通信中断条件下基于组合间距策略的车辆队列控制

针对由于复杂多变的环境因素造成的无线通信系统通信中断的智能网联车辆队列控制问题,提出一种基于组合间距策略的分布式纵向车辆队列控制器.首先,通过嵌入固定间距策略、固定时距策略和可变时距策略进行组合来应对由于领导车或跟随车通信中断的特殊情况,并考虑队列通信中断后建立新的通信拓扑结构.然后,基于三阶非线性动力学车辆模型,考虑相邻车辆间的加速度误差以及组合间距策略开发一种新型车辆队列控制器.利用Lyapunov-Krasovskii定理推导出车辆队列的渐近稳定性条件.同时,通过使用无穷范数方法验证串稳定性.最后,通过Matlab数值仿真和Simulink&PreScan联合仿真验证所提出控制器的有效性和稳定性.仿真结果表明,基于组合间距策略的车辆队列能够应对不同场景满足不同的间距需求.     

车队控制中的一种通用可变时距策略

针对当前交通拥堵现状,考虑车辆间通信受限或故障条件下,基于现有路侧设施以及邻车相对位置、相对速度提出一种车队控制的通用可变时距策略（Variable time headway policy,VTHP）.通过选择可变行驶时间距离参数,建立形式统一的车间距策略及其误差模型,并根据单车、队列以及交通流稳定性分析,综合设计控制器,同时将分析方法推广到固定间距策略（Constant spacing policy,CSP）与固定时距策略（Constant time headway policy,CTHP）中.依据上述稳定性结果给出一种物理意义明确的可变行驶时距计算方法,并得到该时距的变化界限,从而更准确快速地控制车距安全.仿真结果表明,本文提出的通用可变时距策略及相关计算方法,不但可实现车队与交通流的稳定控制,而且可改善车队综合性能.     

空气流动阻力下非线性车辆队列最优能耗控制方法

为了优化车辆队列在长距离行驶过程中的能源消耗,对空气流动阻力下车辆队列能耗优化间距策略以及相应的队列控制方法进行了研究;首先根据车辆队列在行驶过程中受到的空气流动阻力,建立基于异构风阻系数的车辆动力学模型;其次,设计基于滑模控制的非线性车辆队列控制方法,使其能够在不同风阻系数下稳定地收敛到期望的车辆队列;在此基础上,构建稳态下车辆队列能量消耗评价模型,并通过优化分析,计算能量消耗最优下的车辆队列期望车间距;最后通过数值仿真的手段验证所提控制方法的有效性与可行性;该结果表明:所设计的控制器能够使整个车辆队列达到期望的控制效果;得到的最优车间距能够使得特定条件下车辆队列稳态能量消耗降低。     

基于LSTM的道路拥堵分析模型研究

针对利用交通流量和平均车速等交通要素分析交通拥堵,无法实时分析出用户车辆当前所处道路拥堵的问题,提出一种基于LSTM网络的道路拥堵分析模型.首先采用车辆检测算法判断出当前用户视角中前方车辆位置,并利用位置信息估测车距;然后结合车距信息、车辆与车道位置关系,生成车距信息矩阵;最后通过训练好的神经网络分类模型,以车距信息矩阵为输入,输出该模型交通拥堵分析结果.实验结果表明,提出的道路拥堵分析模型测试平均准确率为88％,能够实时分析用户车辆当前所处道路拥堵情况.该模型实时性较高,检测成本较低,能够为实时操控车辆提供参考依据,具有一定的实际应用价值.     

智能车辆队列横纵向有限时间滑模控制

针对智能车辆队列横纵向控制及误差快速收敛问题,本文提出一种分布式横纵向有限时间滑模控制策略.首先,考虑跟踪误差的连锁反应及横纵向耦合效应,利用投影变换建立车辆队列横纵向误差模型,提出一种车辆队列横纵向控制框架.而后,针对误差快速收敛问题,设计非奇异积分终端滑模面(NITSM)与自适应幂次积分趋近律(APIRL),通过构造Lyapunov函数分析系统的有限时间稳定性与队列稳定性.最后,基于Trucksim/Simulink联合仿真以及实车实验进一步验证了本文方法的有效性.结果表明,本文所提方法能保证队列稳定性,并实现误差快速收敛,规避跟踪误差的连锁反应及车辆横向运动对纵向车间距误差的影响.     

