动态竞争环境中多自主车辆系统协作控制与分布式优化

发布时间：2017-04-28 10:01

  本文关键词：动态竞争环境中多自主车辆系统协作控制与分布式优化，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：多自主车辆系统的相关研究成果有助于高效利用有限的交通资源,提高道路交通的安全性,近年来已成为智能交通领域的研究热点之一。本文主要研究动态竞争环境中多自主车辆系统的协作控制与分布式优化,包括车辆编队中的跟随和队形控制、道路交叉口区域多车协作以及多自主车辆任务规划等,主要内容如下:(1)通过车辆跟随的Leader-follower模型,建立车辆跟随误差模型,设计跟随控制器实现车辆的稳定跟随控制。建立自主车运动学模型,采用Leader-follower结构描述两车跟随关系,得到车辆跟随误差模型。根据反馈线性化和Lyapunov稳定性理论,设计车辆跟随控制器。仿真结果表明该控制器能够实现车辆的稳定跟随控制。(2)根据图论描述车队中的Leader-follower关系,采用设计的跟随控制器实现车队队形的稳定控制。以图的形式表示车队队形,图中的点代表自主车,边代表车辆间的Leader-follower关系。验证跟随控制器对典型队形的控制作用,针对车队队形保持和改变进行仿真实验,结果表明该控制器能够实现车队队形的稳定控制。(3)建立道路交叉口区域多自主车辆协作控制模型,并对模型进行求解。引入时空轨迹图分析车辆与交叉口入口的距离随时间的变化关系,建立多车协作安全性指标,以通过交叉口区域总时间最短为目标建立多车协作快速性指标,将两个指标加权处理得到多车协作模型,并给出模型的约束条件。采用罚函数法对模型进行处理并采用粒子群算法进行求解,算例求解结果表明该方法能使多车协作模型的目标函数收敛,并求得多车协作的最优加速度。(4)对典型交通路网建模,研究多自主车辆任务规划问题。基于交通路网中路口节点分布相对松散的特点,提出自主车辆位置预分配,采用模拟退火算法求解预分配路口节点组合作为多车任务规划的起始节点。引入自主车的能力和偏好减少拍卖中的冲突,并采用Dijkstra算法进行路径规划。仿真结果表明以预分配节点组合作为任务规划起始节点能够减少多自主车辆任务规划时间。综上所述,本文就动态竞争环境中多自主车辆系统协作控制与分布式优化问题,进行了多自主车辆跟随控制、队形控制、交叉口协作以及任务规划相关的理论研究,并通过仿真实验进行了验证与分析。
【关键词】：多自主车辆系统 跟随控制 队形控制 交叉口协作 任务规划
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;U463.6
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 问题的提出与研究意义9-10
• 1.2 国内外相关问题研究现状10-15
• 1.2.1 智能交通系统研究现状10-11
• 1.2.2 多智能车辆仿真与实验平台研究现状11-13
• 1.2.3 智能车辆安全控制与协作研究现状13-15
• 1.3 存在的主要问题15-16
• 1.4 本文的主要研究内容及结构安排16-19
• 第2章 自主车辆跟随控制器设计19-31
• 2.1 引言19-20
• 2.2 自主车辆运动学建模20-21
• 2.3 车辆跟随控制的Leader-follower模型21-24
• 2.3.1 Leader-follower结构21-22
• 2.3.2 车辆跟随误差模型22-24
• 2.4 车辆跟随控制器设计24-26
• 2.5 仿真实验与分析26-28
• 2.6 本章小结28-31
• 第3章 多自主车辆队形控制31-41
• 3.1 引言31
• 3.2 车队队形的描述31-32
• 3.3 横向队形和三角形队形控制验证32-35
• 3.3.1 横向队形33-34
• 3.3.2 三角形队形34-35
• 3.4 队形控制仿真与分析35-39
• 3.4.1 车队队形保持36-37
• 3.4.2 车队队形改变37-39
• 3.5 本章小结39-41
• 第4章 道路交叉口区域多自主车辆协作控制41-53
• 4.1 引言41
• 4.2 道路交叉口区域车辆冲突分析41-42
• 4.3 道路交叉口区域多车协作模型的建立42-47
• 4.3.1 安全性指标43-46
• 4.3.2 快速性指标46
• 4.3.3 模型的约束条件46-47
• 4.3.4 道路交叉口区域多车协作模型47
• 4.4 模型求解47-52
• 4.4.1 约束优化问题的预处理47-49
• 4.4.2 粒子群优化算法49-50
• 4.4.3 算例求解与分析50-52
• 4.5 本章小结52-53
• 第5章 典型交通路网中多自主车辆任务规划53-63
• 5.1 引言53
• 5.2 典型交通路网建模53-55
• 5.3 多自主车辆任务规划55-60
• 5.3.1 自主车辆位置预分配55-56
• 5.3.2 基于拍卖的动态任务分配56-59
• 5.3.3 基于Dijkstra算法的路径规划59-60
• 5.4 仿真实验与分析60-61
• 5.5 本章小结61-63
• 第6章 全文总结63-65
• 6.1 本文完成的主要工作63-64
• 6.2 需要进一步研究的问题64-65
• 参考文献65-71
• 作者简介及研究成果71-73
• 致谢73

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本文编号：332572