考虑时滞的协作式自动驾驶车队的纵向控制方法
发布时间:2021-11-07 21:18
为提高协作式的自动驾驶车队的纵向控制器的鲁棒性,提出了一种考虑车辆执行器时延和车车通信时延因素的纵向控制方法。该方法综合本车与相邻前车以及车队领头车的运动状态(包括车辆位置、车间距偏差、速度、加速度)信息,建立了一个车队编队结构模型。为保持队列稳定性,根据Lyapunov稳定性理论,推导出时延和PID(比例积分微分)控制器参数的边界条件。对一个10辆车组成的车队进行仿真。结果表明:当被控车响应相邻前车和车队领头车的运动状态变化时,车辆间距误差最大为0.8 m。在领头车进行紧急制动工况(减速度达到0.8 g)时,也能避免追尾事故发生。
【文章来源】:汽车安全与节能学报. 2020,11(02)CSCD
【文章页数】:7 页
【部分图文】:
车队结构示意图
为模拟头车机动过程,头车行驶工况设计见表1。开始车队中车与车间距均为10 m,头车以15 m/s的速度匀速行驶,后以1 m/s2的加速度加速,持续5 s,再以20 m/s的速度匀速行驶40 s,然后以1 m/s2的减速度减速,持续5 s,最后以15 m/s的速度匀速行驶。由于车队领头车的运动状态不断变化,各车与车的间距随之发生变化,同时,各车控制器进行控制以保证本车与相邻前车的间距安全,车队以安全间距列队行驶。本文与文献[9]中车队控制方法进行对比仿真。假设文献[9]与本文车队相同,且领头车具有一致的速度与加速度变化趋势。车队位置x、车与车间距偏差e、车辆速度v、车辆加速度a的仿真结果见图3。
由图3可知:0~5 s时,领头车以15 m/s的速度匀速行驶,第2、3、…、10辆车保持稳定速度跟随,同时与各自相邻前车保持安全间距。5 s时,领头车开始加速,与第2、3、…、10辆车间距增大,导致间距误差增大,随之第2、3、…、10辆车开始加速。10~15 s,领头车定速行驶,第2、3、…、10辆车速度逐渐稳定,与前车间距恢复至安全间距,整个过程中,车与车间距误差不超过0.8 m,即8%,所有车辆的加速度不超过0.16 g,速度振幅不超过0.7 m/s,车队整体9 s内恢复稳定。同样,50 s时,领头车减速,与第2、3、…、10辆车间距减小,导致间距误差负增大,随之第2、3、…、10辆车减速行驶。50~55 s,领头车定速行驶,第2、3、…、10辆车速度逐渐稳定,与前车间距恢复至安全间距,整个过程中,车与车间距误差不超过0.8 m,所有车辆的加速度不超过1.6 m/s2,速度振幅不超过0.7m/s,车队整体9 s内恢复稳定。文献[9]的车与车间距误差最大为1.6 m,所有车辆的加速度未超过1.6 m/s2,速度振幅接近1.0 m/s,车队25 s才恢复稳定。综合以上对比仿真结果,可知本文车队纵向控制器控制效果相对更好。为验证控制方法的安全性,模拟车队前方突遇其他车辆切入情况时,领头车紧急刹车,测试车队是否能保证安全。测试工况如下:车队初始速度25 m/s,第10 s,领头车紧急刹车,减速度0.8 g[24],直至停车。该测试工况下x、e、v、a变化情况见图4。
【参考文献】:
期刊论文
[1]智能网联车辆交通流优化对交通安全的改善[J]. 秦严严,王昊. 中国公路学报. 2018(04)
[2]混有CACC车辆和ACC车辆的异质交通流基本图模型[J]. 秦严严,王昊,王炜,万千. 中国公路学报. 2017(10)
[3]一种协作式车队控制的新方法[J]. 于晓海,郭戈. 控制与决策. 2018(07)
[4]基于时变安全距离的跟驰模型反馈控制[J]. 翟聪,巫威眺,黄玲,刘伟铭,郑丽媛. 华南理工大学学报(自然科学版). 2017(07)
[5]汽车自适应巡航跟车多目标鲁棒控制算法设计[J]. 吴光强,郭晓晓,张亮修. 哈尔滨工业大学学报. 2016(01)
[6]具有量化反馈的顾前顾后型车辆跟随控制[J]. 王鹏,张继业,宋鹏云,陈彦秋. 中南大学学报(自然科学版). 2014(11)