基于深度强化学习的网联车辆队列纵向控制

针对车辆队列中多目标控制优化问题,研究基于强化学习的车辆队列控制方法.控制器输入为队列各车辆状态信息以及车辆间状态误差,输出为基于车辆纵向动力学的期望加速度,实现在V2X通信下的队列单车稳定行驶和队列稳定行驶.根据队列行驶场景以及采用的间距策略、通信拓扑结构等特性,建立队列马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP)模型.同时根据队列多输入-多输出高维样本特性,引入优先经验回放策略,提高算法收敛效率.为贴近实际车辆队列行驶工况,仿真基于PreScan构建多自由度燃油车动力学模型,联合Matlab/ Simulink搭建仿真环境,同时引入噪声对队列控制器中动作网络和评价网络进行训练.仿真结果表明基于强化学习的车辆队列控制燃油消耗更低,且控制器实时性更高,对车辆的控制更为平滑.     

含时延的车辆队列事件触发一致性控制研究

为应对通信过程中的传输时延以及车辆间连续信息交互带来的信息冗余、资源浪费,提出一种基于事件触发机制的车辆队列一致性策略,以保证车辆队列能够稳定运行;为此,构建一个考虑车辆间的跟驰行为和通信时延的三阶异质车辆队列动力学模型,提出一种基于事件触发的一致性车辆队列控制器的设计方法;在此基础上,利用Lyapunov稳定性理论和代数图论,对车辆队列的稳定性进行分析,得出了使车辆队列稳定的事件触发条件和通信时延的上界;在MATLAB平台上进行仿真实验,验证了所提车辆队列控制方法的有效性。     

自主车辆安全系数估计与T形路口避碰规划

针对自主车辆T形路口协作问题,通过测量车辆速度和预碰点距离,提出安全系数估计方法,结合人工势场基本思想,实现车辆路口避碰,提高路口协作效率.首先以计算得到的安全系数为依据,评价驶入T形路口两辆自主车各自的安全程度,并利用人工势场产生的推拉作用估计协作自主车辆的期望控制力和速度.然后将估计的期望车速与反馈的实际车速形成偏差,利用增量型数字PI控制器实现自主车纵向车速的准确控制.最后以一定的策略完成两辆自主车的并线协作.仿真结果验证了基于安全系数估计的自主车辆T形路口协作避碰的可行性与有效性.     

基于无线通信的车辆主动防撞预警系统设计

提出了一种基于无线通信的车辆主动防撞预警系统,利用梯度方向直方图特征与支持向量机配合单目测距模型实现前方车辆的实时检测与测距,并利用传感器无线通信网络获取相对车速信息,最后根据相对车距与相对车速配合TTC预警模型实现碰撞预警。试验结果表明,系统平均处理时间100ms,车辆检测准确率95%,单目测距误差小于±4m,实现了实时、准确的车辆预警。     

通信延时环境下异质网联车辆队列非线性纵向控制

针对通信延时环境下的异质车辆队列控制问题, 本文提出了一种基于三阶模型的分布式非线性车辆队列纵向控制器. 首先, 基于三阶动力学模型描述了车辆的异质特性. 考虑车辆跟驰行为以及异质通信延时, 提出一种通信延时环境下的异质车辆队列非线性控制器. 所提控制器不仅可以在通信延时以及车辆异质特性的影响下实现队列中车辆的位置、速度以及加速度的一致性, 而且可以有效避免负的车辆间距和不合理的加/减速度, 保证车辆的运动行为符合交通流理论. 然后, 利用Lyapunov-Krasovskii定理对车辆队列的稳定性进行分析, 得出车辆队列的稳定性条件和通信延时上界. 最后, 所提控制器的有效性和稳定性通过数值仿真得到验证.     

基于事件触发机制的自主车辆队列协同控制

为应对通信过程存在的扰动以及减少自主车辆队列控制中的信息冗余、资源浪费,提出了一种基于事件触发机制的自主车辆队列协同控制算法,保证自主车辆队列的稳定运行。首先,针对有向通信拓扑结构下的自主车辆队列设计基于事件触发机制的协同控制算法,即使存在扰动约束,自主车辆也可以在该算法的控制下有效跟随领航车辆的速度,且与相邻车辆保持期望的安全距离。其次,通过设计Lyapunov函数以及分析Zeno行为,证明算法的有效性和安全性。最后,通过MATLAB仿真验证了控制算法的正确性。     

Robust exponential <Emphasis Type="Italic">H</Emphasis><Subscript>∞</Subscript> control for autonomous platoon against actuator saturation and time-varying delay

This paper is concerned with bidirectional autonomous platoon control with saturating actuator and time-varying delay. First, A new bidirectional platoon control system model is established, in which the effect of engine time uncertainty, actuator saturation and time-varying actuator delay is involved. Then, the robust exponential stability conditions of the platoon system are presented, only use information from its immediate neighbors. The theoretical results show that the proposed platoon controller would be able to safely maintain a smaller inter-vehicle spacing, less fuel and would be bidirectional string stable. Finally, some numerical simulations are provided to demonstrate the effectiveness and advantage of the presented methodology.     

