原文传递
保证实时性的商用车队列纵横向协同控制
| 论文题名： | 保证实时性的商用车队列纵横向协同控制 |
| 关键词： | 商用车队列;纵横向协同控制算法;Koopman算子;实时性 |
| 摘要： | 车辆队列作为智能交通系统中的研究热点，有助于缓解交通拥堵、降低燃油消耗。传统的队列纵横向解耦控制策略忽略了车辆的强耦合非线性，难以保证控制精度。横纵向耦合预测控制策略虽提高了控制精度，却通常无法保证实时性能。基于Koopman算子理论，本文提出了一种保证实时性的商用车队列纵横向协同控制算法，主要研究内容如下： 基于车辆及车辆队列系统的输入输出数据，本论文分别采用动态模式分解算法（Dynamic Mode Decomposition with Control, DMDc）与扩展动态模式分解算法（Extended Dynamic Mode Decomposition, EDMD）有限维近似Kooopman算子，将车辆及车辆队列系统“全局”线性化，构建Koopman线性模型。相比于局部线性化方法，Koopman算子可在复杂行驶工况下保证线性化精度。 车辆速度跟踪控制是车辆队列控制的重要基础，本文基于Koopman算子理论提出了一种商用车纵横向协同速度跟踪控制算法。构建了考虑轮胎非线性的车辆五自由度动力学模型，并基于此非线性模型获取系统数据。基于Koopman线性车辆模型设计预测控制器，可将非凸优化问题转化为凸优化问题，明显降低在线计算负担。最后，Matlab/Trucksim联合仿真实验结果表明所提控制算法可有效跟踪参考速度信号，并具备良好的实时性能。 考虑路面附着系数变化对商用车队列行驶安全性的影响，本文基于Koopman算子理论提出了一种考虑路面附着系数变化的商用车队列纵横向协同控制算法。以五自由度车辆动力学模型与车道保持模型为基础，建立了商用车队列横纵一体化模型，并获取了不同路面附着系数下的队列系统数据。基于路面附着系数低敏感的线性队列模型，设计了分布式预测控制器。最后，Matlab/Trucksim联合仿真实验结果表明所提队列控制算法提高了商用车队列对路面附着系数变化的鲁棒性。 |
| 作者： | 盛恩聪 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 于树友 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2023 |
检索历史
应用推荐
