[發(fā)明專利]一種基于模糊模型預(yù)測控制的智能車隊縱向跟隨控制方法

有效

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• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN112148001B
• 公開（公告）日: 2022-12-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 雷利利;張通;王梓
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇大學(xué)
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02;G05B13/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明涉及車輛編隊控制領(lǐng)域，特別是指一種基于模糊模型預(yù)測控制的智能車隊縱向跟隨控制方法，目的是提高模型預(yù)測控制算法應(yīng)用于車隊縱向跟隨控制系統(tǒng)的靈活性，保證車隊中的跟隨車輛能夠快速并平穩(wěn)的實現(xiàn)縱向跟隨。其包括以下步驟：建立車隊動力學(xué)模型、基于模糊模型預(yù)測控制建立上層控制系統(tǒng)、基于車輛逆動力學(xué)模型建立下層控制系統(tǒng)。本發(fā)明在上層控制系統(tǒng)設(shè)計中，引入模糊控制策略，根據(jù)間距誤差和速度誤差的大小調(diào)整目標(biāo)函數(shù)中的誤差權(quán)重系數(shù)，加快車隊進入穩(wěn)定狀態(tài)的響應(yīng)時間并在接近穩(wěn)定狀態(tài)時提高車輛的跟隨平穩(wěn)性。本發(fā)明能夠在滿足多約束的條件下保證上層控制系統(tǒng)能夠輸出更加精確合理的期望加速度，提高車隊行駛的穩(wěn)定性和乘坐舒適性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車輛編隊控制領(lǐng)域，特別是指一種基于模糊模型預(yù)測控制的智能車隊縱向跟隨控制方法。

背景技術(shù)

近年來，隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車、無人駕駛汽車、車聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)的迅速發(fā)展，車輛編隊控制也在朝著更加復(fù)雜、更加綜合性的方向發(fā)展。從簡單的PID控制到在單輸入單輸出系統(tǒng)中表現(xiàn)優(yōu)異的LQR控制，再到適用于多約束非線性系統(tǒng)的模型預(yù)測控制(MPC)等，更多先進的控制理論方法正在逐步應(yīng)用到車隊縱向跟隨控制中。

模型預(yù)測控制方法的主要優(yōu)點是系統(tǒng)的在線優(yōu)化，以漸進式的方式實施閉環(huán)控制，從而在每個時間步長內(nèi)解決優(yōu)化問題，保證控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可行性。這使模型預(yù)測控制方法能夠適應(yīng)更加符合現(xiàn)實情況的復(fù)雜多約束系統(tǒng)。

目前很多將模型預(yù)測控制應(yīng)用到車隊控制的研究中，建立的模型復(fù)雜度高，因此也獲得了較為精確的控制目標(biāo)。但在目標(biāo)函數(shù)的求解中，權(quán)重系數(shù)均設(shè)置為固定值，導(dǎo)致無法適應(yīng)多變的駕駛環(huán)境，不能滿足無人車隊縱向跟隨性和平穩(wěn)性的目標(biāo)。因此，有必要對現(xiàn)有的模型預(yù)測控制算法進行改進。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有方案的不足，提供一種基于模糊模型預(yù)測控制的智能車隊縱向跟隨控制方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：

第一步，建立車隊縱向動力學(xué)模型。

單軌縱向車輛模型運動過程可以由以下微分方程描述：

s、v、a分別代表車輛的縱向位移、車速和加速度。m為車輛總質(zhì)量，C_d代表氣動阻力系數(shù)，τ為車輛發(fā)動機時間常數(shù)，d_m為車輛機械阻力。η為發(fā)動機控制輸入：η＝ma_des+C_dv²+d_m+2τC_dva。

a_des表示控制系統(tǒng)輸出的期望加速度，車輛實際加速度與期望加速度的關(guān)系為：

根據(jù)運動學(xué)模型建立狀態(tài)空間方程：

y(t)＝Cx(t)

其中，u＝a_des表示系統(tǒng)控制輸入為理想加速度，ω代表系統(tǒng)測量的干擾，在本系統(tǒng)中為前車加速度，即ω＝a_i-1。x(t)＝[e_s,e_v,a_i,v_i]為系統(tǒng)狀態(tài)量e_s、e_v分別表示車隊中第i輛車與前車的間距誤差和速度誤差，a_i、v_i表示第i輛車的加速度和速度，車隊縱向運動學(xué)方程為：

e_s＝s_i-1-s_i-th*v_i-l-d₀