一种车辆多队列协同控制方法与流程

1.本发明属于智能交通技术领域，具体涉及一种车辆协同控制方法。


背景技术：

2.智能交通系统(intelligent transportation system,its)主要是运用先进的科学技术，如计算机、数据通信、信息、传感器、自动控制、人工智能等技术，使道路、汽车与用户三者的资源合理利用，建立起安全、高效、清洁以及节能的综合运输系统。5g通信技术的不断发展也为its提供了一定的技术基础。
3.车辆队列控制是智能交通系统的研究热点之一，对解决实际交通问题有重要的理论指导意义。车辆队列的稳定性控制需要考虑车辆队列的内聚性能和稳定裕度，内聚性能是描述车队在随机扰动下的鲁棒性，稳定裕度是描述车队在初始扰动下的衰减速度。由于车队的稳定裕度会随着车队中车辆数目的增加而降低，随着车辆间的无线通信距离增大而降低，因此车队中车辆数目不易过多，可以将一组多辆车协同行驶的车队分成多个车队。车辆多队列的协同控制，不仅能保证车辆队列的稳定性，而且还能保障车辆间的通信质量。同时，车辆多队列行驶可以有效缩短车辆间的安全间距，提高交通效率，保证交通安全，并且车辆队列按照流线型行驶，能够减小车辆受到的空气阻力，降低油耗和尾气污染。因此，研究车辆多队列协同控制具有重要意义。


技术实现要素：

4.为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种车辆多队列协同控制方法，该方法基于三阶车辆纵向动力学模型，车队间采用恒定间距策略，车队内采用恒定车头时距的间距策略，建立队列领导车辆的控制模型和车队内车辆的协同控制模型；运用稳定性理论对车辆多队列系统进行稳定性分析，得到多队列系统的稳定性条件。本发明可实现多队列系统队列间的协同控制，同时保证队列内车辆的协同驾驶，对复杂队列系统具有更好的适应性，提高了队列系统的稳定性和安全性。
5.本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：
6.步骤1：构建车辆多队列，车辆多队列由n辆车组成，其中车队的数目为m 1，编号为0,1,
…
,m，n
k
表示第k个车队车辆的数目，车队中车辆编号为0,1,
…
,n
k
‑
1；
7.步骤2：在车辆多队列系统中，每个车队有一辆领导车辆，位于车队的首位，第一个车队的领导车辆是整个车辆多队列的领导车辆；
8.步骤3：车辆多队列系统中车辆通过车车通讯通信方式获得其他车辆的位置、速度、加速度信息，相邻车队间能够通信；
9.步骤4：确定车辆多队列系统中车辆的纵向动力学模型，表示为：
[0010][0011]
其中，x
i,k
、v
i,k
、a
i,k
和u
i,k
(t)分别表示第k个车队内第i辆车的位置、速度、加速度和控制输入；t
i,k
表示第k个车队内第i辆车的纵向动力系统的传动系数；t表示时间；
[0012]
步骤5：多车队系统中车队间采用恒定间距策略，队列间的期望间距用s
min
表示；车队内车辆采用恒定车头时距的间距策略，车队内相邻两车停车时的最小安全间距用s
min
表示；
[0013]
根据步骤1、步骤2和步骤3获得领导车辆状态信息，计算出第k个车队内第i辆跟随车辆距离本车队领导车辆的期望间距d
i0,k
：
[0014]
d
i0,k
＝i(l
k
s
min
h
k
v0)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0015]
其中，l
k
表示第k个车队内车辆的长度，h
k
表示第k个车队内车辆间的恒定时间间距，v0表示多队列领导车辆的速度；
[0016]
步骤6：车辆多队列系统的领导车辆控制目标为：
[0017][0018]
其中，x
0,k
、v
0,k
和a
0,k
分别表示第k个车队的领导车辆的位置、速度和加速度，x0和a0分别表示多队列领导车辆的位置和加速度，l
