有界扰动下异质车辆队列分布式鲁棒经济预测控制

针对有界扰动下异质车辆队列节能与稳定分布式协同控制问题,提出一种新的分布式鲁棒经济模型预测控制(economic model predictive control, EMPC)策略.首先采用不确定误差模型描述有界扰动下异质车辆队列纵向行驶动态特性,再应用tube思想对系统约束进行紧缩设计,补偿有界扰动对系统造成的不确定性.其次,采用局部车辆行驶能耗模型描述车辆队列分布式经济性能优化的有限时域最优控制问题,并利用传统跟踪性能指标设计附加稳定收缩约束函数.进一步,基于系统收缩原理,建立车辆队列闭环系统关于有界扰动的输入-状态稳定性条件.最后,通过与车辆队列传统分布式鲁棒模型预测控制策略的数值仿真对比结果验证了所提出策略的有效性和优越性.     

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.     

马尔科夫链通信拓扑下的车辆队列最优能耗控制

针对马尔科夫链通信拓扑下的车辆队列控制问题,综合考虑车辆队列的非线性动力学模型和行驶能耗优化目标,提出一种基于分布式状态观测器的车辆队列能耗优化控制方法.由于在马尔科夫链通信拓扑下,部分车辆获取的邻居车辆信息具有动态切换特性,严重影响了车辆队列控制算法的有效性和稳定性.鉴于此,首先,设计一种用于估计领航车辆状态信息的状态观测器,有效避免通讯拓扑切换对队列控制系统造成的干扰;然后,结合车辆的非线性动力学模型与队列优化目标,构建一种基于指数折扣函数的车辆队列能耗优化框架,将车辆队列的能耗优化问题转化为Riccati方程的求解问题,进而得到车辆队列的最优能耗控制输入,在此基础上,通过构造动态通信拓扑下的李雅普诺夫函数,分析车辆队列控制系统的稳定性条件,即只要每个可能的通信拓扑均需包含一个以领航车辆为根的有向生成树,就可使得该车辆队列控制系统满足稳定性和队列稳定性;最后,通过数值仿真验证所提出控制算法的可行性和有效性.     

基于模型预测控制的电动车辆队列控制研究

针对车辆队列建模时参数不确定导致控制存在误差的问题,以及队列中跟随车辆稳定性问题,分析车辆纵向动力学,设计一个鲁棒MPC控制器和滑移率控制器来提高队列车辆的控制精度和稳定性.首先对纵向MPC控制器进行改进,提高车辆队列控制精度；同时为防止跟随车辆的轮胎打滑,设计一个MPC滑移率控制器对跟随车辆的轮胎滑移率进行控制约束,保证了跟随车辆的纵向稳定性.最后,进行仿真实验验证其有效性.仿真实验结果表明,与传统的LQR、MPC控制器相比,改进的鲁棒MPC纵向控制器控制精度更高,同时MPC滑移率控制器可防止跟随车辆的轮胎打滑,保证了跟随车辆的纵向稳定性.     

约束非线性系统理想点多目标安全预测控制

考虑具有状态和控制约束的仿射非线性系统多目标安全控制问题,本文提出一种保证安全和稳定的多目标安全模型预测控制(MOSMPC)策略.首先通过理想点逼近方法解决多个控制目标的冲突问题.其次,利用控制李雅普诺夫障碍函数(CLBF)参数化局部控制律,并确定系统不安全域.在此基础上,构造非线性系统的参数化双模控制器,减少在线求解模型预测控制(MPC)优化问题的计算量.进一步,应用双模控制原理和CLBF约束,建立MOSMPC策略的递推可行性和闭环系统的渐近稳定性,并保证闭环系统状态避开不安全域.最后,以加热系统的多目标控制为例,验证了本文策略的有效性.     

基于自适应MPC算法的轨迹跟踪控制研究

为了保证智能车辆在低附着且变速条件下跟踪控制的精确性和稳定性,提出一种基于自适应模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪控制算法。针对低附着条件下轨迹跟踪存在行驶稳定性较差的问题,对车辆动力学模型添加侧偏角软约束,分别设计有无添加侧偏角约束的MPC控制器。仿真结果表明,添加侧偏角约束后MPC控制器性能更优,车辆行驶稳定性得到有效提高。在此基础上,又提出了一种自适应的轨迹跟踪控制策略,能够根据车辆速度的变化,实时产生预测时域[(Hp)],分别设计自适应的MPC控制器与4组定值[Hp]的MPC控制器。仿真结果表明,基于自适应模型预测控制的轨迹跟踪控制算法在提高低附着且变速条件下智能车辆轨迹跟踪控制的精度和稳定性方面具有一定的有效性和先进性。     

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.     

