HCPP:一种数据高效的分层车辆跟随方法

现有的基于控制理论的车辆跟随控制方法需要对两辆车的速度和距离等建立模型,缺乏泛化性并难以实现稳定平滑的控制效果。为了解决这个问题,提出了一种不依赖车辆运动学模型的数据高效的分层车辆跟随控制方法。该方法的上层利用车辆坐标、速度和其他车载传感器的感知结果构建数据集,并训练深度强化学习模型,避免了依赖先验知识的问题,并不需要在真实世界中进行训练。训练过程中从数据集中随机采样样本,提高了数据利用率。该方法的下层通过比例积分微分控制算法实时控制车辆的加速度和角速度,避免了深度强化学习策略不稳定导致的控制抖动,从而使车辆的控制更加平滑。为了验证该算法的性能,进行了仿真实验和实车实验。实验结果表明,该算法可以使跟随车与目标车之间的距离始终保持在安全合理的范围内。通过对比实验,证明了该算法在横向和纵向上都实现了更稳定、平滑和安全的车辆跟随控制。

网络非线性系统的镇定及在车辆跟随控制的应用

非线性大系统或多自主体系统在理论与工程应用领域都受到了广泛的关注.其中,稳定性以及衍生的镇定控制问题是研究的关键.为了应对车辆跟随控制问题,本文针对一类下三角型不确定网络非线性系统,给出稳定网络系统满足的充分条件,并提出一种全局鲁棒镇定控制设计方法.通过解决车辆跟随系统的纵向控制问题,揭示本文的研究结果可用于输出调节问题等综合控制问题的求解.仿真验证本文结果的有效性.

考虑前置通信与时变时滞的车辆跟随系统稳定性分析

为提高汽车队列行驶的安全性,针对存在时变时滞的车辆跟随系统稳定性问题,提出了基于Lyapunov-Krasovskii泛函(LKF)的时滞相关稳定分析方法,以估计系统稳定容许时滞变化范围。对具有时变时滞的车辆跟随系统,建立了具有双时变时滞的系统模型;考虑2个时变时滞变量的关系构造LKF,通过矩阵不等式处理后给出具有双时变时滞系统的稳定性判据;针对4车队列利用MATLAB软件计算不同控制参数下的时滞容许范围。结果表明:在测试设定的车辆跟随系统的参数下,控制器增益与系统能够容许的最大时滞成反比关系;相同参数下,高速行驶的车辆队列受时滞的影响更大;提出的稳定分析方法可以得到保证系统稳定最大容许时滞,为设计实际车辆跟随队列的控制器提供稳定性判据。

基于向量Lyapunov函数方法的顾前顾后型车辆跟随控制

采用固定车辆间距跟随策略,研究考虑前后车辆信息的"顾前、顾后"型自动化公路系统车辆纵向跟随控制。假定被控车辆能获得前后相邻车辆及车队领头车辆的状态信息,基于非线性车辆纵向动力学模型,设计了车辆跟随系统的纵向滑模控制规律;应用向量Lyapunov函数方法和比较原理,对一类无限维非线性关联系统的稳定性进行研究,在假定系统满足全局Lipschitz条件的情况下,以孤立子系统的稳定性条件为基础,得到该类非线性关联系统指数稳定性充分判据;基于该稳定性判据,对"顾前、顾后"型车辆跟随系统的稳定性进行分析,得到系统控制参数的收敛区域。研究结果表明:设计的车辆纵向跟随控制规律能使车辆速度误差和间距误差具有较快的收敛速度。

车辆跟随控制系统研究现状及发展趋势

由于跟车行驶是日常道路交通环境中最主要的行车工况,实现车辆智能跟随、列队行驶这种自动有序且快速高效的通行方式,将是解决交通拥堵现象、交通安全状况、环境污染等交通问题的有效方法。文中概述了道路交通环境下国内外车辆跟随控制系统的发展历程,主要从环境感知技术、期望车距策略、纵横向动力学建模、决策与控制算法等方面对车辆跟随控制系统的国内外最新研究成果进行概要论述,并对车辆跟随控制系统研究的共性问题以及未来发展趋势进行了探讨与展望。

考虑前后信息的车辆跟随自适应控制

为了增进自动化公路系统车辆控制系统的工作性能,考虑前后车辆信息,研究具有参数不确定性的车辆纵向跟随控制.假定被控车辆能获得前后相邻车辆及车队领头车辆的状态信息,基于车辆纵向动力学模型,采用固定期望车辆间距跟随策略,设计了车辆纵向跟随直接自适应滑模控制规律;应用Lyapunov函数方法和M-矩阵知识,对车辆跟随系统的渐近稳定性进行分析,得到系统控制参数的收敛区域.仿真结果表明:在领头车辆速度发生变化情况下,设计的具有未知不确定参数的车辆跟随控制规律能使车辆间距误差具有较快的收敛速度.

