王潤(rùn)民，盧 濤，宋曉鵬，張心睿

(1.長(zhǎng)安大學(xué) 交通運(yùn)輸部認(rèn)定自動(dòng)駕駛封閉場(chǎng)地測(cè)試基地，陜西 西安 710018;2.長(zhǎng)安大學(xué) 車(chē)聯(lián)網(wǎng)教育部-中國(guó)移動(dòng)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710064;3.浙江省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院有限公司，浙江 杭州 310030)

0 引 言

協(xié)同式自適應(yīng)巡航控制是在自適應(yīng)巡航控制(adaptive cruise control，ACC)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的。ACC主要利用安裝在車(chē)身上的雷達(dá)等傳感器測(cè)量前車(chē)的速度和間距，并根據(jù)這些信息控制油門(mén)和剎車(chē)，以保持和前車(chē)的安全距離。

而CACC基于車(chē)聯(lián)網(wǎng)的汽車(chē)協(xié)同自動(dòng)駕駛控制技術(shù)，通過(guò)車(chē)車(chē)之間相互通信傳遞車(chē)輛的速度、位置等信息，并綜合多個(gè)車(chē)輛的信息設(shè)計(jì)分布式控制器，車(chē)輛可以以更小的間距行駛，從而提高通行效率。相對(duì)于ACC控制技術(shù)，CACC控制技術(shù)更加精確，而且抗干擾能力強(qiáng)[1]，因而備受關(guān)注。

具備CACC功能的車(chē)輛可以利用車(chē)車(chē)通信技術(shù)實(shí)時(shí)獲取前車(chē)加速度狀態(tài)，進(jìn)而通過(guò)調(diào)節(jié)車(chē)頭間距誤差及速度差優(yōu)化本車(chē)加速度輸出，有望改善交通流運(yùn)行質(zhì)量，并在降低交通能耗、改善交通安全、提高交通效率等方面發(fā)揮重要作用[2-4]。

CACC跟馳模型的建模已成為交通流理論研究與智能交通系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)[5]，但是CACC對(duì)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性有一定要求，構(gòu)建CACC模型時(shí)，車(chē)聯(lián)網(wǎng)穩(wěn)定性應(yīng)該作為一項(xiàng)重要因素。CACC系統(tǒng)的有效性依賴(lài)于基于車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信實(shí)現(xiàn)的車(chē)輛速度、加速度等信息實(shí)時(shí)、可靠交互，然而受各類(lèi)天氣條件及行車(chē)環(huán)境的影響，理想、可靠的通信環(huán)境難以在實(shí)際交通場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)[6]。因此迫切需要在不可靠通信條件下對(duì)CACC的適應(yīng)性進(jìn)行評(píng)估分析，以研究不可靠通信條件對(duì)CACC模型的影響。

目前對(duì)網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)隊(duì)列的縱向控制研究主要集中在CACC模型的研究上，并且對(duì)于提出的CACC模型的有效性驗(yàn)證建立在車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信性能極好的情況下，大多未考慮不可靠通信條件下CACC模型的有效性。

如文獻(xiàn)[7]基于恒定期望車(chē)間時(shí)距提出了一種CACC跟馳模型，但是模型仿真時(shí)沒(méi)有考慮通信延遲和丟包率；文獻(xiàn)[8]提出一種基于可變間距的CACC跟馳模型，通過(guò)改變前車(chē)加速度大小對(duì)CACC模型穩(wěn)定性進(jìn)行驗(yàn)證，沒(méi)有考慮通信性能對(duì)CACC模型的影響；文獻(xiàn)[9]從控制系統(tǒng)特性的角度，考慮了通信性能對(duì)CACC模型的影響，對(duì)CACC車(chē)輛跟馳行為建模方法進(jìn)行了仿真研究，但是對(duì)與通信條件描述的不夠具體。

針對(duì)上述問(wèn)題，文中基于Veins仿真平臺(tái)構(gòu)建了仿真測(cè)試環(huán)境，以IEEE802.11p協(xié)議為CACC隊(duì)列通信協(xié)議，以丟包率、時(shí)延作為構(gòu)成不可靠通信條件的因素，對(duì)Rajamani、S. Santini、Ploeg三種CACC模型進(jìn)行仿真研究，得到不可靠通信條件對(duì)三種CACC模型穩(wěn)定性的影響。

