[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

说明书

本发明公开了一种基于Tube MPC的异构车队稳定性分布式控制方法，包括：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。本发明考虑了外部道路环境对领航车的干扰，并通过事件触发的模型预测控制器，将优化问题简化，提高决策效率；通过控制器中权重矩阵的参数设置，使得队列在扰动作用下，依旧保持稳定性。

技术领域

本发明涉及智慧交通领域，具体涉及一种基于Tube MPC(Tube based modelpredictive control)的异构车队分布式控制实现队列鲁棒稳定的方法。

背景技术

随着我国人工智能的高速发展，通过自动驾驶助力物流行业的高质量发展成为最具商业价值的研究方向。人力和燃油成本的攀升，挤压了物流企业的利润空间，促使企业寻求更优的货运方案。另一方面，政府正积极打造绿色物流运输体系，整治公路货运环境，实现绿色低碳发展。因此，将自动驾驶与车辆列队行驶相结合，将最大程度提升道路通行效率以及减少燃油消耗，真正实现全局效率最优，成本最低。

列队行驶是指，同向行驶的车辆之间通过网络进行通信，以获得前方车辆的位置信息以及速度信息，在短时间内做出反应，可以有效减小因空气阻力带来的燃油消耗，并通过减小跟车距离提升道路通行效率。目前关于车辆队列的研究，大多基于同构队列，即车辆的动力学特性一致。然而即便是在大规模的物流企业中，同构队列也并不多见，因为每辆车的不同载重对车辆的加速性能也会产生不同的影响，从而影响队列的稳定性，因此本发明考虑了异构车队。为了应对复杂的道路环境和极端的天气状况，列队行驶对控制决策提出了更高的要求，即必须具有可靠性，稳定性，鲁棒性。其中队列行驶的稳定性是指当领航车匀速行驶时，跟随车以相同的速度行驶，并与前车保持一定间距。然而鲁棒稳定性问题没有得到足够的研究，如果车辆之间具有较强的耦合性，那么当前车遇到扰动时，就会影响到后面的车辆，从而出现“幽灵堵车”现象影响通行效率，这一问题不可忽视。

发明内容

本发明的目的是在扰动存在的情况下，设计一种基于Tube的模型预测控制方法，在现有技术的基础上，加快控制决策速度的同时，实现队列的稳定性要求。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种基于Tube MPC的异构车队稳定性分布式控制方法，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。

进一步地，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,