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智能车路系统中汽车编队控制建模方法研究
| 论文题名： | 智能车路系统中汽车编队控制建模方法研究 |
| 关键词： | 智能车路系统;汽车编队控制;建模仿真;MAS模型;自适应模糊控制;路径规划 |
| 摘要： | 在智能车路协调环境下实现汽车列队行驶可以提高道路车辆密度，增加道路容量，同时能简化交通控制复杂度，增加交通的可控性，提高交通安全。汽车编队则是由汽车列队行驶派生出来的一种非常重要的车队驾驶行为，它与车辆离队、车队换道等车队驾驶行为结合起来能极大提高了汽车列队的柔性与灵活性，能使汽车列队行驶的优势得到充分发挥。本文将对智能车路环境下的车辆编队控制进行建模讨论。 车辆编队控制与车队纵向行驶控制具有很大关联性，从某种意义上讲，车辆编队控制是建立在车队纵向行驶控制的基础上的，故本文在讨论车辆编队控制之前对车队纵向驾驶控制进行了讨论分析。将双层自适应模糊控制算法运用于车队纵向驾驶控制，能较好地抑制车队间距波动和速度波动，有效地提高了车队列队纵向行驶的稳定性，为车辆编队创造了良好的环境，极大减少了干扰。 本文应用MAS的相关理论和方法来分析车辆编队控制问题，构建了基于MAS的车辆编队模型，并对其运行流程进行详细阐述。此外，在建模过程中还引入了Agent角色概念来降低模型复杂度和实现难度，提高模型效率。 协调是MAS模型中非常重要组成部分。在比较分析多种多智能体协调机制优缺点后，根据编队模型的协商特点，将合同网协议(CNP)和通用部分全局规划(GPGP)有机结合起来构建了编队模型的协调框架。该框架能够充分利用CNP的任务分配动态性和灵活性来实现任务的合理分配，充分利用GPGP来考虑任务之间的关联和Agent之间的关联来减小对任务分解耦合度的依赖，从而增强了系统开放性和鲁棒性，优化了系统整体活动性能。 对车辆编队实现过程中若干关键问题进行了讨论。将虚拟车思想和车辆纵向驾驶控制结合起来较好地实现了车辆相对位置定位控制；讨论并计算了几种典型车辆编队情况所需的换道空间长度；采用基于多项式曲线算法对车辆换道路径进行规划。此外，还对车辆编队仿真的程序实现进行探讨，并对几种典型的车辆编队情况进行了仿真，仿真结果表明了车辆编队模型的可行性。 |
| 作者： | 何智伟 |
| 专业： | 物流管理 |
| 导师： | 吴青 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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