[7]基于迟滞鲁棒性的自动车队队列稳定性控制[J]. 高峰,肖凌云,王江峰. 北京航空航天大学学报. 2010(10)
[8]自主车队的非线性建模与控制[J]. 岳伟,郭戈. 控制与决策. 2009(07)
本文编号:3482422
【文章来源】:汽车安全与节能学报. 2020,11(02)CSCD
【文章页数】:7 页
【部分图文】:
车队结构示意图
为模拟头车机动过程,头车行驶工况设计见表1。开始车队中车与车间距均为10 m,头车以15 m/s的速度匀速行驶,后以1 m/s2的加速度加速,持续5 s,再以20 m/s的速度匀速行驶40 s,然后以1 m/s2的减速度减速,持续5 s,最后以15 m/s的速度匀速行驶。由于车队领头车的运动状态不断变化,各车与车的间距随之发生变化,同时,各车控制器进行控制以保证本车与相邻前车的间距安全,车队以安全间距列队行驶。本文与文献[9]中车队控制方法进行对比仿真。假设文献[9]与本文车队相同,且领头车具有一致的速度与加速度变化趋势。车队位置x、车与车间距偏差e、车辆速度v、车辆加速度a的仿真结果见图3。
由图3可知:0~5 s时,领头车以15 m/s的速度匀速行驶,第2、3、…、10辆车保持稳定速度跟随,同时与各自相邻前车保持安全间距。5 s时,领头车开始加速,与第2、3、…、10辆车间距增大,导致间距误差增大,随之第2、3、…、10辆车开始加速。10~15 s,领头车定速行驶,第2、3、…、10辆车速度逐渐稳定,与前车间距恢复至安全间距,整个过程中,车与车间距误差不超过0.8 m,即8%,所有车辆的加速度不超过0.16 g,速度振幅不超过0.7 m/s,车队整体9 s内恢复稳定。同样,50 s时,领头车减速,与第2、3、…、10辆车间距减小,导致间距误差负增大,随之第2、3、…、10辆车减速行驶。50~55 s,领头车定速行驶,第2、3、…、10辆车速度逐渐稳定,与前车间距恢复至安全间距,整个过程中,车与车间距误差不超过0.8 m,所有车辆的加速度不超过1.6 m/s2,速度振幅不超过0.7m/s,车队整体9 s内恢复稳定。文献[9]的车与车间距误差最大为1.6 m,所有车辆的加速度未超过1.6 m/s2,速度振幅接近1.0 m/s,车队25 s才恢复稳定。综合以上对比仿真结果,可知本文车队纵向控制器控制效果相对更好。为验证控制方法的安全性,模拟车队前方突遇其他车辆切入情况时,领头车紧急刹车,测试车队是否能保证安全。测试工况如下:车队初始速度25 m/s,第10 s,领头车紧急刹车,减速度0.8 g[24],直至停车。该测试工况下x、e、v、a变化情况见图4。
【参考文献】:
期刊论文
[1]智能网联车辆交通流优化对交通安全的改善[J]. 秦严严,王昊. 中国公路学报. 2018(04)
[2]混有CACC车辆和ACC车辆的异质交通流基本图模型[J]. 秦严严,王昊,王炜,万千. 中国公路学报. 2017(10)
[3]一种协作式车队控制的新方法[J]. 于晓海,郭戈. 控制与决策. 2018(07)
[4]基于时变安全距离的跟驰模型反馈控制[J]. 翟聪,巫威眺,黄玲,刘伟铭,郑丽媛. 华南理工大学学报(自然科学版). 2017(07)
[5]汽车自适应巡航跟车多目标鲁棒控制算法设计[J]. 吴光强,郭晓晓,张亮修. 哈尔滨工业大学学报. 2016(01)
[6]具有量化反馈的顾前顾后型车辆跟随控制[J]. 王鹏,张继业,宋鹏云,陈彦秋. 中南大学学报(自然科学版). 2014(11)
[7]基于迟滞鲁棒性的自动车队队列稳定性控制[J]. 高峰,肖凌云,王江峰. 北京航空航天大学学报. 2010(10)
[8]自主车队的非线性建模与控制[J]. 岳伟,郭戈. 控制与决策. 2009(07)
本文编号:3482422
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