j
表示第j个车队内车辆的长度，h
j
表示第j个车队内车辆间的恒定时间间距；
[0019]
步骤7：车辆多队列系统中车队内车辆的控制目标为：
[0020][0021]
步骤8：车辆多队列系统中车队内车辆的协同控制方法为：
[0022][0023]
其中，a
ij
表示第k个车队内车辆邻接矩阵a
k
的元素；α>0、β>0、γ>0、α1>0、α2>0和α3>0均为控制增益；v
i,k
表示第k个车队内第i辆车的期望速度，表示第k个车队内车辆i和车辆j之间相邻两辆车间的平均间距，τ(t)表示队列内车辆的通信时延，x
j,k
和v
j,k
分别表示第k个车队内第j辆车的位置和速度，d
ij,k
表示第k个车队内车辆i与车辆j之间的期望间距，d
ij,k
＝d
i0,k
‑
d
j0,k
；
[0024]
所述第k个车队内第i辆车的期望速度v
i,k
(
△
x
ij
(t))表示为：
[0025][0026]
其中，d
min
和d
max
是给定的两个距离；v
max
表示车辆队列的最大速度；当
△
x
ij
(t)小于d
min
时，车辆的期望速度为零；当
△
x
ij
(t)大于d
max
时，车队车辆按照允许最大速度行驶；
[0027]
步骤9：构建车辆多队列系统的第k辆领导车辆的协同控制方法，如下所示：
[0028][0029]
其中，u
0,k
(t)表示第k个车队领导车辆的控制输入，x
j,k
‑1表示第k
‑
1个车队的第j辆车的位置，γ1、γ2、γ3、γ4均表示控制增益；τ
j
表示多队列中第k
‑
1个车队内第j辆车与第k辆领导车的通信延迟；v0(t
‑
τ
j
)τ
j
表示对时延τ
j
造成的位置误差而进行的补偿；p
j,k
‑1表示多队列中第k
‑
1个车队内第j辆车与第k辆领导车的邻接矩阵d
k
的元素；v
0,k
(
△
x
0k
)表示第k个车队领导车辆的期望速度函数，
[0030]
步骤10：对步骤9提出的协同控制方法，进行稳定性推导证明，得到系统渐进稳定约束条件和时延上界。
[0031]
进一步地，h
k
的取值范围为(0,2]，s
min
的取值范围为(0,20]，h
j
的取值范围为(0,2]，d
min
的取值范围是[10,20]，d
max
的取值范围是[40,100]；
[0032]
进一步地，所述得到系统渐进稳定约束条件和时延上界的具体方法为：
[0033]
步骤10
‑
1：定义第k辆领导车辆的位置误差速度误差加速度误差如下：
[0034][0035]
根据公式(1)、公式(3)和公式(7)，则第i辆领导车辆状态误差的闭环动力学模型表示为：
[0036][0037]
其中，表示第k
‑
1个车队的第j辆车与车队领导车辆的间距误差；
△
x
*
＝h
k
v0 s
min
，定义第i个车队与第k个车队的通信时延为τ
ik
(t)，且定义τ
q
(t),q＝1,2,...,m(m＝m(m
‑
1))，τ
q
(t)∈{τ
ik
(t),i＝1,
…
,m；k＝1,
…
,m}，时延τ
q
(t)有界，即0≤τ
q
(t)≤τ
*
，τ
*
为时延的上界，并且且d
q
≤1；不考虑车辆自身通信时延；
[0038]
定义和将系统式(9)表示为：
[0039][0040]
其中：
[0041][0042][0043][0044]
其中：q＝diag(q1,q2,...,q
k
,...,q
m
)，
[0045]
步骤10
‑
2：根据牛顿
‑
莱布尼茨公式对公式(10)进行推导，转化为：
[0046][0047]
其中：
[0048][0049][0050]
其中：
[0051]
步骤10
‑
3：根据lyapunov
‑
krasovskii定理，构造lyapunov函数如下：
[0052][0053]
其中，p和s
q
是正定实对称矩阵，即p＝p
t
>0和q＝1,
…
,m；