1 網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)縱向控制模型分析

1.1 Rajamani控制模型

該模型是Rajamani等人[10]提出的一種CACC控制模型，車(chē)隊(duì)中每輛車(chē)的加速度由下式給出：

1.2 S. Santini控制模型

該模型是S. Santini等人[11]提出的一種CACC控制模型，車(chē)隊(duì)中每輛車(chē)的速度由下式給出：

(2)

1.3 Ploeg控制模型

本模型是Ploeg等人[12]提出的一種CACC控制模型，車(chē)隊(duì)中每輛車(chē)的加速度由下式給出：

(3)

2 仿真平臺(tái)搭建及測(cè)試方案設(shè)計(jì)

2.1 仿真環(huán)境構(gòu)建及參數(shù)設(shè)置

Veins耦合了OMNeT++和SUMO，其中前者為網(wǎng)絡(luò)仿真器，后者為交通仿真器，是一種典型的車(chē)聯(lián)網(wǎng)仿真平臺(tái)[12]。該文對(duì)Veins仿真平臺(tái)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，作為評(píng)估CACC模型的仿真測(cè)試平臺(tái)。Veins基本交通參數(shù)設(shè)置如表1所示，形成的仿真界面如圖1所示。

表1 交通基本參數(shù)設(shè)置

圖1 CACC仿真界面

在OMNet++中實(shí)現(xiàn)車(chē)輛通信的仿真，車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議采用802.11p，是主流車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議之一[13]，其具體參數(shù)如表2所示。

表2 IEEE 802.11p協(xié)議基本參數(shù)

2.2 測(cè)試方法設(shè)計(jì)

2.2.1 不可靠通信條件分析

在CACC系統(tǒng)運(yùn)行中，多種因素都會(huì)對(duì)其穩(wěn)定性造成影響，其中不可靠通信條件對(duì)CACC的穩(wěn)定性及有效性造成影響。該文選取兩個(gè)構(gòu)成不可靠通信條件的影響因素：延遲和丟包率[14-16]，通過(guò)仿真CACC模型在不同延遲和丟包率下的運(yùn)行情況對(duì)其進(jìn)行測(cè)試分析。

(1)延遲(delay，DE)，延遲是數(shù)據(jù)包從源車(chē)輛正確傳輸?shù)侥繕?biāo)車(chē)輛所需要的時(shí)間，其平均值為平均延遲。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下車(chē)輛跟馳速度快且跟馳間距小，這就要求車(chē)輛之間的通信延遲必須保持在極低的范圍以?xún)?nèi)，因此這個(gè)指標(biāo)對(duì)于CACC安全穩(wěn)定具有特別重要的意義。

(2)丟包率(packet loss rate，PLR)，PLR為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)丟失的數(shù)據(jù)包與源節(jié)點(diǎn)應(yīng)用層發(fā)送的數(shù)據(jù)包的比值關(guān)系，即丟失數(shù)據(jù)包的統(tǒng)計(jì)度量，主要體現(xiàn)了車(chē)聯(lián)網(wǎng)的兩個(gè)主要特性：網(wǎng)絡(luò)可靠性、網(wǎng)絡(luò)擁塞/通信狀況。

2.2.2 測(cè)試方案設(shè)計(jì)

本研究在跟馳行駛和緊急剎車(chē)兩種場(chǎng)景下，通過(guò)仿真改變延遲和丟包率對(duì)三種不同的CACC控制模型的性能表現(xiàn)進(jìn)行測(cè)試。在跟馳場(chǎng)景下，頭車(chē)車(chē)速正弦變化，初始車(chē)速為100 km/h、振幅為10 km/h、頻率為0.2 Hz，后7輛車(chē)?yán)肅ACC控制模型跟隨于頭車(chē)，設(shè)置所有車(chē)輛相互之間發(fā)送車(chē)輛信息的丟包率為5%，仿真時(shí)間持續(xù)60 s，記錄8輛車(chē)的速度信息；再將丟包率分別提升至10%、40%，重復(fù)仿真并記錄所有車(chē)的速度信息；最后設(shè)置丟包率為0，所有車(chē)輛相互之間發(fā)送車(chē)輛信息的延遲為5 ms，仿真時(shí)間持續(xù)60 s，記錄所有車(chē)的速度信息，再將延遲提升至10 ms、100 ms，重復(fù)仿真并記錄所有車(chē)的速度信息。

