【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动矿卡车队控制，具体为考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法及系统。
技术介绍
1、随着人工智能、移动通信和云计算等先进技术的快速发展，智慧交通得到越来越普遍的重视。先进的通信技术和自动驾驶技术促进了多车编队的产生。通过控制多车辆，使其以某一预设的形状排列在一起，并且同步控制其行为，已被证明具有多项技术优势：减少行驶距离和时间，提高行驶效率；减少燃料消耗，有利于环境保护；控制车辆之间保持安全的间距和速度，提高交通安全性能。
2、多车编队控制起源于传统的自适应巡航控制（adaptive cruise control, acc）。基于后车的车载雷达和摄像机测出前车距离和速度，控制后车自动调整车速以跟随前车行驶，但是这种控制没有考虑车辆间的通信以及协作，于是，引入了协同自适应巡航控制（cooperative adaptive cruise control, cacc）。通过车辆间的无线通信信息共享，进一步减小跟车距离，达到更加精确的车距控制。目前的研究主要集中于线性队形的控制，常见的编队控制技术主要有“领导者-跟随者”法，虚拟结构法、基于行为法、基于图论法和人工势场法五种。其中，“领导者-跟随者”法应用最为广泛。矿区环境恶劣、危险度高，对自动驾驶车辆作业需求迫切，鉴于在商业方面的发展潜力，多自动驾驶矿卡编队成为一项具有广阔发展前景的技术。
3、自动驾驶车队是多智能体系统的一种特殊形式，所以多车编队控制隶属于多智能体协同控制，其同步控制则可划分为包含领导者的多智能体系统的领导跟随一致性问题。区
4、针对异构的多智能体系统，为达成一致行为，通常采用两类方法：一是构建同质化模型，例如将包含目标状态的模型纳入所有智能体内部；二是匹配参考模型，采用模型参考自适应或分布式前馈的方法。分布式内部模型方法通过构建一致性动力学解决异质模型的差异，具有良好的干扰抑制作用，但是需要满足传输零点条件；采用分布式前馈方法匹配参考模型时，将参考模型的控制输入作为控制器的前馈，可以提高系统收敛速度，通过自适应分量消除模型间的异质成分，可以较好地匹配参考状态，并且不需要满足传输零点条件。例如，baldi s等在2019年提出一种自适应虚拟模型参考方法，该方法适用于具有任意大匹配不确定性的异构智能体的自适应同步问题。
5、对于矿区场景，刘辉等在2021年提出一种基于改进蚁群算法的无人矿车路径规划方法，通过引入障碍探索和速度-坡度模型，提高矿车寻迹能力。王鹏飞等在2022年提出一种矿卡全程无冲突协同通行规划方法，基于时间距离约束以消解车间冲突，基于自适应梯形速度规划方法以规划速度，实验证明了方法的有效性。这些研究只做了单车的路径规划以及运动控制，尚未研究多车编队控制内容。
6、综上，目前的现有研究主要关注车辆之间的通信延迟和不稳定性，对于关注个体动力学的同步问题研究不能深入。因此，本专利技术聚焦同步性研究，即在一定的通信基础上，重点关注车辆个体动力学，在固定间距策略下，建立具有不同惯性时间常数的车辆动力学模型，进而设计自适应同步控制器。缺少对矿区场景下的多车编队问题研究。
7、本专利技术提出一种考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，在固定间距策略下，针对具有不同惯性时间常数的车辆动力学模型，设计自适应同步控制器，通过自适应分量对异质车辆模型进行补偿，进一步提高跟随车与引导车之间的同步效果。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的自动矿卡车队控制方法存在通信延迟，不成熟，以及如何解决矿卡惯性大微小差异，可能会导致作业的结果不同，进而影响整个系统的运作的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，包括车辆之间采用固定间距策略形式，计算车间距误差；结合控制器构建具有不同惯性时间常数的车辆动力学模型；构建自适应同步控制器进行异质转换匹配，通过李雅普诺夫稳定性方法构建自适应控制律。
4、作为本专利技术所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法的一种优选方案，其中：所述计算车间距误差包括车辆之间采用固定间距策略，车间距表示为：
5、；
6、其中，为固定间距，为车与目标车在时间的间距；车间距误差表示为：
7、；
8、其中，为车辆的位置，为车辆的位置，为车辆的长度。
9、作为本专利技术所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法的一种优选方案，其中：所述车辆动力学模型包括响应一阶惯性环节，输入加速度的控制量，表示为：
10、；
11、其中式中，为车辆的加速度，为控制输入，为车辆的惯性时间常数，表示车辆i的加速度变化率；构建车间距误差和车辆动力学模型，表示为：
