[发明专利]一种应对通信异常的智能网联汽车编队控制方法及系统

说明书

一种应对通信异常的智能网联汽车编队控制方法及系统。本发明通过位置获取单元、速度获取单元、加速度获取单元获取各车辆的行驶数据，通过通讯单元交互该数据，建立前车‑领航车跟随车的编队拓扑结构。在通讯正常时，本发明根据理想车间距计算模型，结合实际交通环境多输入及多约束特点，同时考虑通信过程中存在的异常情况，基于模型预测控制建立智能网联汽车编队控制。在通讯异常时，分别根据异常车辆所处的车队位置决定采用不同的编队切换方式。本发明能够解决通讯异常车辆对整个车队行驶的干扰，保证车辆正常通行。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，具体而言涉及一种应对通信异常的智能网联汽车编队控制方法及系统。

背景技术

近年来，互联网、信息通信、环境感知等相关技术的快速发展，使得智能网联汽车作为交通问题新的解决方案。智能网联汽车可以实时共享运行数据，如速度、相对位置等，进而有利于车辆实时调整状态，保障行驶安全性，提高车辆群体可组织性，为达到道路车流有序化目的，车辆编队技术也随之应运而生。通过车辆编队技术，车辆能保持理想车间距和车速行驶，有利于缓解城市干线有拥堵、提高道路通行能力。受限于无线通信系统受交通环境时变性限制影响(时延、丢包、中断等)，编队控制系统在实际应用中存在一定难题。

智能汽车作为智能交通的重要组成部分，是未来研究的重点及热点。目前国内外众多学者、企业和高校已对此进行了大量的探索与研究。1939年，美国通用汽车首次展出无人驾驶概念车，人们对于智能汽车的研究逐步加深并取得了一定成果。1970年，部分车企尝试使用射频和磁钉的方式引导车辆实现自动驾驶。1995年，美国卡耐基梅隆大学研制出的无人驾驶汽车在州际公路上完成测试。2009年，谷歌推出智能驾驶汽车计划。2015年，福特获得美国加州智能驾驶车辆测试许可。国内方面，从上世纪90年代开始，我国国内高校及车企也展开了对自动驾驶技术的研发。成果包括：1992年，国防科技大学研制出国内第一款自动驾驶汽车CITAVT-I型；2011年，一汽红旗HQ3无人驾驶车完成从长沙至武汉286公里的路测；2016年，长安汽车完成2000公里超级无人驾驶测试；百度提出Apollo平台积极推动智能汽车技术发展。

随着无线通信技术发展，智能网联汽车可通过编队控制技术，能够有效提高道路车辆密度和道路通行能力，并到达节约能源的效果。美国加州大学伯克利分校早于1986年就成立了PATH项目组，对车辆编队控制模型展开研究。1996年，日本采用11辆具有自动驾驶功能的车辆组成车辆队列，在高速公路进行了往返11km的车队驾驶实验。1997年，美国智能高速公路系统协会在加州圣地亚哥市的15号州际高速公路上成功地进行了一系列演示实验。理论研究成果方面，2010年国内清华大学、北京航空航天大学相关学者提出了一种基于滑模控制的车辆自适应巡航控制方法，并分析了机械延误和滑模控制相关参数对异构车辆编队稳定性的影响。上海交通大学相关学者研究了车辆编队整体的领航跟随控制和编队组织规则，基于鲁棒自适应控制，设计了相应领航跟随控制策略。

随着智能网联汽车技术大规模应用，如何在复杂通信网络环境下提高控制模型预测性，目前相关技术成果较少。因此，本发明结合模型预测控制方法可多处理多约束条件的理论优势及无线通信技术特点，提出了一种适用于无线通信异常情况下的基于时变通信拓扑结构的车间距策略和车辆编队控制方法，可有效提高车辆行驶安全性，提高道路通行能力。

然而，现有的智能汽车编队运行技术存在以下不足：

智能网联汽车行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别精度方面有待提高；确定车辆的位置信息有利于编队控制的准确性；面对复杂的交通环境，应该加强深度学习与增强学习等机器学习方法，确保车辆在复杂工况和未知工况下决策的舒适性、安全性及高效性。由于道路环境的复杂性，目前智能网联汽车研究大多聚焦单车控制，多车协同应用较少。