摘要：针对含有执行器非线性的车辆队列控制系统,提出一种固定时间全局预设性能控制(Global prescribed performance control, GPPC)控制方法.首先,设计一种平滑等效变换,在同一框架下解决死区及饱和问题,同时消除执行器非线性固有拐点问题.其次,构造两个新型性能函数,并基于此提出一种全局预设性能控制算法,实现如下目标:1)保证跟踪误差在固定时间内收敛到预定稳态区域;2)消除初始误差必须已知的限制;3)减小误差的超调量.然后,基于上述等效变换及预设性能控制算法,设计一种固定时间滑模队列容错控制方案,实现固定时间单车稳定及队列稳定.最后,通过MATLAB仿真实验,验证了所提算法的有效性.

摘要：本文中针对基于分层控制结构的车辆队列上、下层控制缺少联系的问题,提出了车辆队列跟驰与个体车辆动力学稳定性协调控制的思路,其基本思想是在保证队列中个体车辆安全稳定行驶的同时,尽可能实现队列跟驰控制的目标。基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)方法设计了车辆队列协调控制方案,设计了包括跟驰间距误差、跟驰速度误差以及车速与车轮圆周速度差3个子目标的优化目标函数,将队列跟驰与车辆动力学稳定性的协调控制转化为约束优化控制问题;基于序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)方法进行求解,得到车辆前、后轴的制动/驱动力矩来实现上层决策输出的期望跟驰加速度。基于由3车辆组成的非线性队列模型对控制方案进行了仿真分析,结果表明,所提出的基于NMPC的车辆队列协调控制策略可以在大范围操纵工况下,在保证车辆安全稳定行驶的基础上实现队列的跟驰控制。

摘要：研究预设跟踪性能下的车辆队列执行器故障主动容错控制问题.考虑执行器部分失效和偏移故障情形,设计Luenberger观测器和自适应残差阈值以实现执行器故障检测.在此基础上,为了确保执行器故障下的车辆队列暂态和稳态性能,在预设跟踪性能框架下,设计基于反步法的主动容错控制算法,在满足预设性能的前提下,实现车辆队列跟踪误差有界,且车辆间距满足安全性和紧凑性约束.仿真结果验证了所提出主动容错控制算法的有效性.

摘要：目前针对紧急工况的智能网联车辆队列控制研究较为欠缺,为了解决高速公路车辆队列在紧急工况下安全、稳定控制问题,本文针对队列紧急制动、他车插入队列这两种紧急工况开展控制策略研究。首先,建立控制系统分层架构,由策略层和控制层组成。其中,控制层根据策略层的输出结果激活对应的车辆纵横向控制器;针对策略层,分别设计两种紧急工况的控制策略以及不同工况间的控制切换策略。最后,基于PreScan/Simulink搭建高速公路车辆队列控制联合仿真平台,设计包含多个紧急工况的复杂验证场景,完成五车队列在该场景下的仿真验证,并探讨了通信时延对控制性能的影响。仿真结果表明:该队列控制系统能保证队列在两种紧急工况下安全、稳定行驶,并可实现不同工况的切换控制。

摘要：针对智能网联车辆队列控制问题,提出一种严格避撞的分布式鲁棒控制器设计方法。建立了包含复杂不确定性与外部干扰的非线性误差动力学模型。通过限定车间距误差的波动区间来保证队列避撞性与紧凑性,并据此引入车间距势函数。结合车间距势函数、自车与邻近车辆状态和动力学不确定边界设计了分布式鲁棒控制律。从理论上证明了该控制器能保证队列的避撞性与紧凑性和车速误差的队列稳定性,并分析了通信拓扑和控制参数对控制性能的影响。通过修正期望车间距模型,控制器的应用范围可扩展到大初始误差工况。最后,通过数值仿真验证了主要理论分析结果。