具有不确定参数的车辆跟随滑模控制

假定车辆质量及作用在车辆上的空气阻力、地面对轮胎的摩擦力等参数随时间变化但有界,研究自动化公路系统车辆纵向跟随控制。根据车辆不确定参数的有界性和滑模控制策略,采用饱和函数法,设计了车辆跟随系统的纵向变结构控制规律;基于李雅普诺夫稳定性方法,对控制系统的稳定性进行分析,并确定系统收敛的充分条件。仿真结果表明:采用所设计的控制方法,在达到满意跟踪性能的同时,还能有效抑制控制颤振,对参数不确定性具有鲁棒性。

基于向量Liapunov函数的时滞车辆跟随系统稳定性分析

为了提高自动化高速公路车辆纵向跟随控制系统的稳定性,建立了关于车辆跟随误差的具有时间滞后的无限维非线性关联大系统模型,应用向量李雅普诺夫函数对大系统的稳定性进行了分析。以大系统的孤立子系统的稳定性条件为基础,在假定系统满足全局Lipschitz条件的情况下,得到了此类大系统指数稳定的充分性判据。该判据是与时间滞后量无关的显式判据,可方便地应用于车辆纵向跟随控制器的设计。

基于三维虚拟环境的车辆跟随硬件在环仿真系统设计

为验证车辆跟随系统的车辆跟踪及路径跟踪性能,建立了以车辆纵横向运动跟踪误差为变量的车辆动力学模型,并基于硬件在环技术和虚拟现实技术构建了同步视景车辆跟随仿真试验平台,该平台的系统结构包括实时交互式信号处理界面、三维虚拟试验场景等软件系统及其驾驶操作设备、实时控制和图像处理等硬件系统.在该试验平台上对直线加速及弯道变速工况下的车辆跟随系统进行硬件在环仿真试验,同时分析人为驾驶操作对车辆跟随控制效果的影响.仿真结果表明,在进行实车道路试验之前,基于三维虚拟现实技术的硬件在环仿真试验平台能够为车辆跟随系统提供一种安全可行的验证方法.

含随机干扰的车辆跟随系统滑模控制

为验证滑模控制用于含随机干扰的车辆跟随系统的可行性,建立了车辆跟随系统模型和相应的随机车辆动力学模型.用滑模控制法设计了随机车辆跟随系统的控制器.用向量Lyapunov函数法研究了控制系统稳定性,并得到系统指数均方稳定的充分条件.仿真中设置的随机因素为车辆的阻力.仿真结果表明,在5 s内跟随车辆的加速度和速度已接近领头车辆,车间距误差小于0.05 m.

基于滑模控制的时滞自动车辆跟随系统数学模型

基于非线性车辆动力学方程和固定车辆间距跟随策略,对具有时间滞后的自动化公路系统车辆纵向跟随控制问题进行了研究。在假定车队中的每个被控制车辆能够接收到车队领头车辆以及该车前面一个车辆的位移、速度和加速度信息的情况下,应用滑模变结构控制方法,通过对滑模运动方程的分析,得到了关于车辆间距误差的车辆纵向跟随系统的数学模型。该模型属于一类具有时间滞后的无限维非线性关联大系统。在具有时间滞后的车辆纵向跟随控制器设计中,利用该类非线性关联大系统的稳定性判定条件来设计控制参数,可确保车辆纵向跟随控制系统的稳定性。

具有量化反馈的顾前顾后型车辆跟随控制

针对一类考虑前后相邻车辆信息的顾前顾后型车辆跟随系统,研究量化反馈下的自动纵向跟随控制问题。假定每个跟随车辆通过无线网络获得前后相邻车辆及领头车辆的状态信息,并且信息在对数量化器传输下存在量化误差。基于车辆非线性纵向动力学耦合模型,采用固定距离跟随策略,应用向量Lyapunov函数方法得出的非线性关联大系统群指数稳定性判据,将量化误差处理为不确定系统状态,给出量化反馈信号影响下的滑模控制律,并设计满足车队群稳定性的控制器参数。仿真结果表明:设计的车辆纵向跟随控制器对量化误差产生的影响进行了有效补偿,与不考虑量化误差干扰设计的控制器相比,本控制器能够显著提高车辆跟随误差的收敛速度。

一类随机车辆跟随系统的控制策略

为了改善高速公路的通行能力和安全性,考虑随机因素的影响,研究一类顾前顾后自动高速公路车辆跟随系统的控制器设计。基于伊藤随机微分方程建立了随机车辆动力学模型,运用滑模控制设计了随机车辆纵向跟随系统的控制规律。然后根据系统稳定性判据分析了控制系统的稳定性,得到系统控制参数的收敛区域为式(18)^(20)。数值仿真实验表明:各跟随车辆的速度、加速度等状态在较短的时间内能迫近领头车辆,车间距误差有较快的收敛速度,在15 s内收敛于0。

