北京交通大學(xué)2024年卓越計(jì)劃（智能交通）車路協(xié)同車輛控制試題及答案考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述車路協(xié)同系統(tǒng)（V2X）在車輛控制方面的主要優(yōu)勢(shì)，并說(shuō)明這些優(yōu)勢(shì)如何具體體現(xiàn)在至少三種不同的協(xié)同控制場(chǎng)景中。二、給定一個(gè)簡(jiǎn)單的二自由度車輛模型（考慮縱向運(yùn)動(dòng)和橫擺角速度），請(qǐng)寫出其狀態(tài)空間表示形式。假設(shè)要對(duì)該車輛應(yīng)用PID控制器實(shí)現(xiàn)縱向速度跟蹤，請(qǐng)簡(jiǎn)述PID控制器的設(shè)計(jì)思路，并說(shuō)明需要確定哪些控制器參數(shù)。三、在車路協(xié)同自適應(yīng)巡航控制（ACC）系統(tǒng)中，解釋“橫向干擾”可能來(lái)自哪些方面？為了減少橫向干擾對(duì)車輛穩(wěn)定性的影響，控制策略通常需要采取哪些措施？四、比較并說(shuō)明在車路協(xié)同環(huán)境下，基于本地感知信息alone的車輛控制策略與基于車路協(xié)同信息（如前方車輛速度、加速度、距離）的控制策略在性能（如穩(wěn)定性、舒適性、安全性）方面的主要差異。五、描述在實(shí)現(xiàn)車輛協(xié)同換道控制時(shí)，車輛需要與路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施（RSU）或相鄰車輛進(jìn)行信息交換的關(guān)鍵內(nèi)容。請(qǐng)解釋這些信息對(duì)于確保換道過(guò)程安全、高效為何至關(guān)重要。六、在設(shè)計(jì)和評(píng)估車路協(xié)同車輛控制算法時(shí)，通常會(huì)考慮哪些關(guān)鍵性能指標(biāo)？請(qǐng)選擇其中三個(gè)指標(biāo)，并簡(jiǎn)要說(shuō)明它們各自的含義以及如何在協(xié)同控制場(chǎng)景下進(jìn)行優(yōu)化。七、假設(shè)在一個(gè)路口協(xié)同控制場(chǎng)景中，系統(tǒng)需要決定是否允許一輛排隊(duì)等待的車輛安全地匯入對(duì)向行駛的流車道。請(qǐng)簡(jiǎn)述該決策過(guò)程可能涉及的關(guān)鍵因素和分析步驟。八、結(jié)合車輛動(dòng)力學(xué)和控制理論的基本原理，論述在車路協(xié)同環(huán)境下實(shí)現(xiàn)車輛精確控制所面臨的主要挑戰(zhàn)，并說(shuō)明如何利用協(xié)同信息來(lái)應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。試卷答案一、答案：車路協(xié)同系統(tǒng)（V2X）通過(guò)實(shí)現(xiàn)車輛與車輛（V2V）、車輛與基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）、車輛與行人（V2P）、車輛與網(wǎng)絡(luò)（V2N）之間的信息交互，為車輛控制提供了超越單車自身感知范圍的信息，從而帶來(lái)以下主要優(yōu)勢(shì)，并體現(xiàn)在多種協(xié)同控制場(chǎng)景中：1.增強(qiáng)安全性：通過(guò)提前獲取危險(xiǎn)預(yù)警信息（如前方事故、急剎車、闖入行人），車輛可提前采取制動(dòng)或避讓措施，有效預(yù)防事故。體現(xiàn)于：協(xié)同防碰撞預(yù)警與制動(dòng)、交叉口碰撞預(yù)警與輔助控制。2.提升舒適性：通過(guò)獲取周圍車輛的速度和軌跡信息，車輛能更平滑地調(diào)整自身速度，減少不必要的加減速和變道，實(shí)現(xiàn)更平穩(wěn)的巡航和跟馳。體現(xiàn)于：協(xié)同自適應(yīng)巡航控制（ACC）、協(xié)同車道保持輔助（LKA）。3.提高通行效率：通過(guò)獲取前方道路的實(shí)時(shí)交通狀況（如擁堵、信號(hào)燈信息、清空路段），車輛可以更智能地規(guī)劃路徑和速度，減少走走停停，優(yōu)化交通流。