[发明专利]一种异质车联网条件下自主车队运行的容错控制方法

说明书

本发明公开了一种异质车联网条件下自主车队运行的容错控制方法，包括以下步骤：(1)考虑驾驶员的滞后反应时间随时间变化的特性，提出了更符合实际的耦合映射跟驰模型；(2)利用李雅普诺夫函数理论，推导了车队行驶满足稳定性的充分条件；(3)考虑异质车联网环境下同时存在人工驾驶车辆和自动驾驶车辆，根据车流的运行特性，将人工驾驶车辆抽象为自动驾驶车辆传感器失效的情况，设计了状态反馈速度控制器。本发明设计了复合人工驾驶车辆和自动驾驶车辆的状态反馈速度控制器，使得系统在部分传感器失效的情况下仍然满足渐进稳定，即可缓解交通拥堵问题。

技术领域

本发明涉及车队控制技术领域，特别涉及一种异质车联网条件下自主车队运行的容错控制方法。

背景技术

交通拥堵是城市发展中的重要问题，众多学者从不同角度提出有效的调控手段，一方面，提出了一系列交通需求管理策略影响交通行为，如拥挤收费、公交优先等；另一方面，有学者从车流运行演化角度探索交通拥挤形成机理，并依此提出交通供给管理策略，在此基础上形成了一系列交通流模型，例如：水动力模型、车辆跟驰模型、元胞自动机模型、气体动力学模型等。传统的跟驰模型将行驶过程中每辆车的运动状态描述为微分方程形式，但对于比较复杂的交通模型的差分方程不易求解，于是有学者提出新的方法来替代传统跟驰模型。

Yukawa和Kikuchi首次将耦合映射理论运用到交通建模上来[Yukawa S,KikuchiM.单向交通流的耦合映射模型[J].Journal of the Physical Society of Japan,1994,64(1):35-38.][Yukawa S,Kikuchi M.交通流的密度变化[J].Journal of the PhysicalSociety of Japan,1996,65(4):916-919.]。Konishi在Bando[Bando M.交通拥堵的动态模型与数值仿真[J].Physical Review E Statistical Physics Plasmas Fluids&RelatedInterdisciplinary Topics,1995,51(2):1035-1042.]提出的最优速度函数基础上，探讨了不允许超车的单车道耦合映射跟驰模型的稳定性问题。由于Konishi模型能够较好地反映现实交通状况，而且建模简单，通用性强，自提出以来，学者们从不同角度进行了拓展研究，例如：Han等[Han X,Cheng O,Li X.考虑非恒定驾驶员灵敏度的修正耦合映射车辆跟驰模型[J].Procedia Engineering,2012,31:1045–1049.]建立了一类考虑驾驶员恒定滞后反应时间的耦合映射跟驰模型；Fang[Fang Y L,Shi Z K,Cao J L.含速度差的改进耦合映像交通流模型中的拥挤现象分析与延迟反馈控制[J].Communications in NonlinearScience&Numerical Simulation,2015.]考虑连续车辆速度差对车流稳定性的影响，在控制器中加入了静态和动态的反馈控制项。

近年来，随着移动通信技术、互联网技术的飞速发展，车联网系统和自动驾驶车辆(Connectedandautonomousvehicles:CAVs)也日新月异，成为汽车行业和人工智能领域投资的重要驱动力和新的增长点。据2017年10月美国智库布鲁金斯学会称，在过去三年，全球对自动驾驶汽车技术的投入超过800亿美元，自2016年开始，投资活动明显增多，并会在未来一段时间内继续上升。预期到2025年，CAVs车辆技术和车路协同技术将趋于成熟并陆续出现在汽车市场上，这将对道路驾驶环境造成重要的影响。与普通人工驾驶车辆相比，CAVs装有精密的感应装置和自适应巡航控制装置，它能够帮助车辆检测其周围的物体和交通环境，当驾驶环境发生变化时，车辆能在极短时间内做出反应并实现车队行驶的自动规划和协同控制，从而极大地提升道路的通行能力。相比于普通人工驾驶车辆，CAVs几乎不存在控制延迟性，因而其驾驶特性将存在显著的差异。