随机车辆跟随系统的鲁棒控制

基于车辆系统建模中忽略的随机因素,根据伊藤随机微分方程建立随机车辆动力学模型,运用滑模控制研究了具有鲁棒性的随机车辆纵向跟随控制。假设参数有界,设计了一类随机车辆跟随系统的变结构鲁棒控制规律。运用随机车辆跟随系统的稳定性判据分析了控制系统的稳定性,得到控制系统收敛的充分条件。数值仿真表明,根据所设计的鲁棒控制策略,既能达到满意的跟踪性能,又可以有效减弱控制抖动。

具有随机干扰的时滞车辆跟随控制

考虑信息传输和车辆动力学行为对控制指令具有时间滞后因素和车辆动力学系统建模中忽略的随机因素,建立了一类具有时间滞后的随机车辆跟随系统,并研究了该系统的稳定性和控制器设计.根据Ito(伊藤)随机微分方程建立随机车辆动力学模型.利用滑模控制设计了系统的控制策略,并运用系统的稳定性判据得到了系统控制参数的收敛区域.数值仿真试验结果表明:各跟随车辆的加速度、速度和位移等状态能在较短的时间内迫近领头车辆;各车辆的车间距误差有较快的收敛速度,均能在10 s内收敛于0.

基于安全距离模型的车辆跟随控制与仿真

针对车辆协同驾驶领域中的跟随系统,从车间纵向安全距离入手,在基于制动过程和巡航车状态的车间距模型基础上,进一步提出了基于车辆跟随策略的安全距离控制模型。将车间纵向相对距离误差和相对速度误差作为控制系统的状态变量,并设计模糊PID控制器,通过MATLAB软件对上述安全距离模型进行模拟仿真并验证控制器的有效性。仿真结果表明:基于车辆跟随策略的安全距离控制模型能更有效地解决安全距离偏大的问题,同时结合模糊PID控制方法,增强了车辆跟随系统的稳定性。

基于Lyapunov函数方法的时滞车辆纵向跟随控制

应用向量Lyapunov函数方法和比较原理,基于非线性车辆动态耦合模型,研究具有时间滞后的车辆跟随系统的指数稳定性问题,得到了车辆跟随系统的指数稳定性判据.根据滑模控制策略确定了车辆跟随系统的纵向控制规律,基于稳定性准则设计了车辆纵向跟随控制器参数.仿真结果表明,基于该方法设计的车辆纵向跟随控制器能使跟踪误差具有较快的收敛率.

无限维随机车辆跟随系统的稳定性分析

为了提高自动高速公路车辆纵向跟随控制系统的稳定性,基于随机因素建立了无限维随机关联系统模型.运用向量李雅普诺夫函数法研究了无限维随机车辆跟随系统的指数群稳定性,分别得到了一类无限维'顾前'型和一类'顾前顾后'型随机车辆纵向跟随系统指数群稳定性的充分性判据,为随机车辆纵向跟随系统的控制器设计提供了理论基础.

车辆跟随控制策略的状态可达集建模及验证方法

车辆动态行为的不确定性会造成跟随车辆控制的不确定性.传统的车辆跟随控制方法只是针对车辆的单一行为动态的不确定性进行建模,无法遍历车辆所有可能的控制输入,因而,既无法一次性提供跟随策略下完整的可行控制方案,也不足以在理论上保证对策略安全检测的可信性.为此,提出车辆跟随控制策略的状态可达集建模及验证方法.该方法将控制策略转换为能用可达集计算和表征的多级安全判定事件,利用随机可达集的状态遍历特征描述车辆控制输入的不确定性,通过对可达集交集的判断,辨识所有初始条件对应的危险与安全控制行为,为驾驶员提供完整的可选择控制方案;然后利用马尔科夫链逼近可达集,近似表达车辆行为的不确定性,依据驾驶员行为习惯统计验证策略的安全性,实现对控制策略的有效建模分析.实验结果表明,所提出的建模及验证方法不仅可以完备地表征车辆不确定行为,提供交通情形中跟随策略相应的完整控制方案,也可实现对策略安全性的精确验证.

基于缩微智能车的车辆跟随控制系统

针对车辆跟随系统中每辆车只能获得局部信息的情况,给出了一种控制器设计方法,并利用李雅普诺夫方法分析了系统的稳定性,给出了保证系统能够稳定运行的充分条件.为增强系统的可扩展性,在原有控制器基础上加入了速度限制,以避免系统位置偏差的逐级放大.在缩微交通环境下实现了5辆缩微车的车辆跟随系统,以验证控制方案的可行性.通过仿真和缩微车实验表明,运用所设计的控制方案,车辆跟随系统能够稳定行驶,避免了系统位置偏差的传播.