在緊急剎車(chē)場(chǎng)景下，頭車(chē)初始速度為100 km/h，5 s后開(kāi)始以-8 m/s2的加速度減速，后7輛車(chē)基于設(shè)定的CACC控制模型跟隨頭車(chē)，設(shè)置所有車(chē)輛相互之間發(fā)送車(chē)輛信息的丟包率為5%，仿真時(shí)間持續(xù)60 s，記錄8輛車(chē)的速度信息；再將丟包率提升至10%、40%，重復(fù)仿真并記錄所有車(chē)的速度信息；然后設(shè)置丟包率為0，所有車(chē)輛相互之間發(fā)送車(chē)輛信息的延遲為5 ms，仿真時(shí)間持續(xù)60 s，記錄所有車(chē)的速度信息；最后將延遲提升至10 ms、100 ms，重復(fù)仿真并記錄所有車(chē)的速度信息。由于速度可以直觀體現(xiàn)出隊(duì)列中每輛車(chē)的狀態(tài)變化，所以用速度作為指標(biāo)用來(lái)研究丟包和延遲對(duì)CACC縱向控制仿真的影響。

3 仿真結(jié)果及分析

為了保證輸出結(jié)果的可視化效果，實(shí)驗(yàn)中選取8輛車(chē)中的頭車(chē)(1號(hào)車(chē))、3號(hào)車(chē)、5號(hào)車(chē)、7號(hào)車(chē)來(lái)分析丟包和延遲對(duì)三種CACC控制模型造成的影響。

3.1 丟包率對(duì)CACC控制性能的影響

3.1.1 頭車(chē)速度正弦變化場(chǎng)景

由圖2(a)、(b)、(c)可看出，在丟包率相同的情況下，Rajamani控制模型跟馳效果最好，后車(chē)和前車(chē)速度幾乎保持同步變化。而Ploeg控制模型跟馳效果最差，后車(chē)車(chē)速滯后于前車(chē)車(chē)速變化，并且速度大小也不能與前車(chē)車(chē)速保持一致，每一輛車(chē)的最大速度都小于前一輛車(chē)。S. Santini控制模型后車(chē)車(chē)速也相對(duì)滯后于前車(chē)車(chē)速變化，且車(chē)速小于頭車(chē)，但除頭車(chē)外后車(chē)車(chē)速能基本保持一致。

(a)丟包率5%

橫向?qū)Ρ葓D2(a)、(b)、(c)可看出，隨著丟包率增大，三種模型中跟馳車(chē)輛的速度變化都會(huì)滯后。

Rajamani控制模型和S. Santini控制模型速度滯后量相對(duì)較小，在40%丟包率情況下的速度變化比10%丟包率情況速度變化滯后0.5 s左右，Ploeg控制模型的滯后量較大，在40%丟包率情況下的速度變化比10%丟包率速度變化滯后1 s左右，且跟馳車(chē)輛速度最大值增加約0.2 m/s。由此可以看出，當(dāng)頭車(chē)速度正弦變化時(shí)，三種控制模型都會(huì)被丟包率影響，丟包率越大，跟馳車(chē)輛車(chē)速變化越遲，其中Rajamani控制模型受丟包率影響最小，Ploeg控制模型受丟包率影響最大。

3.1.2 頭車(chē)緊急剎車(chē)場(chǎng)景

丟包對(duì)CACC控制模型緊急剎車(chē)情況下的影響基于圖3所示的結(jié)果分析，由圖3可知，當(dāng)頭車(chē)緊急剎車(chē)時(shí)，S. Santini控制模型中除頭車(chē)外所有跟馳車(chē)輛過(guò)1 s左右開(kāi)始減速，并且速度開(kāi)始快速下降，降到大約7 m/s時(shí)速度下降變緩；Ploeg控制模型中每輛車(chē)比前車(chē)遲大約1 s開(kāi)始減速，所有車(chē)輛速度均勻下降，大約4 s車(chē)速下降為0 m/s；Rajamani控制模型中所有車(chē)幾乎同時(shí)開(kāi)始剎車(chē)，并且車(chē)輛減速度幾乎一致，車(chē)速在5 s內(nèi)勻減速至0 m/s。通過(guò)對(duì)比圖3(a)、(b)、(c)可知，隨著丟包率增大，三種模型中跟馳車(chē)輛開(kāi)始減速的時(shí)間都略微推遲0.1 s左右，受到丟包率影響區(qū)別不大。