體現(xiàn)于：協(xié)同交通信號(hào)優(yōu)先、動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃。4.改善通行能力：通過(guò)協(xié)同控制，可以實(shí)現(xiàn)更緊密的車輛編隊(duì)（如協(xié)同ACC實(shí)現(xiàn)platooning），減少車輛間的安全距離，從而在有限的道路資源下容納更多車輛。體現(xiàn)于：車輛編隊(duì)行駛控制。解析思路：首先要理解V2X的核心價(jià)值在于信息共享和融合。圍繞信息獲取范圍擴(kuò)大這一點(diǎn)，分析其對(duì)安全性、舒適性、效率、通行能力這四個(gè)方面的提升作用。然后，將每個(gè)作用與具體的協(xié)同控制場(chǎng)景（如防碰撞、ACC、交通信號(hào)、編隊(duì)行駛）進(jìn)行明確對(duì)應(yīng)，說(shuō)明V2X信息如何在這些場(chǎng)景中發(fā)揮作用以體現(xiàn)其優(yōu)勢(shì)。二、答案：一個(gè)典型的二自由度車輛模型（x:縱向位置,y:橫向位置,ψ:橫擺角速度,v:縱向速度）的狀態(tài)空間表示通常為：`?=f(x,y,ψ,v,u)=[vcosψ;vsinψ;(u_x/m-v^2*tanψ/L_r)/(m(a_x+b_x));(u_y/m+v^2*(a_r/L_r-1/tanψ))/(m(a_y+b_y))]`其中`u=[u_x,u_y]^T`是控制輸入（通常指前后輪驅(qū)動(dòng)力/制動(dòng)力差），`m`是車輛質(zhì)量，`L_r`是質(zhì)心到后軸的距離，`L_f`是質(zhì)心到前軸的距離，`a_x`是前后輪受重力作用點(diǎn)與前軸的距離，`a_y`是前后輪受重力作用點(diǎn)與后軸的距離（或等效質(zhì)心偏移參數(shù)）。具體參數(shù)定義可能因模型簡(jiǎn)化程度而異。對(duì)縱向速度跟蹤應(yīng)用PID控制器，設(shè)計(jì)思路是：設(shè)定期望縱向速度`v_ref`，計(jì)算當(dāng)前速度`v`與期望速度`v_ref`之間的誤差`e=v_ref-v`。PID控制器輸出控制量`u`，其計(jì)算公式為：`u=K_p*e+K_i*∫edt+K_d*de/dt`其中`K_p`(比例增益),`K_i`(積分增益),`K_d`(微分增益)是需要確定的控制器參數(shù)。這些參數(shù)的選擇決定了控制器的響應(yīng)速度、穩(wěn)態(tài)誤差和超調(diào)量。解析思路：第一步，需要回憶或推導(dǎo)二自由度車輛模型的狀態(tài)方程，注意清楚寫出狀態(tài)變量和控制輸入，并根據(jù)常用參數(shù)給出方程形式（允許有簡(jiǎn)化）。第二步，針對(duì)縱向速度跟蹤這一具體控制任務(wù)，引入PID控制器的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)，說(shuō)明其輸入（誤差）、輸出（控制量）以及核心設(shè)計(jì)變量（誤差、誤差積分、誤差微分及其對(duì)應(yīng)的增益`K_p`,`K_i`,`K_d`），并闡述其基本工作原理。三、答案：在車路協(xié)同ACC系統(tǒng)中，橫向干擾可能來(lái)自：1.相鄰車道車輛的行為：如快速切入、變道、緊急剎車等，這些都會(huì)影響本車保持車道所需的力。2.前方車輛變道：前車突然變道可能導(dǎo)致本車需要橫向調(diào)整。3.道路幾何形狀變化：如入口、出口、彎道等，需要車輛調(diào)整橫向位置。4.路面附著系數(shù)變化：特殊路面可能導(dǎo)致橫向穩(wěn)定性下降。5.其他外部因素：如側(cè)風(fēng)、路面濕滑等。為了減少橫向干擾對(duì)車輛穩(wěn)定性的影響，控制策略通常需要采取以下措施：1.增強(qiáng)橫向感知能力：利用協(xié)同信息（如通過(guò)V2V獲取相鄰車道車輛意圖和軌跡，通過(guò)V2I獲取道路曲率信息）補(bǔ)充或修正單車橫向傳感器（攝像頭、雷達(dá)）的信息，提高對(duì)橫向環(huán)境的感知精度和預(yù)見(jiàn)性。2.