Predictive Cruise Control of Full Electric Vehicles: A Comparison of Different Solution Methods <ce:cross-ref refid='fn1'> <ce:sup loc='post'>?</ce:sup> </ce:cross-ref>

Hongqing Chu; Shiying Dong; Jinlong Hong; Hong Chen; Bingzhao Gao

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Predictive Cruise Control of Full Electric Vehicles: A Comparison of Different Solution Methods ?

机译：完全电动车辆的预测巡航控制：不同解决方法的比较？

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The integration of electrification and intelligence is of great significance to alleviating range anxiety of electric vehicles. Predictive cruise control (PCC), which optimizes the longitudinal driving strategies by using the upcoming road traffic information, can further improve the vehicle economy. The paper gives the comparison of different solution methods regarding PCC problem of electric vehicles. The car-following optimization problem is formulated as a constrained nonlinear optimization problem. For ease of presentation, the car-following optimization problem is reformulated as a standard form of the optimization problem in continuous time domain. Then, the standard form of the optimization problem is transformed from a continuous form to a discrete form by using Euler method and Gauss pseudospectral method. Two common solution methods, that is dynamic programming and sequential quadratic programming, are used to solve the optimization problem in discrete form. Simulations are performed to demonstrate the comparison of different solution schemes.

机译：电气化和智能的整合对于减轻电动汽车的焦虑来说具有重要意义。预测巡航控制（PCC），通过使用即将到来的道路交通信息优化纵向驾驶策略，可以进一步提高车辆经济。本文给出了关于电动汽车PCC问题的不同解决方法的比较。汽车之后的优化问题被制定为约束的非线性优化问题。为了便于介绍，汽车之后的优化问题是在连续时域中的优化问题的标准形式重新重整。然后，通过使用欧拉方法和高斯假谱法从连续形式转换优化问题的标准形式。两个常见的解决方案方法，即动态编程和顺序二次编程，用于以离散形式解决优化问题。进行仿真以证明不同解决方案的比较。

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来源
《IFAC PapersOnLine》 |2021年第10期|共6页
作者
Hongqing Chu; Shiying Dong; Jinlong Hong; Hong Chen; Bingzhao Gao;
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关键词
Predictive cruise controlelectric vehiclemodel predictive controlEuler methodGauss pseudospectral methoddynamic programmingsequential quadratic programming;

机译：预测巡航控制电动媒体标志力预测侦察器方法Gauss伪旋光谱法Indmic编程顺序二次编程;

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