• 作者: Tsuyoshi Yuno;Tomohiro Hirano;Taketoshi Kawabe
• 通讯作者: Taketoshi Kawabe

Eco-driving Controller for Meeting Problem in Self-driving Taxi Services under Disturbances

生态驾驶控制器应对干扰下自动驾驶出租车服务问题

• 发表时间: 2023
• 作者: Tsuyoshi Yuno;Tomohiro Hirano;Wenjing Cao;Masakazu Mukai;Taketoshi Kawabe
• 通讯作者: Taketoshi Kawabe