胡廣地職稱：教授單位：西南交通大學CONTENTS1.緒論2.車輛動力學建模3.橫縱向耦合路徑跟蹤4.基于滑模的隊列控制5.基于決策的橫縱向協同隊列控制6.仿真結果與分析4交通系統現存的問題汽車數量的增加使全國交通事故量激增，人們駕車時的安全性受到很大威脅。由于人類的駕駛能力有限，駕駛員在駕駛車輛過程中存在反應延時長、長時間駕駛會產生疲勞等問題。急劇增長的汽車數量給現有交通基礎設施帶來了沉重負擔，使交通堵塞問現有車輛安全控制技術通常只針對自車安全性提高，無法對整個交通系統5研究背景智能交通系統智能交通系統智能交通系統是一種融合了先進信息、傳感、準等優勢的智能化交通網絡管理系統。它能夠相比于傳統交通管理方式具備高效、實時、精將交通環境中的三大主體“人-車-路”組合成準等優勢的智能化交通網絡管理系統。它能夠相比于傳統交通管理方式具備高效、實時、精將交通環境中的三大主體“人-車-路”組合成一個整體，為全方位解決交通安全和擁堵問題特斯拉ModelXP7極狐阿爾法S6研究背景隊列控制隊列控制是一種典型分布式協同運動控制方法。在此控制中，間距、車速等，自動調整本車的橫縱向運動狀態，以達到車輛隊列中國首次大規模商用車列隊跟馳試驗長中國首次大規模商用車列隊跟馳試驗7當前車輛隊列控制研究存在的主要問題使用的車輛控制模型較為簡單，忽略車輛本身的動力學特性。但是實際車輛是一個十分復雜的系統，僅運動學模型并不能反映車輛本身的動力學特性，基于簡單模型到實際車輛中。隊列車間距策略未考慮不同車輛差異。距的要求，但不同車輛剎車距離有較大差異時無法保證安全。較少在彎曲道路下對車輛隊列進行協同控制。當前研究大多基于單一直線道路，而真實道路卻非如此。在實際中，道路結構復雜，道路可能既包含直線道路又包含彎曲8研究內容模(Fxf=Flfcos6?Fcfsin6Fyf=Flfsin6+(Fxf=Flfcos6?Fcfsin6Fyf=Flfsin6+Fcfcos6〈(Fcf=CafafFcr=CararFlf=ades|cos6+dFlr=ades圖2.1車輛模型根據橫擺動力學分析車輛x、y根據橫擺動力學分析(Fxf=Flfcos6?Fcfsin6Fyf=Flfsin6+Fcfcos6〈輪胎力建模Fbmg?mhaxbmg?mh(v.x?vyv.)zf=a+b=a+bFamg+mhaxamg+mh(v.x?vyv.)zr=a+b=a+b車輛動力學建模車輛跟蹤誤差方程evxevy|全局坐標系下車速與車身坐標系下車速的轉換公式nvvycosv|lX.=vxcosv?vysinv由于自動駕駛車輛在高速時對控制量的實時性要求比較嚴格，非線性模型預測控制難以滿足，故本文采用線性時變模型預測控制，對該模型線性化可得狀態空間表達式如下：T0「0]T0「0]xvxvyv.vyv.e1e2e200100vx-vxL000100」模型驗證搭建Trucksim/MATLAB聯合仿真平臺圖2.3車輛模型圖圖2.3車輛模型Trucksim整車模型結構模型驗證仿真試驗模型驗證圖所示： 縱向耦合路徑跟蹤模型預測控制理論基礎基本思想是利用已有的模型、系統當前的狀態和未來的控制量去預測系統未來的輸出，通過滾動地求解帶約束優化問題來實現控制目標，具有預測模型、滾動優化和反饋校正三個特點。預測模型模型預測控制的基礎，它能夠通過控制系統預測模型上未來的控滾動優化采樣時刻，優化性能指標只涉及從該時刻起到未滾動優化的時間，而到下一個采樣時刻，這一優化時段會時刻起有反饋校正斷的用實際輸出去校正預測輸出，使得滾動優化反饋校正基于模型，而且利用反饋信息，從而構成閉環優化圖3.1模型預測控制原理模型預測控制理論基礎控制原理：在k時刻，可以得到被控系統的測量值即輸出量y(k),基于已有的預測模型，可以計算出被控系統未來的一段時間內的輸出，模型預測控制的目標是希望尋找到最佳的控制輸入使得預測的系統輸出與期望的系統輸出越接近越好，通過求解滿足目標函數以及各種約束的優化問題，可以得到控制時域內的一系列控制序列。合問題車輛在真實的運動過程中，橫向運動和縱向運動是同時存在的，兩者存在高度的耦合關系。然而目前自動駕駛汽車軌跡跟蹤算法常將橫向運動和縱向運動解耦控制，從而導致系統實際應用過程中存在轉化效率過低等問題，且在不確定性較大的交通場景中，其可靠性和安全性仍有待提高。控制路徑跟蹤本研究采用橫縱向耦合控制，控制車輛進行軌跡跟蹤。鑒于橫縱向耦合的車輛跟蹤軌跡的過程是一個非線性的多變量耦合問題，傳統的控制方法較難實現對軌跡的跟蹤問題。而模型預測控制算法有其天然的多變量模型約束處理優勢，故本研究采用模型預測控制進行軌跡跟蹤。