12、；
13、其中，表示车辆i的位置误差变化率，表示车辆的速度变化率，为车辆的位置误差，表示车辆的速度，表示车辆的前车速度，车辆驱动力衰减系数，为车辆的目标驱动力；不同车辆的惯性时间常数满足，代入，输出加速度变化率，表示为：
14、 ；
15、其中，表示惯性时间常数的基准值，为车辆惯性常数的差异值，根据车辆惯性常数的差异值和车辆的惯性时间常数关系确定车辆的异质性参数绝对值，表示为：
16、；
17、具有异质惯性时间常数的车辆模型表示为：
18、；
19、完成异质惯性时间常数的车辆模型构建后，构建自适应同步控制器。
20、作为本专利技术所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法的一种优选方案，其中：所述构建自适应同步控制器包括进行控制器输入，表示为：
21、；
22、其中，表示车辆j的位置误差，表示车辆j的速度，为队列引导车的目标加速度，为针对相邻车距离偏差的控制器增益，为针对相邻车速度偏差的控制器增益，为针对头车速度偏差的控制器增益，为引导车的控制输入；最终控制器输入表示为：
23、；
24、确定控制器后构建状态空间车辆模型。
25、作为本专利技术所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法的一种优选方案，其中：所述构建车辆状态空间模型包括结合具有异质惯性时间常数的车辆模型和最终控制器输入构建状态空间车辆模型，表示为：
26、；
27、输入引导车辆数据获得头车的动力学状态空间模型。
28、作为本专利技术所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法的一种优选方案，其中：所述构建自适应控制律包括通过李雅普诺夫稳定性方法构建自适应控制律，将每个车辆的控制输入分为两个部分，表示为：
29、 ；
30、其中，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于：所述计算车间距误差包括车辆之间采用固定间距策略，车间距表示为：
3.如权利要求2所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于：所述车辆动力学模型包括响应一阶惯性环节，输入加速度的控制量，表示为：
4.如权利要求3所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于：所述构建自适应同步控制器包括进行控制器输入，表示为：
5.如权利要求4所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于：所述构建车辆状态空间模型包括结合具有异质惯性时间常数的车辆模型和最终控制器输入构建状态空间车辆模型，表示为：
6.如权利要求5所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于：所述构建自适应控制律包括通过李雅普诺夫稳定性方法构建自适应控制律，将每个车辆的控制输入分为两个部分，表示为：
7.如权利要求6所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡
8.一种采用如权利要求1~7任一所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法的系统，其特征在于：包括行驶模块，车辆动力学模型建立模块，自适应控制模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于：所述计算车间距误差包括车辆之间采用固定间距策略，车间距表示为：
3.如权利要求2所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于：所述车辆动力学模型包括响应一阶惯性环节，输入加速度的控制量，表示为：
4.如权利要求3所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于：所述构建自适应同步控制器包括进行控制器输入，表示为：
5.如权利要求4所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于：所述构建车辆状态空间模型包括结合具有异质惯性时间常数的车辆模型和最终控制器输入构建状态空间车辆模型，表示为：
6.如权利要求5所述的考虑车辆异质性的多自动驾驶矿卡同步控制方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁延超，刘玉敏，李哲林，陈赛，袁之亮，闵晓静，
申请(专利权)人：苏州观瑞汽车技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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