【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶与智能交通，具体涉及一种基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法及系统。
技术介绍
1、针对编队的非线性控制方法有：基于反步法的控制方法、模型预测控制、鲁棒控制、协同容错控制、h∞控制、自适应积分滑模控制、基于一致性的分布式控制、人工神经网络控制和滑模控制等等。
2、反步法在当模型阶次较高时，控制器的设计较为繁琐，结构过于复杂。模型预测控制对模型的精确度要求较高，并且针对不同的应用场景需要设计不同的代价函数，同时调参难度大。鲁棒控制很难会工作在最优状态，所以系统的稳态精度会比较差。h∞控制器的设计过程繁琐。自适应控制适用于被控对象特性未知或扰动特性变化范围很大，同时又要求保持高性能指标的一类系统，但它设计尚缺乏系统性，无法定义控制目标。神经网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，并且具有全局逼近能力，但当训练样本增加时，网络的复杂度增加，从而导致运算量增加。滑模控制能够克服系统的不确定性，对外界干扰和未建模动态具有很强的鲁棒性，尤其是对于非线性系统的控制具有良好的控制效果。
3、相较于已有的前...
【技术保护点】
1.一种基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法，其特征在于，建立虚拟点-领航跟随编队模型包括领航车leader、跟随车followers和虚拟点的数学模型；
3.根据权利要求2所述的基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法，其特征在于，对被控量进行降维处理，将横向位置误差和横摆角误差一起考虑，误差变量修改为：
4.根据权利要求3所述的基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法，其特征在于，采用滑模控制算法对followers进行控制，在前置跟随拓扑...
【技术特征摘要】
1.一种基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法，其特征在于，建立虚拟点-领航跟随编队模型包括领航车leader、跟随车followers和虚拟点的数学模型；
3.根据权利要求2所述的基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法，其特征在于，对被控量进行降维处理，将横向位置误差和横摆角误差一起考虑，误差变量修改为：
4.根据权利要求3所述的基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法，其特征在于，采用滑模控制算法对followers进行控制，在前置跟随拓扑结构下的车辆编队中，因为每一辆follower只能获得前方车辆的位置、速度和角速度信息，滑模面为：
5.根据权利要求4所述的基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法，其特征在于，由于无人车编队是一个整体，当前方车辆收到干扰时，因尽量避免干扰误差沿着车流方向扩大，即保证车辆编队的链式稳定性；当车辆之间的误差传递函数gi(s)＝ei+1(s)/ei(s)(i＝1,...,n)都满足||gi||≤1时，则可以保证无人车编队的链式稳定性；
...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。