传感器测量误差下的非线性车辆队列控制

传感器测量误差对车辆队列的有效控制与稳定性造成了较大的影响;通常情况下,大多研究成果将传感器测量误差设定为分布规律已知的随机数列(如高斯分布,泊松分布等),以便采用特定的数理方法消除误差影响;然而对于控制系统中仅满足有界条件的测量误差,仍需开展进一步的深入研究;针对此类现状,以非线性车辆队列控制为研究对象,综合考虑车载传感器的有界测量误差与车辆之间的有向通信拓扑,设计一种基于滑模的车辆队列控制方法;该方法能有效解决有界传感器测量误差下的车辆队列控制问题;此外,在控制过程中利用预设性能控制(PPC,prescribed performance control)理论,进一步约束车辆队列跟踪误差,确保车辆队列的队列稳定性;最后,通过数值仿真的方式验证本文所提出控制算法的有效性和可行性。     

通信拓扑切换下车辆队列分布式模型预测控制

考虑通信拓扑切换下异质非线性车辆队列系统协同控制问题,提出一种能够保证车辆队列稳定和弦稳定的分布式模型预测控制策略.先结合车辆队列动态通信拓扑切换过程,构建与时间相关的图函数,再利用邻居车辆状态信息描述平均协同代价函数,并将其引入局部滚动时域优化控制问题.进一步,应用平均停留时间概念和切换系统Lyapunov稳定性理论...     

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.     

Fuel efficiency‐oriented platooning control of connected nonlinear vehicles: A distributed economic MPC approach

This paper considers the fuel efficiency‐oriented platooning control problem of connected vehicles. We present a novel distributed economic model predictive control (EMPC) approach to solve the problem of the vehicle platoon subject to nonlinear dynamics and safety constraints. In order to improve fuel economy of the whole vehicle platoon, the fuel consumption criterion is used to design the distributed EMPC strategy for the platoon. Meanwhile, the car‐tracking performance is exploited to guarantee stability and string stability of the platoon. Then the fuel efficiency control problem of the platoon is formulated as a distributed dual‐layer economic optimal control problem, which is solved in a fashion of receding horizon. It is proved that the proposed strategy guarantees asymptotic stability and predecessor‐follower string stability as well as fuel economy of the whole platoon by minimizing the fuel consumption cost. Finally, the effectiveness of the proposed strategy is highlighted by comparing its performance with that of the traditional distributed MPC strategy in numerical simulations.     

Nonlinear platoon control of Arduino cars with range-limited sensors

This paper investigates the problem of platoon control with sensor range limitation. A nonlinear vehicular platoon model is established, in which the sensing range constraint described by a piecewise nonlinear function is involved. Then a robust nonlinear control design method is proposed based on a disturbance observer and the backstepping technique. The results are obtained in the context of both individual vehicle stability and platoon string stability analysis, which can lead to substantially enhanced platoon control performance with a guaranteed level of attenuation of the disturbance caused by lead vehicle acceleration and wind gust. The effectiveness of the method has been shown by numerical simulations and experiments carried out with Arduino cars.     

基于Lyapunov函数方法的时滞车辆纵向跟随控制

应用向量Lyapunov函数方法和比较原理,基于非线性车辆动态耦合模型,研究具有时间滞后的车辆跟随系统的指数稳定性问题,得到了车辆跟随系统的指数稳定性判据．根据滑模控制策略确定了车辆跟随系统的纵向控制规律,基于稳定性准则设计了车辆纵向跟随控制器参数．仿真结果表明,基于该方法设计的车辆纵向跟随控制器能使跟踪误差具有较快的收敛率．     

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.     

Distributed adaptive control for vehicular platoon with unknown dead‐zone inputs and velocity/acceleration disturbances

This paper is focused on designing a distributed adaptive control scheme for a vehicular platoon with unknown bounded velocity/acceleration disturbances and unknown nonlinear dead‐zone inputs. Our aim is to design distributed adaptive controllers based on integral sliding mode control techniques that guarantee practical exponential convergence (i.e., exponential stability of an arbitrarily small neighborhood of zero) of the spacing errors and the string stability of the whole vehicular platoon. The contributions of this paper are that: (i) based on a modified constant time headway policy, the whole vehicular platoon is guaranteed to have string stability despite dead zone inputs; (ii) adaptive compensation terms are constructed to compensate for the time‐variant effects caused by unknown bounded velocity/acceleration disturbances, and unknown dead zone inputs; (iii) an efficient numerical method for avoiding the singularity problem of the control law is also proposed. Numerical simulation results show the validity and advantages of the proposed method are significantly higher traffic density and string stability. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

自主车辆队列控制系统的稳定性分析

车辆队列控制可提升交通容量与安全性、降低燃油消耗,但车辆通信过程中时延不可避免;为此,针对含通信时延的车辆队列系统,开展内部稳定性和队列稳定性分析研究;首先,利用矩阵相似变换,将高维车辆队列闭环控制系统降维拆分为若干等价的低维子系统,极大地降低了内部稳定性分析的解析难度和运算量;在此基础上,利用直接法求解了车辆队列子系统特征方程的临界虚根,从而推导了准确的时延边界,获得了车辆队列系统内部稳定的充要条件;然后,为了保证干扰沿车辆队列向后传播时不扩散,通过频域分析车辆间误差传递函数,给出了系统的队列稳定性条件,以及时延和控制器参数的指导原则;最后,通过仿真验证了所提稳定性分析方法的有效性。