[发明专利]一种基于Tube MPC的异构车队稳定性分布式控制方法有效

专利信息
申请号: 202111464608.6 申请日: 2021-12-03
公开(公告)号: CN114200835B 公开(公告)日: 2023-04-25
发明(设计)人: 李攀硕;茅杏妍;鲁仁全;李鸿一 申请(专利权)人: 广东工业大学
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 佛山市君创知识产权代理事务所(普通合伙) 44675 代理人: 许菲菲
地址: 510000 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 tube mpc 车队 稳定性 分布式 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于Tube MPC的异构车队稳定性分布式控制方法,其特征在于,包括以下步骤:

确定车辆的固有参数和车辆在运行过程中的实时参数;

分别建立领航车和跟随车辆的动力学模型,并定义领航车、跟随车辆的实际状态,确定领航车和跟随车辆的状态约束集、控制输入约束集,以及跟随车辆的扰动集;

利用所述领航车和跟随车辆的动力学模型、实际状态、状态约束集、控制输入约束集、扰动集,构建领航车辆、跟随车辆的控制器,利用控制器实现分布式控制;

所述领航车的动力学模型的建立过程为:

设领航车的初始位置p0(0)为原点,并令p0(t),v0(t)和a0(t)分别是领航车的实际位置、实际速度和实际加速度;u0(t)是领航车的控制输入量,τ0是领航车执行器和控制器之间的信号传输时延,Δt是采样时间,则动力学模型为:

p0(t+1)=p0(t)+v0(t)Δt,

v0(t+1)=v0(t)+a0(t)Δt,

所述领航车的实际状态表示为:

x0(t)=[p0(t) v0(t) a0(t)]T

领航车的状态约束集可表示为领航车的控制输入约束集可表示为

其中分别是保证领航车安全行驶的最小速度和最大速度,分别是领航车的最小加速度和最大加速度,分别是领航车的最小控制输入量和最大控制输入量;

对于领航车受到的外部干扰,存在以下关系:

x0(t+1)=A0x0(t)+B0u0(t)+w0(t)

其中:

所述跟随车辆的动力学模型的建立过程为:

队列中的跟随车辆i的动力学模型如下所示:

pi(t+1)=pi(t)+vi(t)Δt,

vi(t+1)=vi(t)+ai(t)Δt,

其中pi(t),vi(t)和ai(t)分别是跟随车辆i的实际位置、实际速度和实际加速度,ui(t)是跟随车辆i的控制输入量,τi是跟随车辆i的执行器和控制器之间的信号传输时延,Δt是采样时间;

跟随车辆i与其前车i-1的期望间距di(t)应满足:

di(t)=hivi(t)+d0

hi是车辆与前车保持的时距,d0是避免车辆之间发生碰撞的安全距离;

将跟随车辆i与其前车i-1的实际间距pi-1(t)-pi(t)与期望间距di(t)之间的差值定义为间距偏差ei,p(t),将跟随车辆i的实际速度vi(t)与其前车i-1的实际速度vi-1(t)之间的差值定义为速度偏差ei,v(t),具体表示如下:

ei,p(t)=pi-1(t)-pi(t)-hivi(t)-d0

ei,v(t)=vi-1(t)-vi(t)

所述跟随车辆的实际状态定义为:

xi(t)=[ei,p(t) ei,v(t) ai(t)]T

将前车的加速度ai-1(t)视为跟随车辆i所受到的扰动wi(t),那么跟随车辆i的实际状态xi(t)满足如下关系式:

xi(t+1)=Aixi(t)+Biui(t)+wi(t)

其中:

wi(t)=[0 ai-1(t)Δt 0]T,1≤i≤N;

将跟随车辆i的实际状态xi(t)分成两部分,分别是不受扰动作用的标称状态和受扰动的偏差状态ei(t),即将跟随车辆i的控制输入量ui(t)分成两部分,分别是作用于标称状态的标称控制输入量和作用于偏差状态ei(t)的偏差控制输入量即那么标称状态和偏差状态ei(t)将满足如下关系式:

所述领航车的控制器中,领航车的优化目标函数表示为:

约束条件为:

其中,Np表示MPC的预测步长,表示领航车在t时刻,对t+k时刻的预测状态;表示领航车在t时刻,对t+Np时刻的预测状态;表示领航车在t时刻,对t+k时刻的预测控制输入量;xref(k+t)表示t+k时刻,领航车的参考状态;xref(t+Np)表示t+Np时刻,领航车的参考状态;表示领航车在t时刻,对t+k时刻的预测扰动值;上标T表示转置向量,P0是领航车惩罚的权重矩阵,Q0是领航车惩罚的权重矩阵,R0是领航车惩罚的权重矩阵;

所述跟随车辆的模型预测控制器中,跟随车辆的目标函数表示为:

相应的约束条件如下:

其中,表示跟随车辆i在t时刻,对t+k时刻的预测标称状态;表示跟随车辆i在t时刻,对t+Np时刻的预测标称状态;表示跟随车辆i在t时刻,对t+k时刻的预测标称控制输入量,上标T表示转置向量,Pi是跟随车辆i惩罚对应的权重矩阵,Qi是跟随车辆i惩罚对应的权重矩阵,Ri是跟随车辆i惩罚对应的权重矩阵,为标称状态约束集,为标称控制输入约束集,0表示三维的零向量。

2.根据权利要求1所述的基于Tube MPC的异构车队稳定性分布式控制方法,其特征在于,跟随车辆i的状态约束集和控制输入约束集应满足:

其中分别表示可接受的最大间距偏差,最大速度偏差,以及执行器的最大加速度值;表示可接受的最小间距偏差,最小速度偏差,以及执行器的最小加速度值;

跟随车辆i的扰动集应满足:

其中c1<0,c2>0是跟随车辆i所受的最小扰动和最大扰动值。

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