[發(fā)明專利]一種混合交通場景下的多船分布式協同控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110366732.2
• 申請日: 2021-04-06
• 公開（公告）號: CN113138554B
• 公開（公告）日: 2023-09-05
• 發(fā)明（設計）人: 陳琳瑛;黃亞敏;牟軍敏
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 胡琳萍

1.一種混合交通場景下的多船分布式協同控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

在每一個采樣時刻，各異質智能體獲取當前時刻的本船信息和他船信息；其中，本船信息包括本船狀態(tài)和控制輸入，他船信息包括他船狀態(tài)和他船期望，他船期望為他船期望本船在下一時刻所做出的決策；

基于獲取的當前時刻的本船信息和他船信息，各異質智能體采用模型預測控制和串行迭代方式更新本船下一時刻的控制決策；

若各異質智能體下一時刻的控制決策與他船期望一致時，所有異質智能體達成控制協議；

其中，智能體之間的協同控制問題求解形式為：

y_a(k)＝h(x_a(k),u_a(k)),

y_a(k)＝z_a(k),

g(x_a(k),u_a(k),z_b(k))≤0,

式中，J_a(x_a(k),u_a(k))為智能體a的目標函數，x_a(k)和u_a(k)分別為a在k時刻的狀態(tài)和控制輸入；為協同智能體集合；為與智能體a溝通協同的智能體集合；y_a(k)為智能體a與其他智能體的耦合參數，z_a(k)為其他智能體對這一耦合參數的期望值；g(x_a(k),u_a(k),z_b(k))≤0為智能體a和智能體b之間的耦合約束。

2.根據權利要求1所述的混合交通場景下的多船分布式協同控制方法，其特征在于，模型預測控制具體為：

在每一個采樣時刻，異質智能體基于本船信息和他船信息，預測本船未來一段時間內的控制序列，并以該控制序列的第一個元素作為控制決策；

在下一個采樣時刻，重復上述過程，進行滾動優(yōu)化。

3.根據權利要求2所述的混合交通場景下的多船分布式協同控制方法，其特征在于，模型預測控制還包括：反饋矯正，通過預測誤差反饋，修正預測模型。

4.根據權利要求1所述的混合交通場景下的多船分布式協同控制方法，其特征在于，串行迭代具體為：在每一個采樣時刻，控制決策先更新的船舶使用的是后更新船舶的前一次迭代信息，控制決策后更新的船舶使用的是前更新船舶的本次迭代信息。

5.根據權利要求1所述的混合交通場景下的多船分布式協同控制方法，其特征在于，本船狀態(tài)和他船狀態(tài)包括位置、航向和航速。

6.根據權利要求1所述的混合交通場景下的多船分布式協同控制方法，其特征在于，本船狀態(tài)通過本船設置的傳感器測得，他船狀態(tài)通過本船設置的傳感器測得或由他船通過通信告知。

7.根據權利要求1所述的混合交通場景下的多船分布式協同控制方法，其特征在于，采用以下方式求解該協同控制問題：

首先建立目標函數的增廣拉格朗日函數：

式中，λ_a為對偶變量，ρ_a為懲罰系數；

再通過以下迭代：

式中，S表示迭代次數，即不同的采樣時刻。

8.根據權利要求7所述的混合交通場景下的多船分布式協同控制方法，其特征在于，當原空間和對偶空間的殘差和滿足預設標準時，迭代終止，協議達成：

式中，和為預設閾值。