[0054]
对公式(17)中lyapunov函数两边进行求导：
[0055][0056]
将式(14)代入式(18)中，则：
[0057][0058]
领导车辆节点0在整个多队列系统上是全局可达，式(14)中矩阵是hurwitz稳定；根据李雅普诺夫稳定性理论，定义y为正定实对称矩阵，y＝y
t
>0；
[0059]
步骤10
‑
4：利用结论：对于任意向量a,b∈r
n
，并且任意正定矩阵f∈r
n
×
n
，有矩阵不等式2a
t
b≤a
t
fa b
t
f
‑1b成立；定义f＝p
‑1，公式(19)可表示为：
[0060][0061]
定义增广状态误差向量式(20)表示为：
[0062][0063]
其中，λ＝diag(λ1,λ2,
…
,λ
m 1
)，具体表示如下：
[0064][0065]
步骤10
‑
5：当对角矩阵λ负定，即：
[0066][0067]
不等式(23)中各个不等式都小于0，则
[0068]
当根据lyapunov
‑
krasovskii稳定性定理，时滞闭环系统(10)一致渐近稳定，即同时得到时延上界。
[0069]
本发明的有益效果如下：
[0070]
本发明建立了车辆多队列领导车辆的控制模型，设计了车队内车辆的协同控制方法，实现车辆多队列系统队内和队间车辆的协同控制，车辆按照期望间距和速度稳定行驶，在车辆队列的领导车辆运动状态变化时队列车辆能够快速及时响应，保证车辆多队列的稳定性。该方法对复杂队列系统具有更好的适应性，同时，车辆多队列协同控制方法能够实现多车队编队执行任务，对多车队协同执行任务有重要的指导意义。
附图说明
[0071]
图1为本发明方法车辆多队列间距策略图。
[0072]
图2为本发明方法车辆多队列中队内车辆通信拓扑示意图。
[0073]
图3为本发明实施例初始化场景下多队列中领导车辆运动状态图，其中(a)领导车辆加速度，(b)领导车辆速度，(c)领导车辆间距。
[0074]
图4为本发明实施例初始化场景下第三个车队车辆运动状态图，其中(a)车辆加速
度，(b)车辆速度，(c)车辆间距。
具体实施方式
[0075]
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
[0076]
一种车辆多队列协同控制方法，包括如下步骤：
[0077]
步骤1：构建车辆多队列，车辆多队列由n辆车组成，其中车队的数目为m 1，编号为0,1,
…
,m，n
k
表示第k个车队车辆的数目，车队中车辆编号为0,1,
…
,n
k
‑
1；
[0078]
步骤2：在车辆多队列系统中，每个车队有一辆领导车辆，位于车队的首位，第一个车队的领导车辆是整个车辆多队列的领导车辆；
[0079]
步骤3：如图2所示，车辆多队列系统中车辆通过车车通讯(vehicle to vehicle,v2v)获得其他车辆的位置、速度等状态信息，相邻车队间通信良好；
[0080]
步骤4：确定车辆多队列系统中车辆的纵向动力学模型，表示为：
[0081][0082]
式中：x
i,k
、v
i,k
、a
i,k
和u
i,k
(t)分别表示第k个车队内第i辆车的位置、速度、加速度和控制输入；t
i,k
表示第k个车队内第i辆车的纵向动力系统的传动系数；
[0083]
步骤5：如图1所示，多车队系统中车队间采用恒定间距策略，用s
min
表示；车队内车辆采用恒定车头时距的间距策略，车队内相邻两车停车时的最小安全间距用s
min
表示；根据步骤1、步骤2和步骤3获得领导车辆状态信息，计算出第k个车队内第i辆跟随车辆距离本车队领导车辆的期望间距d
i0,k
：
[0084]
d
i0,k
＝i(l
k
s
min
h
k
v0)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0085]
式中：l
k
表示第k个车队内车辆的长度，h
k
