基于交通信息的电动汽车制动策略及仿真

董振鹏，祖炳锋*，周建伟，徐佳晨

（1.天津大学 内燃机研究所,天津 300072，中国；2.天津大学 机械工程学院,天津 300072，中国；3.天津特瑞捷动力科技有限公司，天津 300072，中国）

随着“ V2X ”(“车辆与万物”，vehicle to everything)等交通通信技术的发展，以及车载雷达等传感器的普及，汽车可以更好地感知环境，获取当前及未来的路况信息，做出更加正确的决策和控制[1]，在满足驾驶性的同时，提高其经济性与安全性。在高等级自动驾驶全面应用之前，利用路况信息辅助驾驶员安全、舒适、经济地驾驶具有重要意义。对于制动领域，在满足驾驶员操纵意图的基础上，利用路况信息提高新能源汽车的主动安全性与能量回收经济性备受关注。根据驾驶员是否踩制动踏板，可将车辆制动分为滑行制动和踏板制动。

汽车在市区拥堵道路行驶需要频繁制动，制动过程消耗能量约占直接驱动汽车行驶总能量的30%～50%[2]，提高滑行制动强度，能减少驾驶员频繁踩制动踏板的疲劳感，增强能量回收效果；在高速工况行驶时，放松加速踏板后的较短时间内又会提高汽车驱动力来恢复车速，如果滑行回收强度过大，将导致能量转化损失增加，也不利于电动汽车的经济性。所以，滑行回收强度应根据交通状况确定。国外已有部分量产车型实现该功能，保时捷Taycan、奥迪e-tron等在自动回收模式能够根据路况确定滑行回收强度。在国内的相关研究中，主要利用电机模拟发动机的倒拖进行滑行回收[3-4]，并未实现滑行能量回收的最大潜力。……