設(shè)計(jì)魯棒的橫向控制器：采用能夠抵抗噪聲和干擾的控制算法（如L1自適應(yīng)控制、H∞控制、模糊控制等），或?qū)鹘y(tǒng)PID控制器進(jìn)行改進(jìn)（如加入前饋補(bǔ)償、自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)），以提高系統(tǒng)在干擾下的穩(wěn)定性。3.實(shí)施預(yù)測(cè)控制：基于對(duì)干擾源行為的預(yù)測(cè)，提前調(diào)整控制策略，預(yù)留橫向調(diào)整空間。4.分層控制結(jié)構(gòu)：將橫向控制與縱向控制解耦或進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，使橫向控制能更獨(dú)立、快速地響應(yīng)干擾。解析思路：第一步，需要識(shí)別出車路協(xié)同ACC系統(tǒng)在橫向運(yùn)動(dòng)方面可能受到的各種干擾源，區(qū)分來(lái)自車輛自身、相鄰環(huán)境、道路條件等。第二步，針對(duì)這些干擾，思考控制系統(tǒng)可以采取哪些策略來(lái)緩解其負(fù)面影響，重點(diǎn)在于如何利用協(xié)同信息的優(yōu)勢(shì)（更早、更準(zhǔn)感知）和改進(jìn)控制算法（更魯棒、更適應(yīng)）。四、答案：在車路協(xié)同環(huán)境下，控制策略相比僅依賴本地感知信息具有顯著優(yōu)勢(shì)，主要體現(xiàn)在：1.安全性提升：本地感知可能存在盲區(qū)或滯后，無(wú)法及時(shí)獲知潛在碰撞風(fēng)險(xiǎn)（如盲區(qū)車輛、前方車輛突然切入）。協(xié)同信息（V2V/V2I）可以提供周圍車輛的完整軌跡、意圖信息，提前預(yù)警并采取避讓措施，有效預(yù)防因信息不足導(dǎo)致的碰撞事故。2.舒適性提高：本地感知為主的控制（如LKA）在應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境（如快速變道車輛、路面標(biāo)線不清）時(shí)可能頻繁調(diào)整方向盤，導(dǎo)致乘客不適。協(xié)同信息可以幫助車輛更平滑地預(yù)測(cè)其他車輛行為，更平穩(wěn)地保持車道，減少不必要的橫擺角速度變化，從而提升乘坐舒適性。3.控制精度與穩(wěn)定性增強(qiáng)：本地感知在低速、惡劣天氣或傳感器失效時(shí)精度會(huì)下降，影響控制效果。協(xié)同信息可以提供更準(zhǔn)確的全局位置、速度、軌跡信息，輔助進(jìn)行更精確的車輛狀態(tài)估計(jì)和路徑規(guī)劃，即使在惡劣條件下也能維持較好的控制穩(wěn)定性和軌跡跟隨精度。4.通行效率優(yōu)化：本地感知為主的車輛難以進(jìn)行有效的協(xié)同編隊(duì)或協(xié)同通行。協(xié)同信息使得車輛能夠理解前方和周圍交通流的整體狀況，實(shí)現(xiàn)更緊密的跟馳、協(xié)同變道、交叉口協(xié)同通行等，減少走走停停和橫向加減速，從而提高道路通行效率。解析思路：首先明確對(duì)比點(diǎn)是“僅本地感知”與“車路協(xié)同信息”。然后從安全性、舒適性、控制性能、效率四個(gè)維度進(jìn)行比較。在每個(gè)維度下，分析協(xié)同信息相比本地感知的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在哪里，具體如何改善車輛控制的效果或體驗(yàn)。例如，在安全性上，強(qiáng)調(diào)協(xié)同能解決本地感知的盲點(diǎn)和滯后問(wèn)題；在舒適性上，強(qiáng)調(diào)協(xié)同有助于平滑控制；在性能上，強(qiáng)調(diào)協(xié)同提供更精確信息；在效率上，強(qiáng)調(diào)協(xié)同支持更高級(jí)的協(xié)同駕駛模式。五、答案：在實(shí)現(xiàn)車輛協(xié)同換道控制時(shí)，車輛通常需要與路側(cè)單元（RSU）或相鄰車輛進(jìn)行以下關(guān)鍵信息交換：1.目標(biāo)車道狀態(tài)信息：包括目標(biāo)車道的交通流速度、密度、車道中心線位置、車道寬度、是否有障礙物等。2.目標(biāo)車道前車狀態(tài)信息：包括前車的位置、速度、加速度、軌跡、行駛穩(wěn)定性等。3.