[发明专利]基于滑模控制及评价指标的无人车编队避障方法

说明书

本发明公开了一种基于滑模控制及评价指标的无人车编队避障方法，首先建立基于距离‑角度的无人车领航‑跟随编队模型，设计固定时间滑模控制器，使系统的轨迹跟踪误差能够沿所提出的固定时间滑模面收敛到零，且不依赖系统的初始值。系统具有良好的稳定性和收敛性，无人车编队队形生成和保持能力得到有效提高。其次，采用编队整体避障方式，提出了考虑环境约束的无人车队形动态变换避障策略。建立队形知识库，设计零队形变换、队形收缩变换和队形切换变换三种编队避障模式，设计队形变换性能评价指标，建立编队队形动态变换决策机制，使无人车编队能够在不同障碍环境下做出最优队形变换选择，有效提高了无人车编队的避障效率。

技术领域：

本发明专利涉及无人车编队避障控制领域，更具体的，涉及一种基于滑模控制及评价指标的无人车编队避障方法。

背景技术：

随着人工智能、自动驾驶技术的发展，无人车编队在工业生产、灾难搜救、园区巡检等领域有着广泛的应用前景。无人车编队在有障碍环境中执行具体任务时，既需要保持期望队形运动，又需要合理高效的避开障碍物，这就要求无人车编队要有稳定的编队队形生成和队形保持能力，还能根据实际环境做出最优避障策略。目前，常用的编队控制方法有基于行为法、虚拟结构法、领航跟随法等。领航跟随法控制结构简单、编队队形容易保持，扩展性强，是一种常用的编队控制方法。面对灾难搜救等道路情况复杂，信号传递不畅的特殊环境，领航车与跟随车之间的通信难免出现误差，这时候为了搜救任务顺利进行，实现高效率、高精确度的编队控制，就需要保证跟随车和领航车之间的持续稳定通信。针对这一需求，对无人车之间位姿信息进行计算，给出编队控制评价指标尤为重要。常见的避障方式有单一避障、拆分避障、整体避障。整体避障方式在避开障碍物过程中编队队形不会被打乱，可满足编队避障和维持队形的双重要求，编队的整体性和稳定性可得到有效保证。

专利号CN113328663A公布了一种基于参数优化的永磁同步电机双闭环滑模控制方法。该方法采用遗传算法对滑模控制其的初始参数进行优化，通过矢量调制输出PWM信号，从而控制车辆的运行速度。该方法提高了滑膜控制器参数选取的可靠性，但是人工调试耗费时间过长且控制性能不高。

专利号CN108919837A公布了一种基于视觉动力学的自动驾驶车辆二阶滑模控制方法。该方法建立二自由度车辆侧向动力学模型和视觉动力学模型。在一阶滑模控制器的基础上，通过重构滑模变量，得到二阶滑模控制器的控制律中加权系数的取值范围，并将加权系数应用到控制律中实现自动驾驶。该方法提高了车辆的鲁棒性，但是依靠单一视觉无法达到高精度避障，实际运用效果不好。

专利号CN111650929A公布了一种自适应滑模控制方法、系统及移动机器人控制器。该方法综合了自适应控制和滑模控制的优点，设计了切换增益自适应调整的滑模控制律。该方法可以使移动机器人快速收敛到期望轨迹和期望速度，提高了车辆行驶的效率。但是自适应控制不能保证参数调整过程中系统一直保持稳定，存在一定的局限性。

专利号CN114371711A公布了一种机器人编队避障路径规划方法。该发明采用栅格法为机器人编队路径规划构建空间，采用VSF-A*算法的队形可变的编队路径规划算法在构建空间中进行搜索，获得可行的编队路径。通过此种方法，机器人可以成功的避开障碍物。但是此方法破坏了机器人队形的完整性，使得机器人编队的适应能力减弱。

专利号CN112987732A公布了一种基于人工势场法的多移动机器人编队避障控制方法。该方法建立队形数据库，通过势场函数得到障碍区域可供通行的路径和宽度，从队形数据库中选择合适的编队队形进行避障。该方法提高了编队避障系统的稳定性和编队避障的整体效率，但是人工势场法存在局部极小值和目标不可达问题，有着一定的应用局限性。

发明内容：