随着世界各国对汽车排放与能耗标准的不断提高以及多国禁售内燃机汽车计划时间节点的临近,众多汽车制造商纷纷推出了采用电机驱动行驶的电动汽车。电动汽车相比传统燃油汽车在续航方面依然存在劣势,延长续航里程对电动汽车产业发展具有重要意义。与此同时,汽车智能化程度也日渐提高,辅助驾驶员操控汽车的功能逐步完善,未来的汽车有望在不需要驾驶员的操作下自主行驶,这将彻底改变人类的乘车出行方式。综上所述,在未来的汽车产业中,汽车制造商之间很可能围绕电气化与智能化展开竞争。电气化方面,电动汽车的行驶能耗与其行驶速度具有密切联系;智能化方面,具备自动驾驶功能的智能汽车需要自主决策最适行驶速度。本文出自华晨宝马汽车有限公司与大连理工大学校企合作联合培养博士生项目,研究内容偏向实际应用,研究课题由华晨宝马汽车有限公司根据汽车行业的前沿研发方向提出:实现具备自动驾驶功能的智能电动汽车可在下坡工况行驶中自主决策兼顾节能方面考虑的最佳行驶速度以最大化行驶中的能量回收。在研究中发现,可将下坡工况延伸至更复杂的坡路工况,通过对动态规划在计算最优车速策略方面应用的深入研究,实现了动态规划在综合路况下实时、在线计算智能电动汽车的最优车速策略,提高行驶中的能量回收或降低行驶能耗,达到延长智能电动汽车续航里程、降低用户使用成本并减少环境污染的目的。本文的主要研究内容包含以下几方面:（1）提出了通过优化车速实现智能电动汽车行驶中势能、动能及电能间的高效转化策略,将下坡行驶中智能电动汽车减少的势能最大程度转化成电能存储在电池中,或将坡路工况下行驶的智能电动汽车能耗极小化,达到延长续航里程的目的,并分析了最优车速策略下智能电动汽车具有更高能量转化效率的原因。（2）针对离散距离动态规划算法无法实时计算智能电动汽车最优车速策略问题,提出了格子法离散距离动态规划,通过格子法离散距离动态规划降低最优解的搜索范围,在不影响计算结果的前提下降低离散距离动态规划计算量及计算时间,实现离散距离动态规划最优车速策略实时计算。在此基础上,提出了双自由度离散时间动态规划,实现引入时间约束,解决了离散距离动态规划考虑变量相对单一,难以计算综合路况下的最优车速策略问题。（3）针对双自由度离散时间动态规划难以实时、在线计算智能电动汽车最优车速策略问题,提出了矢量数据网求解器,在不影响计算精度的前提下大幅提升双自由度离散时间动态规划的计算速度,实现了双自由度离散时间动态规划在滚动优化下根据实时交通事件在线计算该事件影响下智能电动汽车的最优车速策略。（4）针对目前多数导航地图不包含最优车速策略计算所需的坡度数据问题,提出了一种将数据拟合与数据挖掘结合的坡度数据库建立方法。该方法中,首先通过行驶轨迹拟合计算汽车的三维行驶轨迹;随后将全部在线汽车拟合后的行驶轨迹上传至服务器并建立全部在线汽车覆盖路面的点云数据库,通过数据挖掘方法将点云数据库中的数据归类并计算每类中最有效的特征点的坐标及坡度值,最终建立智能电动汽车最优车速策略计算所需的坡度数据库。（5）通过实车测试验证了智能电动汽车最优车速策略的仿真结果。测试结果说明本文提出的一系列计算方法可为具备自主控制车速能力的智能电动汽车实时、在线计算最优车速策略,实现智能电动汽车行驶中势能、动能及电能间的高效转化,从而降低智能电动汽车行驶能耗并提高乘坐舒适性。