摘要：本文研究了多类时延下同时具有人类驾驶车辆(HDV)和网联自动驾驶车辆(CAV)的混合车辆队列建模与协同控制方法。首先构建了一般形式的混合车辆队列系统模型,对CAV的数量与空间分布进行表征,并将驾驶员反应时延引入模型;接着,考虑V2V通信时延和传感器量测时延,设计了状态反馈控制器;推导了闭环系统特征方程,并根据Routh-Hurwitz判据确定了系统闭环稳定性的充分条件,以指导控制器参数设计;最后,通过数值仿真验证了控制器设计的有效性,定量展示了CAV对衰减交通波动的作用,并分析了各类时延对交通流波动的影响。

摘要：针对有界扰动下异质车辆队列节能与稳定分布式协同控制问题,提出一种新的分布式鲁棒经济模型预测控制(economic model predictive control,EMPC)策略.首先采用不确定误差模型描述有界扰动下异质车辆队列纵向行驶动态特性,再应用tube思想对系统约束进行紧缩设计,补偿有界扰动对系统造成的不确定性.其次,采用局部车辆行驶能耗模型描述车辆队列分布式经济性能优化的有限时域最优控制问题,并利用传统跟踪性能指标设计附加稳定收缩约束函数.进一步,基于系统收缩原理,建立车辆队列闭环系统关于有界扰动的输入-状态稳定性条件.最后,通过与车辆队列传统分布式鲁棒模型预测控制策略的数值仿真对比结果验证了所提出策略的有效性和优越性.

摘要：鉴于采用边缘云进行集中式车辆队列控制时,通信时延将会降低队列控制性能指标甚至导致队列失稳,本文在考虑通信时延和车辆纵向非线性动力学特性前提下,从包括队列能效的多目标优化出发,提出了一种基于边缘云的队列集中式模型预测控制算法,并设计了一种时延补偿方法。首先分析了控制算法的渐进稳定性;然后通过不同时延下的仿真试验对控制算法的串稳定性和随机时延补偿方法在一定时延范围的有效性进行了验证;最后,分析了时延对队列稳定性和燃料消耗的影响。结果表明,随着时延增大,队列稳定性和燃料经济性变差,当时延均值为250 ms且时延抖动20%时,队列处于失稳的边缘。

摘要：针对前后跟随式通信拓扑的约束车辆队列弦稳定协同控制问题,提出一种分布式参数化模型预测队列控制算法。首先,建立车辆队列的纵向动力学模型,通过反馈线性化将其转化为线性状态空间模型。然后,利用邻域内车辆的预测轨迹信息构造局部优化问题,建立车辆队列局部控制器。为降低求解该局部最优控制问题的计算量,将预测时域内的控制输入增量参数化为阶梯式结构。在此基础上,设计模型预测队列控制器迭代计算算法,满足系统输入输出约束和弦稳定约束条件。进一步,应用Lyapunov稳定性定理和Moore-Penrose广义逆矩阵,获得车辆队列渐近稳定性充分条件,并分析系统跟踪性能。最后,通过与常规队列控制算法的仿真对比实验,验证所提出控制策略的高效性。

摘要：针对马尔科夫链通信拓扑下的车辆队列控制问题,综合考虑车辆队列的非线性动力学模型和行驶能耗优化目标,提出一种基于分布式状态观测器的车辆队列能耗优化控制方法.由于在马尔科夫链通信拓扑下,部分车辆获取的邻居车辆信息具有动态切换特性,严重影响了车辆队列控制算法的有效性和稳定性.鉴于此,首先,设计一种用于估计领航车辆状态信息的状态观测器,有效避免通讯拓扑切换对队列控制系统造成的干扰;然后,结合车辆的非线性动力学模型与队列优化目标,构建一种基于指数折扣函数的车辆队列能耗优化框架,将车辆队列的能耗优化问题转化为Riccati方程的求解问题,进而得到车辆队列的最优能耗控制输入,在此基础上,通过构造动态通信拓扑下的李雅普诺夫函数,分析车辆队列控制系统的稳定性条件,即只要每个可能的通信拓扑均需包含一个以领航车辆为根的有向生成树,就可使得该车辆队列控制系统满足稳定性和队列稳定性;最后,通过数值仿真验证所提出控制算法的可行性和有效性.