基于运输成本的高速公路车辆协同调度与速度规划

针对路网中大规模的货运车辆,给出一种新的综合油耗成本与时间成本的车辆协同调度方案,以便在最大化节约运输成本的前提下解决车队的协调优化问题.首先,建立基于油耗成本和时间成本的车辆运输成本模型,通过微调部分车辆的速度与路径,循环计算任意两辆车组队行驶的运输成本节约率,将符合组队条件的车辆构造为车辆组队协调图;然后,采用一种基于中心聚类划分的算法将车辆的组队问题转化为聚类求解问题,求解出节约运输成本最大化的领头车,使其在公共路段组成车队行驶;最后,考虑道路坡度及速度限制等条件,采用基于空间采样的动态规划方法对合并车辆的速度进行优化,从而进一步降低车辆的运输成本.仿真结果验证了所提出的优化方案及求解思路的可行性和有效性.     

Event-driven intermittent control for vehicle platooning over vehicular ad-hoc networks

This article is concerned with the problem of vehicle platooning control over vehicular ad-hoc networks (VANETs). Compared with the existing platooning control strategies, an event-driven intermittent control method is developed to reduce control costs and extend the operating life of controllers while ensuring the desired platooning performance. By establishing suitable boundary functions and Lyapunov function, the control input is determined according to the relationship among the trajectories of these functions. Thereafter, sufficient conditions for platooning control performance analysis are derived by a set of linear matrix inequalities. Wherein, the vehicle platooning based on intermittent control is obtained to maintain the desired inter-vehicle distance and a uniform speed in the platoon. Furthermore, a simple optimization algorithm is constructed to calculate the smallest upper bound on tracking errors. Finally, several simulations based on different topologies are provided to verify the validity of the proposed method.     

车队速度滚动时域动态规划及非线性控制

考虑自主车辆队列的节能安全问题，本文提出一种车辆队列协同控制方法，该方法可保证车队低能耗安全行驶.首先，充分考虑道路坡度以及车队异质性建立车队非线性模型，利用基于油耗模型的优化指标构建车队速度优化问题，提出一种滚动时域动态规划算法（Receding horizon dynamic programming，RHDP），获得车队的参考速度.然后，基于非线性车辆模型，运用反步法设计车辆跟踪控制器，并进行车队队列稳定性分析.这种协同控制方法的有效性已通过数值仿真和智能交通实验平台的验证.     

Wheeled Mobile Robots Control in a Linear Platoon

Future transportation systems will require a number of drastic measures, mostly to lower traffic jams and air pollution in urban areas. Automatically guided vehicles capable of driving in a platoon fashion will represent an important feature of such systems. Platooning of a group of automated wheeled mobile robots relying on relative sensor information only is addressed in this paper. Each vehicle in the platoon must precisely follow the path of the vehicle in front of it and maintain the desired safety distance to that same vehicle. Vehicles have only distance and azimuth information to the preceding vehicle where no inter-vehicle communication is available. Following vehicles determine their reference positions and orientations based on estimated paths of the vehicles in front of them. Vehicles in the platoon are then controlled to follow the estimated trajectories. Then presented platooning control strategies are experimentally validated by experiments on a group of small-sized mobile robots and on a Pioneer 3AT mobile robot. The results and robustness analysis show the proposed platooning approach applicability.     

Experimental verification of robustness in a semi-autonomous heavy vehicle platoon

Novel numerical methods for analyzing robust peak-to-peak performance of heterogeneous vehicle platoons are presented. The goal is to compute worst-case spacing error peaks in terms of platoon heterogeneity, communication delays, disturbances and uncertainties in the vehicle dynamics. First, a convex set of parametric linear vehicle models is employed to analyze the effect of platoon heterogeneity. Then, a data-driven uncertainty modeling algorithm is developed that computes the least conservative spacing error bound for a given disturbance model class. The methods are demonstrated on three platoon controllers. One of them is a new constant spacing controller receiving control information from both the platoon leader and the immediate preceding vehicle.