表示第k个车队内车辆间的恒定时间间距，v0表示多队列领导车辆的速度；h
k
的取值范围为(0,2]；
[0086]
步骤6：车辆多队列系统的领导车辆控制目标为：
[0087][0088]
式中：x
0,k
、v
0,k
和a
0,k
分别表示第k个车队的领导车辆的位置、速度和加速度，x0和a0分别表示多队列领导车辆的位置和加速度，l
j
表示第j个车队内车辆的长度，h
j
表示第j个车队内车辆间的恒定时间间距；h
j
的取值范围为(0,2]；
[0089]
步骤7：车辆多队列系统中车队内车辆控制目标为：
[0090][0091]
步骤8：车辆多队列系统中车队内车辆的协同控制方法为：
[0092][0093]
式中：a
ij
表示第k个车队内车辆邻接矩阵a
k
的元素；α>0、β>0、γ>0、α1>0、α2>0和α3>0均为控制增益；v
i,k
表示第k个车队内第i辆车的期望速度，表示第k个车队内车辆i和车辆j之间相邻两辆车间的平均间距，τ(t)表示队列内车辆的通信时延，x
j,k
和v
j,k
分别表示第k个车队内第j辆车的位置和速度，d
ij,k
表示第k个车队内车辆i与车辆j之间的期望间距，d
ij,k
＝d
i0,k
‑
d
j0,k
；
[0094]
第k个车队内第i辆车的期望速度v
i,k
(
△
x
ij
(t))可取为(jin i g,orosz g.optimal control of connected vehicle systems with communication delay and driver reaction time.ieee transactions on intelligent transportation systems,2016,18(8):2056
‑
2070)：
[0095][0096]
其中，d
min
和d
max
是给定的两个距离，d
min
的取值范围是[10,20]，d
max
的取值范围是[40,100]；v
max
表示车辆队列的最大速度；当
△
x
ij
(t)小于d
min
时，为了保证车队安全，车辆的期望速度为零；当
△
x
ij
(t)大于d
max
时，为了提高交通通行量，车队车辆可以按照允许最大速度行驶；v
max
表示车辆队列的最大速度；取d
min
＝15m，d
max
＝42.32m，v
max
＝30m/s是车辆队列的最大速度；
[0097]
步骤9：根据以上步骤，构建车辆多队列系统的第k辆领导车辆协同控制方法，如下所示：
[0098][0099]
式中：u
0,k
(t)表示第k个车队领导车辆的控制输入，x
j,k
‑1表示第k
‑
1个车队的第j辆车的位置，γ1，γ2，γ3，γ4表示控制增益；τ
j
表示多队列中第k
‑
1个车队内第j辆车的通信延迟；v0(t
‑
τ
j
)τ
j
表示对时延τ
j
造成的位置误差而进行的补偿；p
j,k
‑1表示多队列中第k
‑
1个车队内第j辆车与第k辆领导车的邻接矩阵d
k
的元素；v
0,k
(
△
x
0k
)表示第k个
车队领导车辆的期望速度函数，
[0100]
进一步，根据公式(1)、公式(3)和公式(7)，第i辆领导车辆状态误差的闭环动力学模型可以表示为：
[0101][0102]
式中：表示第k
‑
1个车队的第j辆车与车队领导车辆的间距误差；
[0103]
△
x
*
＝h
k
v0 s
min
，
[0104]
为更紧凑的描述不同通信链路中有关时间延迟情况下的队列动力学，定义第i个车队与第k个车队的通信时延为τ
ik
(t)，且定义τ
q
(t),q＝1,2,...,m(m＝m(m
‑
1))，τ
q
(t)∈{τ
ik
(t),i＝1,
…
,m；k＝1,
…
,m}。定义,m}。定义和可以将系统式(9)表示为：
[0105][0106]
式中：
[0107][0108][0109][0110]
