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协同自适应巡航鲁棒模型预测控制算法研究
| 论文题名： | 协同自适应巡航鲁棒模型预测控制算法研究 |
| 关键词： | 智能网联车队;协同自适应巡航控制;鲁棒模型预测控制;动力学参数摄动;通信时延 |
| 摘要： | 传统自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control, ACC）是一种车辆驾驶辅助系统，主要用于在高速公路上自动维持车辆与前车的安全距离，减轻司机的驾驶负担和提高行车安全性。协同自适应巡航控制（ Cooperative Adaptive Cruise Control ,CACC）是在传统 ACC 系统的基础上结合车间（vehicle-to-vehicle, V2V）通信技术发展而来的。由于V2V通信技术的应用，比起传统ACC系统，CACC系统在减少车辆间的跟驰间隙、提高交通吞吐量等方面有很大的优势。但是通信延迟和车辆动力学模型不匹配会对 CACC 控制系统的性能造成影响。因此本文针对带有动力学参数摄动以及通信延迟的智能网联车队，基于鲁棒模型预测控制（Robust Model Predictive Control, RMPC）理论设计了CACC控制策略。本文的主要研究工作和创新点如下： 首先，对本文研究的 CACC 系统中采用的通信拓扑结构、队列的几何构型以及节点动力学进行了说明。将单个车辆节点的控制结构分为上层的 CACC 控制器以及下层的加速度控制器。然后通过对车辆的纵向动力学进行分析，建立了车辆的逆纵向动力学模型，设计了下层控制器。下层控制器通过逆纵向动力学模型补偿车辆纵向的非线性部分后得到了简化的车辆纵向动力学模型。 然后，介绍了鲁棒模型预测的基本思想及其设计框架。在所述的RMPC的框架下，提出了针对存在输入延迟的不确定受扰系统的鲁棒模型预测控制算法，并对其稳定性进行了证明。 在上述的车辆纵向动力学模型的基础上，考虑到 CACC 系统的控制目标，建立了以车辆的跟踪位置误差、跟踪速度误差以及本车加速度为系统的状态，期望加速度为输入的系统状态空间表达式。然后分析了 CACC 系统的控制要求（如安全性要求、弦稳定性要求等），将CACC编队内的单个车辆节点需要解决的控制问题写成优化问题的形式。考虑车辆计算资源的限制提出采用双模控制策略，通过离线与在线计算相结合的方式将RMPC控制策略应用到CACC系统中。 最后，通过Carsim/Simulink联合仿真的试验结果充分验证了本文提出的CACC控制策略可以有效应对通信时延和动力学参数摄动的影响，保证车辆编队的跟随精度及行驶平顺性。 |
| 作者： | 刘雨莹 |
| 专业： | 机器人工程 |
| 导师： | 于慧君 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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