基于观测器的车队协同自主控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于观测器的车队协同自主控制方法，包括以下步骤：步骤1：初始化滤波器参数；步骤2：读取传感器的测量信息；步骤3：运用渐消记忆的卡尔曼滤波算法进行状态估计；步骤4：邻居车辆之间进行信息交换；步骤5：输出控制信号，发出控制指令。本发明专利技术通过渐消记忆的卡尔曼滤波算法，利用可获得的测量信号，得到间隔误差及其导数的估计值，解决了间隔误差不可测的问题和滤波发散的问题，并利用无线网络进行通信，邻居车辆之间实现信息交换和共享，根据当前车辆及邻居车辆的状态的估计值，得到控制信号，发出控制指令，实现了协同控制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种智能车的协同控制算法技术，特别涉及一种基于观测器的车队协 同自主控制方法，该自主控制方法是一种基于车载雷达、无线通信技术和卡尔曼次优滤波 的状态反馈控制方法。
技术介绍
车队协同控制是智能交通系统的重要组成部分，协同控制的实现，可以有效的缓 解交通拥堵，提高道路通行效率，减少交通事故，具有重要的理论和实用价值。传感检测技 术、无线通信技术、计算机技术和车辆控制技术的发展为车队协同控制的实现提供了坚实 的基础。本专利技术中，每辆车上都装有车载雷达、速度传感器、加速度传感器、无线收发模块和 计算机。车载雷达能够测量与前方车辆的距离和相对速度；速度、加速度传感器用来测量当 前汽车的速度和加速度；无线收发模块用于信息交换，通过计算机，运用卡尔曼滤波算法进 行状态估计并输出控制量，发出控制指令，实现车队协同自主控制。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于观测器的车队协同 自主控制方法，该协同自主控制方法是分布式的，车队中每辆车的地位是对等的，独立进行 滤波运算，不需要信息融合中心，从而降低了对硬件的要本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于观测器的车队协同自主控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：初始化滤波器参数；步骤2：读取传感器的测量信息；步骤3：运用渐消记忆的卡尔曼滤波算法进行状态估计；步骤4：邻居车辆之间进行信息交换；步骤5：输出控制信号，发出控制指令。

【技术特征摘要】
1. 基于观测器的车队协同自主控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1 :初始化滤波器参数； 步骤2 :读取传感器的测量信息； 步骤3 :运用渐消记忆的卡尔曼滤波算法进行状态估计； 步骤4 :邻居车辆之间进行信息交换； 步骤5 :输出控制信号，发出控制指令。2. 根据权利要求1所述的基于观测器的车队协同自主控制方法，其特征在于，所述步 骤1中，所述的滤波器参数包括当前车辆状态变量、误差协方差矩阵和邻居车辆的状态变 量。3. 根据权利要求2所述的基于观测器的车队协同自主控制方法，其特征在于，所述状 态变量包括间隔误差、速度误差和加速度误差，所述的状态变量的初始值服从高斯分布。4. 根据权利要求1所述的基于观测器的车队协同自主控制方法，其特征在于，在步骤2 中，所述传感器包括车载雷达，速度传感器和加速度传感器；所述车载雷达装在车头，能够 获得当前车与前面车辆的距离以及当前车与前面车之间的相对速度；所述速度传感器和加 速度传感器安装在汽车内部，用于获得当前汽车的速度值和加速度值，并得到观测方程： Zi (k) = HiXi (k) +Yi+Vi (k), 其中，Zi为当前汽车的观测值，Xi为当前汽车的状态值,Yi为常数，V i为观测噪声，Hi为 观测矩阵。5. 根据权利要求1所述的基于观测器的车队协同自主控制方法，其特征在于，在步骤3 中，车队中除第一辆以外的汽车均运用所述的卡尔曼滤波算法进行状态估计。6. 根据权利要求1所述的基于观测器的车队协同自主控制方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘永桂，潘创，高焕丽，李伯忍，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44