[发明专利]一种基于均匀量化通信数据的互联异构车辆的全分布式控制方法

说明书

本发明提供一种基于均匀量化通信数据的互联异构车辆的全分布式控制方法。包括：采用双向通信策略，每辆车将量化后的状态信息传给前后车辆，为了减少量化误差和外部扰动对系统性能的影响，每辆跟随车根据获取的量化信息，设计耦合滑模面。根据获取的前后车辆的量化信息，应用滑模控制方法为每辆跟随车设计新的协同跟踪控制器；通过在频域分析系统的串稳定性，限定跟随车辆的耦合滑模面的耦合强度。本发明为每辆跟随车设计新的协同控制器；通过对滑模面的耦合强度系数稍加限制，即可保证车队的串稳定性。本发明方法只使用前后车的量化信息，设计方法完全是分布式，没有使用任何系统的全局信息。通过仿真实验，证明了本发明方法的有效性和优越性。

技术领域

本发明涉及互联车辆系统技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于均匀量化通信数据的互联异构车辆的全分布式控制方法。

背景技术

互联车辆系统协同控制是国际智能交通界关注的热点，其通过通信技术实现车对车(V2V)、车对路边基础设施(V2I)实现信息交互和共享，根据共同的控制任务，综合运用通信、传感、计算和控制技术，完成协同驾驶的控制任务。对比单车的驾驶模式，互联车辆协同驾驶具有降低交通拥堵、减少能源消耗与废气排放等优势。现已有不同的控制技术应用在互联车辆系统中，例如，模型预测控制，分层逻辑模糊控制，鲁棒H∞控制，滑模自适应控制等。对于只基于传统的雷达测距技术，在互联车辆系统中大规模运用多跳车载网络，有利于多车辆的状态信息传输共享，但是这势必会引入更多的网络通信问题，例如，通信时延、丢包、信道衰弱与量化。

现有的相关成果大多数是假设车辆间传递的数据具有无限的精确度，但是由于信道限制和数据传输率需求，数据在传输前都需要量化处理。因此为了确保互联车辆系统的控制性能，研究V2V网络中的量化问题十分必要。但是目前，很少有这方面的研究成果。

因此为互联车辆系统选择合适的量化机制与设计合适的控制律面临着两大挑战：1)为了保证舒适的驾驶体验，需要选择合适的量化机制，避免系统不稳定和车辆加速度变化剧烈波动。2)使用量化通信数据，大规模耦合的互联车辆系统增加了分布式控制的设计复杂度和难度。

发明内容

根据上述提出的技术问题，提供一种基于均匀量化通信数据的互联异构车辆的全分布式控制方法。本发明使用双向通信策略，每辆车将量化后的状态信息传给前后车辆。为了减少量化误差和外部扰动对系统性能的影响，每辆跟随车根据收到的量化信息，设计耦合滑模面。采用定间距的跟随策略，将互联车辆系统的协同控制问题转化为耦合滑模面的收敛问题。根据V2V通信网络接收的前后车辆的量化数据，运用滑模控制理论和李雅普诺夫函数法，为每辆跟随车设计新的协同控制器；通过对滑模面的耦合强度系数稍加限制，即可保证车队的串稳定性。

本发明采用的技术手段如下：

一种基于均匀量化通信数据的互联异构车辆的全分布式控制方法，包括如下步骤：

S1、采用双向通信策略，每辆车将量化后的状态信息传给前后车辆，每辆跟随车根据获取的量化信息，设计耦合滑模面。

S2、根据获取的前后车辆的量化信息，应用滑模控制方法为每辆跟随车设计新的协同跟踪控制器；

S3、通过在频域分析系统的串稳定性，限定跟随车辆的耦合滑模面的耦合强度。

进一步地，所述步骤S1具体包括：

S11、构建异构车辆纵向控制模型，考虑外界扰动，每辆车的动态特性的微分方程表示如下：

其中，为车辆i的发动机常数，取决于特定车辆的机械特性；u_i为待设计的车辆i的控制输入；d_i(t)为由滚动阻力，风阻和地面摩擦力引起的有界外界扰动，满足||d_i(t)||≤D，D＞0；

S12、为了分析互联车辆系统性能，定义车辆i和前车i-1的车间距误差为：