第61卷第3期Vol.61No.32023年3月March2023农业装备与车辆工程AGRICULTURALEQUIPMENT&VEHICLEENGINEERING0引言汽车保有量迅速增长导致的排放和能源消耗问题日益增加，中华人民共和国生态环境部发布的《中国移动源环境管理年报（2020）》指出，我国机动车产销量已连续11年位列世界第一，2019全国机动车4项污染物排放量初步核算为1603.8万t[1]。《中华人民共和国气候变化第二次两年更新报告》，向国际社会报告了我国应对气候变化的各项政策与行动信息，发布了国家温室气体清单，并表明我国道路运输是交通运输温室气体排放的主要贡献者，占84.1%[2]。因此，优化车辆的燃油经济性成为近年的研究热点。然而，机动车的燃油经济性不仅受到车辆发动机自身热效率的影响，同时，车辆行驶过程中的道路交通环境、驾驶员的驾驶行为模式等对燃油经济性的影响也十分明显[3]。发动机系统的节能优化存在难度大、成本高、周期长的问题，把改善驾驶行为作为主要工作内容的生态驾驶策略研究，正在和5G、智能网联生态结合，成为潜在的研究热点[4]。生态驾驶技术按场景可分为信息交叉口生态通过、生态协同自适应巡航、匝道合流区域协同控制、生态协同变道规划和经济线路5种[5]，本文主要研究车辆通过多交叉口的经济指导车速。目前，多交叉口经济指导车速策略可以分为基于规则的控制方法和基于优化的控制方法。基于规则的控制方法一般是通过V2X设备获取信号灯的周期和当前相位，采取预先设计好的规则，计算车辆通过下个路口或未来多个路口的建议车速。这doi:10.3969/j.issn.1673-3142.2023.03.006基于改进DP算法的多交叉口云端巡航策略窦佳安1,2，刘双喜1,2，聂国乐2，杨建军2（1.300131天津市河北工业大学机械工程学院；2.300300天津市中国汽车技术研究中心有限公司）[摘要]车速诱导技术是车联网环境下智慧交通系统的重要一环，车速诱导给驾驶员提供较为经济或较为省时的参考车速。以城市区域连续多交叉口条件下车辆的经济行驶车速为研究对象，以动态规划（Dynamicprogramming,DP）算法为基础进行求解。DP算法可保证结果全局最优，但需要遍历的车速曲线数量庞大，求解各条车速曲线对应的油耗计算量过大。采用并行分布式的云计算理念对DP算法作改进，新算法命名为改进动态规划化（Improveddynamicprogramming,IDP）算法，使得计算速度满足实时应用要求，且能耗表现接近DP算法的全局最优。[关键词]车辆工程；智慧交通；诱导车速；动态规划[中图分类号]U491.2+55；TP273+.1[文...