(a)丟包率5%

3.2 時(shí)延對(duì)CACC控制性能的影響

3.2.1 頭車(chē)速度正弦變化場(chǎng)景

圖4是通信延遲條件下頭車(chē)車(chē)速正弦變化時(shí)車(chē)輛速度曲線圖。由圖4可知，通信延遲相同的情況下，Ploeg控制模型跟馳車(chē)輛車(chē)速變化明顯落后于前車(chē)車(chē)速變化，Rajamani控制模型跟馳車(chē)輛速度變化與頭車(chē)幾乎相同，S. Santini控制模型跟馳車(chē)輛車(chē)速變化落后于頭車(chē)，但是除頭車(chē)外其余所有車(chē)輛速度變化幾乎相同。對(duì)比圖4(a)、(b)、(c)可知，通信延遲越大，跟馳車(chē)輛速度變化越不靈敏。

(a)通信延遲5 ms

總的來(lái)看，在頭車(chē)速度正弦變化場(chǎng)景下，Ploeg控制模型更容易受到通信的延遲影響，Rajamani控制模型更穩(wěn)定。

3.2.2 頭車(chē)緊急剎車(chē)場(chǎng)景

頭部緊急剎車(chē)的情況下不同通信條件車(chē)輛速度隨時(shí)間變化的曲線圖如圖5所示。從圖中可以看出，在通信延遲相同的情況下，Rajamani控制模型跟馳車(chē)輛車(chē)速變化延時(shí)較小，而S.Santini控制模型和Ploeg控制模型跟馳車(chē)輛車(chē)速變化都有較明顯的延時(shí)，其中Ploeg控制模型延時(shí)最大。橫向?qū)Ρ葓D5(a)、(b)、(c)可以看出，隨著通信延遲的增大，跟馳車(chē)輛的速度變化延遲也會(huì)增大。

(a)通信延遲5 ms

總的來(lái)看，在頭車(chē)緊急剎車(chē)場(chǎng)景下，Rajamani控制模型相對(duì)更加穩(wěn)定，而Ploeg控制模型更容易受到通信的延遲影響。

4 結(jié)束語(yǔ)

基于Veins仿真平臺(tái)，分別測(cè)試了丟包率和時(shí)延對(duì)S. Santini、Rajamani和Ploeg三種典型CACC模型控制性能的影響。針對(duì)頭車(chē)速度正弦變化和頭車(chē)緊急剎車(chē)兩種情況分別測(cè)試了丟包率為5%、10%和40%下的車(chē)輛速度變化，測(cè)試結(jié)果表明：頭車(chē)速度正弦變化時(shí)，Rajamani控制模型受丟包率影響最小，Ploeg控制模型受丟包率影響最大；頭車(chē)緊急剎車(chē)時(shí)，三種模型中跟馳車(chē)輛開(kāi)始減速的時(shí)間都略微推遲0.1 s左右，但受到丟包率影響區(qū)別不大。針對(duì)頭車(chē)速度正弦變化和頭車(chē)緊急剎車(chē)兩種情況分別測(cè)試了延遲5 ms、10 ms和100 ms下的車(chē)輛速度變化，測(cè)試結(jié)果表明頭車(chē)速度正弦變化時(shí)，Ploeg控制模型效果最差，最好的是Rajamani控制模型；頭車(chē)緊急剎車(chē)與頭車(chē)速度正弦變化測(cè)試場(chǎng)景下的測(cè)試結(jié)果類(lèi)似，Rajamani控制模型表現(xiàn)最穩(wěn)定，Ploeg控制模型穩(wěn)定性最差，但三種控制模型跟馳車(chē)輛的速度變化延遲都會(huì)隨著通信延遲的增大而增大。