[发明专利]基于分布式有限时间状态观测器的多智能车辆编队方法有效

专利信息
申请号: 201910571957.4 申请日: 2019-06-28
公开(公告)号: CN110209175B 公开(公告)日: 2021-09-03
发明(设计)人: 王祝萍;汪磊;张皓;陈启军 申请(专利权)人: 同济大学
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02
代理公司: 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 代理人: 赵继明
地址: 200092 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 分布式 有限 时间 状态 观测器 智能 车辆 编队 方法
【权利要求书】:

1.一种基于分布式有限时间状态观测器的多智能车辆编队方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、根据智能车辆运动学模型,描述智能车辆的运动学特征;

S2、构建多智能车辆的主从架构,并基于有向生成树的拓扑结构建立多智能车辆间的通信网络结构;

S3、设计不依赖于全局坐标信息的分布式有限时间状态观测器,以得到观测值;

S4、将观测值输入多智能车辆分布式编队控制器,以实现多智能车辆的自动编队;

其中,所述步骤S1中智能车辆的运动学特征为:

其中,xi表示智能车辆的横向位置,yi表示智能车辆的纵向位置,θi表示智能车的方位角度,分别是对应于xi,yi,θi的导数,vi表示智能车辆的线速度,ωi表示智能车辆的角速度;

所述步骤S3具体包括以下步骤:

S31、根据编队目标,获取从机的实际编队误差;

S32、选取从机对主机位置和角度的估计值,得到从机的估计编队误差;

S33、获取车辆间的相对位置,并基于估计编队误差,设计分布式有限时间状态观测器,以得到包含观测状态及观测速度的观测值;

所述步骤S31中编队目标具体为:

其中,xi(t)和x0(t)分别表示从机和主机的横向位置,yi(t)和y0(t)分别表示从机和主机的纵向位置,θi(t)和θ0(t)分别表示从机和主机的角度,和分别表示从机相对于主机的横向期望偏移量和纵向期望偏移量;

实际编队误差为:

其中,分别表示从机实际的横向编队误差,纵向编队误差以及角度误差;

所述步骤S32中选取作为从机对主机位置和角度[x0,y00]T的估计值;

估计编队误差为:

其中,分别表示从机估计的横向编队误差、纵向编队误差以及角度误差;

所述步骤S33中车辆间的相对位置是通过激光雷达及陀螺仪获取的,所述车辆间的相对位置具体包括:

xji=xj-xi

yji=yj-yi

x0i=x0-xi

y0i=y0-yi

其中,xji表示从机j相对于从机i的横向距离,yji表示从机j相对于从机i的纵向距离,x0i表示主机相对于从机i的横向距离,y0i表示主机相对于从机i的纵向距离;

设计的分布式有限时间状态观测器为:

sigα(p)=|p|αsgn(p),α>0

其中,η1234,a1,a2,a3,a4为可调节的常量参数,且满足η1234>0,以及0<a1,a2,a3,a4<1;

表示从机i与其邻居的集合,即与从机i建立通信连接的其他从机的集合;

aij表示从机间的通信连接值,若从机i与从机j之间有通信连接,那么aij为1,否则aij为0;

bi表示主机与从机间的通信连接值,若从机与主机之间有通信连接,那么bi为1,否则bi为0;

sgn(p)表示标准的符号函数,参数p>0时,sgn(p)=1;参数p<0时,sgn(p)=-1;参数p=0时,sgn(p)=0;

得到的观测值为其中,观测状态为观测速度为

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