[发明专利]一种具有加速度约束的自动驾驶车队控制的鲁棒MPC方法

权利要求书

1.一种具有加速度约束的自动驾驶车队控制的鲁棒MPC方法，其特征在于：包含以下步骤：

S1：基于鲁棒MPC方案，提出智能网联汽车中的一个新的车辆编队控制问题，并对于所述控制问题做出必要的假设；

S2：建议一组N+1辆智能网联汽车的状态空间模型；

S3：建立车辆编队纵向协同运动的状态空间模型；

S4：设计车辆编队状态反馈控制器；

S5：提供充分的条件以保证寻址系统的稳定性；

S6：求解服从一组线性矩阵不等式(LMIs)的优化问题来导出控制器增益；

S7：验证所提出的车辆编队状态反馈控制器的有效性，并进行基于实验的验证。

2.根据权利要求1所述的一种具有加速度约束的自动驾驶车队控制的鲁棒MPC方法，其特征在于：所述S1中假设包括如下内容：

(1)控制决策以恒定的时间间隔更新；

(2)忽视道路交通的复杂和不可控情况，只关注车辆排系统的动力学；

(3)位置和速度等关键参数由车与车之间的通信共享；

(4)车辆排系统是完全自动化和协作的，从而排除了人为因素和非协作行为；

(5)对于车队中的所有车辆，同时执行控制决策，并且控制延迟可以忽略不计。

3.根据权利要求1所述的一种具有加速度约束的自动驾驶车队控制的鲁棒MPC方法，其特征在于：第i个辆车由如下微分方程描述：

上述公式中p_i,t，v_i,t和分别表示第i辆车在时刻t的位置、速度和外力，m_i代表第i辆汽车的质量，h_i(·)是第i辆车上的阻力，其性质为h_i(0)＝0，且v_i,th_i(v_i,t)≥0。

4.根据权利要求1所述的一种具有加速度约束的自动驾驶车队控制的鲁棒MPC方法，其特征在于：所述S3中选取Δs_i,t和Δv_i,t作为状态变量，将状态向量定义为此处x_i,t＝[Δv_i,t Δs_i,t]是一个二维向量，得到状态空间模型：

上述公式中，

控制信号

5.根据权利要求1所述的一种具有加速度约束的自动驾驶车队控制的鲁棒MPC方法，其特征在于：所述S4中的状态反馈控制器：

上述公式中，是要设计的状态反馈控制增益。

6.根据权利要求5所述的一种具有加速度约束的自动驾驶车队控制的鲁棒MPC方法，其特征在于：对于就有饱和控制输入的车队系统，设置以下基于MPC的状态反馈控制器：

上述公式中，表示要确定的期望控制器增益，u_k+n|k表示在常数k下控制信号的第n步预测。

7.根据权利要求1所述的一种具有加速度约束的自动驾驶车队控制的鲁棒MPC方法，其特征在于：所述S5中，设定

设给定正定矩阵S，和如果存在正定矩阵矩阵以及标量γ0,ε0，则以下关系成立：

然后有

此外，车队状态反馈控制器中相应的状态反馈增益由下式给出：

8.根据权利要求1所述的一种具有加速度约束的自动驾驶车队控制的鲁棒MPC方法，其特征在于：所述S6中的优化问题包括：

OP1：

OP2：

9.根据权利要求1所述的一种具有加速度约束的自动驾驶车队控制的鲁棒MPC方法，其特征在于：所述S7包含以下步骤：

A1：构建仿真实验平台；

A2：以三车系统作为测试模型，并假设引导车的速度为常数；

A3：设定初始值为x₀＝[0.1 2 0 1.5-0.1 1]^T、前车的初始位置和速度分别为p₀＝50m和v₀＝20m/s、通过解决OP2中的优化问题，在每个时间步长导出控制器的状态空间矩阵；根据应用鲁棒MPC方法后车队的运行状态，分析算法的稳定性，分析车队饱和控制输入，并与现有控制方法进行比较。