[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

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，x_i表示智能车辆的横向位置，y_i表示智能车辆的纵向位置，θ_i表示智能车的方位角度，分别是对应于x_i，y_i，θ_i的导数，v_i表示智能车辆的线速度，ω_i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，x_i(t)和x₀(t)分别表示从机和主机的横向位置，y_i(t)和y₀(t)分别表示从机和主机的纵向位置，θ_i(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,y₀,θ₀]^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：

x_ji＝x_j-x_i

y_ji＝y_j-y_i

x_0i＝x₀-x_i

y_0i＝y₀-y_i

其中，x_ji表示从机j相对于从机i的横向距离，y_ji表示从机j相对于从机i的纵向距离，x_0i表示主机相对于从机i的横向距离，y_0i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：

sig^α(p)＝|p|^αsgn(p)，α＞0

其中，η₁,η₂,η₃,η₄,a₁,a₂,a₃,a₄为可调节的常量参数，且满足η₁,η₂,η₃,η₄＞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；

a_ij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a_ij为1，否则a_ij为0；

b_i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b_i为1，否则b_i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