本車周圍環(huán)境信息：包括相鄰車道的交通狀況、后方車輛追近速度等，用于判斷換道時(shí)機(jī)和安全性。4.換道意圖與決策信息：本車發(fā)出換道請(qǐng)求信號(hào)，告知周圍車輛（包括其他車輛和RSU）其意圖；接收其他車輛或RSU對(duì)換道請(qǐng)求的響應(yīng)或建議。5.協(xié)同控制指令信息：如RSU發(fā)布的交叉口協(xié)同換道指令，或前方車輛同意/拒絕讓行的信號(hào)。這些信息對(duì)于確保換道過(guò)程安全、高效至關(guān)重要，原因在于：*安全性：充分了解目標(biāo)車道和相鄰車道的狀況，特別是前車的動(dòng)態(tài)和意圖，是判斷換道是否安全的前提。協(xié)同信息可以彌補(bǔ)單車感知的不足，提前發(fā)現(xiàn)潛在沖突，避免碰撞。*效率：了解目標(biāo)車道的實(shí)時(shí)速度和密度，可以幫助車輛選擇最佳換道時(shí)機(jī)和速度，減少換道時(shí)間和燃油消耗。協(xié)同信息有助于實(shí)現(xiàn)與其他車輛的平滑、無(wú)沖突協(xié)同換道。*舒適性：提前、平穩(wěn)地獲取換道所需的信息，可以使車輛的橫向加速度和方向盤轉(zhuǎn)角變化更平緩，減少駕駛員和乘客的不適感。*可行性：獲取其他車輛或基礎(chǔ)設(shè)施的同意或協(xié)調(diào)信息，是確保換道行為在復(fù)雜交通環(huán)境中得以順利實(shí)施的關(guān)鍵。解析思路：第一步，明確協(xié)同換道需要哪些關(guān)鍵信息，可以從換道決策和執(zhí)行兩個(gè)階段考慮，涉及目標(biāo)車道、目標(biāo)前車、相鄰車道、本車自身狀態(tài)、其他參與者的意圖與狀態(tài)等。第二步，解釋這些信息為何重要，可以從安全（避免沖突）、效率（優(yōu)化時(shí)機(jī)）、舒適性（平滑操作）、可行性（協(xié)調(diào)一致）四個(gè)方面闡述。強(qiáng)調(diào)協(xié)同信息在彌補(bǔ)單車感知局限、實(shí)現(xiàn)全局協(xié)調(diào)方面的獨(dú)特價(jià)值。六、答案：在設(shè)計(jì)和評(píng)估車路協(xié)同車輛控制算法時(shí)，通常會(huì)考慮以下關(guān)鍵性能指標(biāo)：1.安全性（Safety）：衡量控制策略防止事故的能力。常用指標(biāo)包括：碰撞避免率、避免碰撞時(shí)間（TTC）、橫向間隙保持、沖突檢測(cè)率等。優(yōu)化目標(biāo)是在各種交通場(chǎng)景下最大化安全性，最小化碰撞風(fēng)險(xiǎn)。2.舒適性（Comfort）：衡量控制策略對(duì)乘員舒適度的影響。常用指標(biāo)包括：車輛的橫向加速度、垂向加速度、方向盤轉(zhuǎn)角角速度/角度、懸掛動(dòng)位移等。優(yōu)化目標(biāo)是在保證安全的前提下，使這些指標(biāo)盡可能小，減少急加減速和劇烈轉(zhuǎn)向。3.效率（Efficiency）：衡量控制策略對(duì)交通流或車輛運(yùn)行效率的影響。常用指標(biāo)包括：縱向速度跟蹤誤差、橫向位置保持誤差、換道時(shí)間、加減速次數(shù)/幅度、平均能耗、道路通行能力等。優(yōu)化目標(biāo)是在滿足安全和舒適性要求下，提高速度跟蹤精度、減少能耗、縮短行程時(shí)間、提升道路利用率。評(píng)估時(shí)，通常需要在仿真環(huán)境或?qū)嶋H測(cè)試中，通過(guò)設(shè)置不同的場(chǎng)景（如擁堵、清空道路、不同天氣）來(lái)測(cè)量這些指標(biāo)，并與設(shè)計(jì)目標(biāo)進(jìn)行比較。解析思路：首先要列出在車輛控制（尤其是智能/協(xié)同控制）領(lǐng)域常見(jiàn)的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)類別。然后，針對(duì)每個(gè)類別，給出具體的指標(biāo)名稱，并簡(jiǎn)要解釋其含義和衡量的是什么方面的性能（安全、舒適、效率）。最后，可以補(bǔ)充說(shuō)明評(píng)估這些指標(biāo)通常需要在何種條件下進(jìn)行。