圖3.1模型預測控制原理模型預測控制器設計利用一階差商的方法對線性化的車輛動力學模型進行離散化處理，進而可得用于離散線性時變模型預測控制的離散狀態空間表達式：(x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)+Dd(k) 「010000]以控制增量為控制量的狀態方程如下：|以控制增量為控制量的狀態方程如下：AB]「B]「D]圖3.1模型預測控制原理模型預測控制器設計根據模型最終所得的狀態空間方程和輸出方程，對模型進行預測，可推導出系統在k時刻的預測輸出表達式為：「n(k+1|k)]|nY「d(k+1|k)]|dd|~~~ 2...NP?1|~~~「Au(k)]2Au(k+1|k)...AU=Au(k2|k)個=NC?1Au(k+Nc?1|k)Nc*1NC0CB~CB~~~CAB0~~~~~CAD00CB~~CB00~~...0]|~~~~~............CAB...00...00]|........................0...00...CADCD~~...CADCDC?1..NP*NP20車輛本身執行機構約束5mΤs2≥a≥?8mΤs20.2mΤs3車輛本身執行機構約束5mΤs2≥a≥?8mΤs20.2mΤs3≥≥?0.2mΤs3道路幾何形狀約束vmax=20deg≥6≥?20deg模型預測控制器設計目標函數的設立是要能夠保證智能汽車快速平穩的追蹤期望的軌跡，因此，需要同時考慮系統動態量的偏差和控制量變化情況對系統的影響。系統的約束為縱向加速度及其變化率、前輪轉角及其變化率。NpNC(UminU(k+i)Umax,i=0,1,...Nc?1〈UminU(k+i)Umax,,i=0,1,...Nc?1yrefQR輸出量、控制增量和控制量權重系數矩陣。vx?vxr=0ed?0=0ep?0=0模型預測控制器設計JminJ?ukNp2J1=?刀k+i?k?刀refk+iQQ2Np=?vxk+i?k?vxrk+i2Q1Np+?edk+i?k?02Q2Np2+?epk+i?k?0Q32+i)2QQ+σ1Δu(k+i?k)2RR+pe2制量要求系統對控制增量平穩變化的要求。分別表示為在預測時域Np內跟隨車輛與參考車分別表示為在預測時域Np內跟隨車輛與參考車速的速度誤差、與參考道路中心的橫向位置誤差、橫擺角誤差，反映了系統對參考量的跟蹤跟蹤參考量要求2122模型預測控制器設計將MPC問題轉化為標準二次型規劃問題：Tmin△UT△U2「DK]「Umax?Ut]Umax「100...0]110...0(Umin三U(k+i)三Umax,i=0,1,...Nc?1仿真驗證及分析跡23仿真驗證及分析24對比置對比對比基于滑模的隊列控制隊列控制基礎26撲拓撲撲27通信拓撲選擇現如今，由于無線通信技術的發展，如基于IEEE802.11p的DSRC和新興的5G解決方案，隊列內的車輛不僅可以獲取鄰近車輛的信息，也能與周圍環境以外的車輛通信，因此出現了多種可行的通信拓撲結構。本研究的車隊采用如圖4-1所示的車輛通信策略，由于車輛期望的縱向加速度與車距控制是在整個車輛隊列中同時進行的，所以每輛車都能夠同步的獲得領航車與自車周圍其他車。28間距策略選擇SSS動的安全距離示意圖2理想車距差值6n(t)定義為：(t)=Sn(t)-Ssafe(2na(n)maxn29滑模控制原理對非線性系統：X.=fX,u,t選擇一個系統在有限時間內可以到達并維持在其上運動的子流形，即滑模面s(x)，求取一個可以強迫系統進入滑動模態的控制律：uX,siXuX,siX意圖隊列控制考慮n+1輛車組成的級聯系統，箭頭表示汽車行進方向，虛線代表車輛間無線傳輸交流，第i?1輛車可以通過無線傳輸發送它的狀態信息，如車輛的位置、速度、加速度等信息給它的后車即第i輛車。期望間距Ssafe(t)由車間距策略確定：第i輛車的理想車距差值：要保證車輛隊列按最小車距行駛的同時又要保證避免發生碰撞事故，車輛隊列協同避撞控30制模型的控制目標是6i→0。即理想車距差值等于零，這是最理想的控制效果。30隊列控制參考滑模控制設計規則，為保證車輛隊列始終大于安全車距行駛，定義期望加速度值的選取滑模面如下：將理想車距差值計算公式代入上式可以得出：選擇等速趨近率，如以下公式所示：進而可得在保證安全車距的情況下第n輛車理想的縱向加速度：滑模控制示意圖滑模控制示意圖即根據滑模控制理論計算的理想縱向加速度為:()nt()基于決策的橫縱向協同隊列控制橫縱向協同隊列控制為實現彎道下的智能車輛隊列行駛，并使車隊在彎道場景下以更安全的車速通過。將前文設計的單車橫縱向耦合控制器和隊列控制器結合在一起，設計成一個隊列控制與單車橫縱向耦合控制的車隊協同控制器。通過提出一個決策模塊，該決策模塊利用隊列控制器輸出的加速度用于調節橫縱向控制器的耦合加速度，在保證車輛能夠根據道路彎曲情況進行自我循跡的同時，實現對車隊中車與車之間車距，車速的控制。圖5.1協同控制策略框圖33橫縱向協同隊列控制決策模塊以車隊安全行駛為原則，根據車隊車輛的車速，決策根據車速和車距計算車隊行駛加速度的滑模隊列控制器如何去調節車輛橫縱向耦合控制的耦合加速度，進而實現車輛對車速和車距的控制。 1