[发明专利]交通信息不确定环境下网联自动车队稳定性分析方法

权利要求书

1.交通信息不确定环境下网联自动车队稳定性分析方法，其特征在于，包括：获取网联自动车队中车辆的基本信息，建立相应的动态跟驰模型；通过真车实验确定网联自动车队的信息不确定平均水平；在动态跟驰模型基础上，利用信息不确定平均水平构建网联自动车队动态模型；引入扰动，计算扰动状态下的网联自动车队动态模型的传递函数；根据传递函数计算网联自动车队的稳定性条件，利用稳定性条件判断网联自动车队的稳定性。

2.根据权利要求1所述的网联自动车队稳定性分析方法，其特征在于，动态跟驰模型表达式为：

式中，v_n(t)表示当前车辆n在t时刻的速度；s_n(t)表示第n-1辆车和第n辆车在t时刻的车头间距，s_n(t)＝x_n-1(t)-x_n(t)，x_n(t)和x_n-1(t)分别表示第n辆车及第n-1辆车在t时刻的位置；Δv_n(t)表示第n-1辆车和第n辆车在t时刻的速度差，Δv_n(t)＝v_n-1(t)-v_n(t)；f(·)表示非线性函数。

3.根据权利要求2所述的网联自动车队稳定性分析方法，其特征在于，在网联自动车队中，当前车辆获取的位置信息和速度信息与实际的信息之间存在差异，其中，位置信息的不确定性会导致前后两辆车之间的车头间距信息变得不精确，通过进行真车实验，获取当前网联自动车队的信息不确定性平均水平，包括：车头间距信息不确定性平均水平d_s和速度信息不确定性平均水平d_v。

4.根据权利要求3所述的网联自动车队稳定性分析方法，其特征在于，将信息不确定性平均水平整合到动态跟驰模型中，得到交通信息不确定环境下的网联自动车队动态模型，表达式为：

当d_s＜0且d_v＜0时，表示车辆获取的车头间距和速度信息比实际车头间距和速度信息小；

当d_s＞0且d_v＞0时，表示车辆获取的车头间距和速度信息比实际车头间距和速度信息大；

当d_s＝0且d_v＝0时，表示车辆获取的车头间距和速度信息与实际车头间距和速度信息一致。

5.根据权利要求4所述的网联自动车队稳定性分析方法，其特征在于，引入扰动，计算扰动状态下的网联自动车队动态模型的传递函数包括：

(1)、初始状态下网联自动车队处于稳定状态，车队中每辆车的速度和车头间距均会保持一致，且每辆车的加速度为零，稳定状态下车队跟驰模型表示为：

f(v_e,s_e,0)＝0

式中，v_e代表网联自动车队处于稳态时所有车辆的速度，s_e代表网联自动车队处于稳态时所有车辆之间的车头间距；

(2)、在网联自动车队稳定状态下，引入扰动，第n辆车受到扰动的影响，在该扰动影响下，第n辆车速度和车头间距会与平衡态的速度和车头间距之间出现差异，该差异由以下公式表示：

式中，y_n(t)和u_n(t)分别表示车头间距和速度的扰动；

(3)、通过一阶泰勒展开，将网联自动车队动态模型进行线性近似处理，省略高阶项，得到的网联自动车队系统动态方程为：

式中，f_s、f_v和f_Δv分别表示网联自动车队控制模型在平衡点对车头间距、速度和速度差的偏导数，表达式分别为：

(4)、将扰动带入至网联自动车队系统动态方程中，得到扰动下车队系统动态方程表达式为：