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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方案

技术编号：40960659 阅读：2 留言：0更新日期：2024-04-18 20:39
本发明专利技术提供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，属于自动驾驶及智能交通技术领域，实时检测前方虚拟点的速度和角速度；建立领航者leader、跟随者followers和虚拟点的虚拟点‑领航跟随编队模型；将虚拟点‑领航跟随编队模型的被控量进行降维处理；根据输入量计算滑模控制律的输出量；根据控制律对不确定参数进行估计和修正。本发明专利技术基于前置跟随拓扑结构，提出领航前置跟随拓扑结构，设计拓扑滑模控制算法，减小了滑模控制抖振对系统的影响，保证了车辆编队的链式稳定性；对领航车加速度无突变、加速度突变以及加速度突变和噪声干扰共同作用的场景下，均可得到良好的控制性能，对可用于实际场景的无人驾驶编队控制系统具有重要的应用意义。

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【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、相较于已有的前置跟随拓扑结构，领航前置跟随拓扑结构具有以下优势：所有编队车辆可以获得领航车辆的信息，对前方路况拥有更好的感知能力；当编队车辆不能获取自身前方车辆信息时，但仍可以获得领航车的信息，具有更好的网络结构冗余。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供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，以解决上述
技术介绍
中存在的至少一项技术问题。

2、为了实现上述目的，本专利技术采取了如下技术方案：

3、第一方面，本专利技术提供一种基于前置跟随拓扑结构的无人车编队滑模控制方法，包括：

4、实时检测前方虚拟点的速度和角速度；

5、建立领航者leader、跟随者followers和虚拟点的虚拟点-领航跟随编队模型；

6、将虚拟点-领航跟随编队模型的被控量进行降维处理；

7、根据输入量计算滑模控制律的输出量；

8、根据控制律对不确定参数进行估计和修正；

9、输入量是前方虚拟点的线速度、角速度和当前车辆与前方车辆的纵向误差、横向误差以及角度误差，输出量是当前车辆的线速度和角速度，两个变量再作用于无人车辆编队运动学模型，形成一个完整的闭环管理系统。

10、进一步的，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；

11、leader的数学模型为：

12、

13、follower的数学模型为：

14、

15、虚拟点和leader的几何关系为：

16、

17、follower与虚拟点的全局横向位置误差xe，全局纵向位置误差ye和全局横摆角度误差θe为：

18、

19、将在x-y坐标系中的全局误差转换为在x'-y'坐标系下的局部误差，以follower为中心，建立了x'-y'局部坐标系；坐标系转换为：

20、

21、其中，e1代表横向误差，e2代表为纵向误差，e3代表横摆角度误差；

22、对转换后的坐标系求导，得x'-y'坐标系下follower的误差运动学方程：

23、

24、虚拟点的线速度和角速度可通过对follower的数学模型求导得到：

25、

26、则虚拟点的线速度可表示为：

27、由于虚拟点和leader的几何中心始终在一条直线上，因此θm＝θl，虚拟点的角度为：对角度求导可以得到虚拟点的角速度为：

28、

29、其中，x，y分别代表全局坐标系下的x轴与y轴，x′，y′分别代表以follower中心为原点的局部坐标系的x轴与y轴，gl(xl,yl)是leader的中心点坐标，xl是横坐标，yl是纵坐标，gm(xm,ym)是虚拟点的坐标，xm是横坐标，ym是纵坐标，gf(xf,yf)为follower的中心点坐标，xf为横坐标，yf为纵坐标，vl，vf分别表示leader和follower的速度，ωl，ωf分别表示leader和follower的角速度，θl，θf分别表示leader和follower的横摆角度，l表示时变安全距离。

30、进一步的，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：

31、

32、进一步的，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：

33、

34、其中且αi＞0(i＝1,2)。

35、对滑模面求导得到：

36、

37、则：

38、选择等速趋近律如下：

39、

40、其中且εi＞0(i＝1,2)。

41、则，基于前置跟随拓扑结构的滑模控制律为：

42、vf＝vmcose3+e2ωf+α1e1+ε1sat(s1)

43、

44、进一步的，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；

45、假设在ti(i＝1,2,...,n)时刻，follower i(i＝1,2,3)的滑模面s收敛，则存在时刻tm，使得当tm＝max{t1,t2,...,tn}，即t≥tm时，follower i(i＝1,2,3)的滑模面均收敛至0，即下式成立：

46、si(t)＝si+1(t)

47、将式滑模面带入上式进行laplace变换，得到：

48、

49、则误差传递函数为：

50、

51、误差传递函数的模值为：

52、

53、则，令||gi||≤1，参数设置满足ai+1≥ai，即可保证无人车编队的链式稳定性。

54、进一步的，采用自适应算法对不确定参数进行估计和修正后，再基于前置跟随拓扑结构，采用滑模控制算法对followers进行控制；

55、原自适应律为：

56、

57、为防止过大而造成控制输入信号过大或者的情况，需要通过自适应律的设计使的变化在范围内，采用映射自适应算法，对原自适应律进行修正：

58、

59、其中

60、第二方面，本专利技术提供一种基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制系统，包括：

61、传感器模块，用于实时检测前方虚拟点的速度和角速度；

62、模型建立模块，用于建立领航本文档来自技高网...

【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；

6.根据权利要求5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，采用自适应算法对不确定参数进行估计和修正后，再基于前置跟随拓扑结构，采用滑模控制算法对followers进行控制；

7.一种基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制系统，其特征在于，包括：

8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器相互通信，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令执行如权利要求1-6任一项所述的基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1-6任一项所述的基于前置跟随拓扑结构的无人车编队控制方法的指令。

...

【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；

...

【专利技术属性】
技术研发人员：李润梅，董拓源，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：

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