七、答案：在一個(gè)路口協(xié)同控制場(chǎng)景中，決定是否允許一輛排隊(duì)等待的車輛（記為車輛A）安全地匯入對(duì)向行駛的流車道（記為對(duì)向流車）時(shí)，決策過(guò)程可能涉及以下關(guān)鍵因素和分析步驟：1.信息收集與感知：收集車輛A、對(duì)向流車、路口幾何結(jié)構(gòu)（轉(zhuǎn)彎半徑、長(zhǎng)度）、交通信號(hào)狀態(tài)等信息。利用V2V獲取對(duì)向流車密集度、速度分布、預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間；利用V2I獲取路口信號(hào)配時(shí)和通行許可信息。2.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：分析匯入過(guò)程可能產(chǎn)生的沖突點(diǎn)（如車輛A匯入時(shí)與對(duì)向流車發(fā)生碰撞的風(fēng)險(xiǎn)），計(jì)算關(guān)鍵沖突時(shí)間間隔（CTA,CriticalTime-to-AvoidCollision）。評(píng)估匯入過(guò)程中車輛A與對(duì)向車輛保持的安全距離是否滿足要求。3.通行能力與效率分析：評(píng)估匯入操作對(duì)對(duì)向交通流的影響程度，判斷是否會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重?fù)矶??？紤]是否可以通過(guò)調(diào)整信號(hào)配時(shí)、臨時(shí)分流等方式，為車輛A創(chuàng)造更合適的匯入窗口。4.決策制定：綜合風(fēng)險(xiǎn)、效率等因素，做出決策：批準(zhǔn)匯入、暫緩匯入（等待更佳時(shí)機(jī)）、拒絕匯入。決策應(yīng)基于優(yōu)化模型或規(guī)則，例如最小化總延誤、最大化路口通行效率，同時(shí)確保滿足安全閾值。5.協(xié)同指令與通信：如果批準(zhǔn)匯入，通過(guò)V2I向車輛A發(fā)布通行許可和匯入指導(dǎo)信息（如推薦速度、匯入路徑）；通過(guò)V2V向?qū)ο蛄鬈嚢l(fā)送預(yù)警或協(xié)調(diào)信息（如減速、保持距離），引導(dǎo)車輛有序通行。解析思路：這個(gè)問(wèn)題考察的是復(fù)雜的協(xié)同決策能力。思路應(yīng)是從信息輸入開(kāi)始，經(jīng)過(guò)分析（風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、能力分析），到?jīng)Q策制定，最后到協(xié)同執(zhí)行和信息交互。關(guān)鍵在于識(shí)別出決策所需的核心要素（安全、效率、流量影響），并描述一個(gè)系統(tǒng)化的分析流程，體現(xiàn)協(xié)同信息在感知、預(yù)測(cè)和決策中的重要作用。八、答案：在車路協(xié)同環(huán)境下實(shí)現(xiàn)車輛精確控制所面臨的主要挑戰(zhàn)包括：1.信息延遲與不確定性：V2X通信存在固有的傳輸延遲和帶寬限制，導(dǎo)致信息更新不及時(shí)。同時(shí)，通信鏈路可能受到干擾、阻塞，信息本身也可能存在噪聲、錯(cuò)誤或被偽造，增加了控制輸入的不確定性。2.系統(tǒng)建模復(fù)雜性與非線性：真實(shí)的車輛模型受多種因素影響（如輪胎模型、空氣動(dòng)力學(xué)、懸掛系統(tǒng)）且具有非線性、時(shí)變性，精確建模困難。車路協(xié)同系統(tǒng)更是復(fù)雜的分布式動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，難以建立統(tǒng)一精確的全局模型。3.多車交互與協(xié)同控制復(fù)雜性：多輛車之間的動(dòng)態(tài)交互非常復(fù)雜，需要解決分布式協(xié)同、沖突避免、一致性保持等問(wèn)題。設(shè)計(jì)能夠有效處理多車交互的協(xié)同控制算法難度大。4.傳感器融合與狀態(tài)估計(jì)精度：需要融合單車傳感器和V2X信息進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，如何有效融合、處理信息冗余和矛盾、提高估計(jì)精度是挑戰(zhàn)。5.控制算法的魯棒性與實(shí)