式中：q＝diag(q1,q2,...,q
k
,...,q
m
)，
i＝1,
…
,m；k＝1,
…
,m，b
q
∈r
m
×
m
，q＝1,...,m；
[0111]
进一步，根据牛顿
‑
莱布尼茨公式对公式(10)进行推导，可以转化为：
[0112][0113]
式中：
[0114][0115][0116]
式中：
[0117]
进一步，根据lyapunov
‑
krasovskii定理，构造lyapunov函数如下：
[0118][0119]
式中：p和s
q
是正定实对称矩阵，即p＝p
t
>0和q＝1,
…
,m。
[0120]
对公式(17)中lyapunov函数两边进行求导：
[0121][0122]
将式(14)代入式(18)中，则：
[0123][0124]
领导车辆节点0在整个多队列系统上是全局可达，式(14)中矩阵是hurwitz稳定；根据李雅普诺夫稳定性理论，定义y＝y
t
>0和p＝p
t
>0；
[0125]
进一步，根据矩阵不等式2a
t
b≤a
t
fa b
t
f
‑1b，其中f∈r
n
×
n
是正定矩阵，定义
f＝p
‑1，公式(19)可以表示为：
[0126][0127]
定义增广状态误差向量式(20)可以表示为：
[0128][0129]
式中：λ＝diag(λ1,λ2,
…
,λ
m 1
)，具体表示如下：
[0130][0131]
进一步，当对角矩阵λ负定，即：
[0132][0133]
不等式(23)中各个不等式都小于0，则
[0134]
当根据lyapunov
‑
krasovskii稳定性定理，时滞闭环系统(10)一致渐近稳定，即同时得到时延上界。
[0135]
具体实施例：
[0136]
根据上述推导证明，车辆多队列系统满足一致渐进稳定性。利用plexe仿真软件进行交通场景仿真。实验仿真设置：车辆多队列共由12辆组成，车辆编号为0～11。其中0～3号为第一个车队，第一辆车为领导车辆(编号为0)，也是整个车辆多队列的领导车辆；4～7号为第二个车队，第五辆车为领导车辆(编号为4)；8～11号为第三个车队，第九辆车为领导车辆(编号为8)。车辆多队列控制参数及交通相关参数设置为表1所示。
[0137]
表1车辆多队列控制参数及交通相关参数表
[0138][0139]
图3(a)和图3(b)分别是初始化场景下领导车辆的加速度和速度图，从图中可以看出领导车辆速度先增大后减小，然后逐渐达到期望速度25m/s。其中第一辆领导车是整个多队列系统的领导车，在车队中一直保持25m/s的速度行驶，其他领导车辆的加速度不超过2.5m/s2，速度变化曲线光滑，保证了乘客的乘坐的舒适性。图3(c)是初始化场景下领导车辆的车辆间距图，第一辆领导车前面没有车辆，因此没有车辆间距。随着时间推移，第二辆领导车和第三辆领导车在30s内逐渐达到期望间距。整个过程中，车辆间保持安全间距，避免车辆追尾，保证车队安全行驶。
[0140]
为评估多队列车队中队内车辆的稳定性，以多队列中第三个车队中车辆为例，对多队列的队内稳定性进行分析，8号车是第三个车队的领导车辆。图4(a)是第三个车队所有车辆加速度图，从图中可以看出，整个车队车辆的加速度变化幅度不大于3m/s2，8号车和9号车最先达到平衡状态，11号车加速度变化曲线波动较大，最晚达到平衡状态。这表明跟随车辆距离领导车辆越远，达到平衡状态的速度越慢。图4(b)是第三个车队所有车辆速度图。在初始化场景中，车队车辆以随机大小的速度开始运动，车辆速度变化趋势相同，先增大后逐渐减小到期望速度25m/s。11号车最晚达到期望速度，说明车辆间的通信存在时延，距离领导车辆越远，达到期望速度用时越长。图4(c)是第三个车队所有车辆间距图。从图中可以看出，车队内车辆间距变化曲线波动较大，在40s内逐渐达到期望间距。在整个过程中，车辆间距始终大于安全间距。这表明车辆队内稳定，验证了控制算法的有效性。