本發(fā)明涉及智能網(wǎng)聯(lián)車輛和無線通信領(lǐng)域，具體涉及考慮擾動和執(zhí)行器飽和的互通立交智能車隊滑?？刂品椒?。

背景技術(shù)：

1、隨著新一代科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的推進，智能網(wǎng)聯(lián)車輛逐漸成為全球車輛產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略方向。它融合了先進的車載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，并且結(jié)合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)了車與車、車與路、車與人、車與云端等智能信息交換和共享。

2、然而，在互通立交區(qū)域的智能網(wǎng)聯(lián)車輛隊列行駛過程中，不可避免地會存在路面不平和風(fēng)等外部擾動以及執(zhí)行器飽和的情況，這可能會使系統(tǒng)不穩(wěn)定并惡化控制性能。此外，現(xiàn)有智能網(wǎng)聯(lián)車隊控制器未考慮到車隊在互通立交區(qū)域的交通流特征，導(dǎo)致車隊行駛?cè)菀壮霈F(xiàn)負(fù)的車間距和負(fù)速度等現(xiàn)象。因此，設(shè)計一種能夠保證智能網(wǎng)聯(lián)車隊在互通立交區(qū)域行駛符合交通流特征，同時又兼顧外部擾動和執(zhí)行器飽和的控制策略，對于確保車輛隊列行駛時的安全性和穩(wěn)定性至關(guān)重要。

3、通過查閱相關(guān)專利和論文發(fā)現(xiàn)，目前有關(guān)互通立交區(qū)域的智能網(wǎng)聯(lián)車隊控制研究中，大多只從交通流理論角度出發(fā)提出相應(yīng)的反饋控制策略，沒有考慮外部擾動和執(zhí)行器飽和的影響，抑或是在彎道和坡道車隊控制場景中提出各類控制算法，但沒有兼顧互通立交區(qū)域車輛間的跟馳交互行為，導(dǎo)致出現(xiàn)一些不符合交通流特征的現(xiàn)象。例如公開號為cn113721634b的專利公開了一種考慮執(zhí)行器飽和的基于反步法的車隊有限時間協(xié)同控制方法，該方法利用反步法結(jié)合有限時間穩(wěn)定性理論設(shè)計控制器，保證了在飽和問題和外部干擾存在的情況下系統(tǒng)的穩(wěn)定性。但是該現(xiàn)有方案沒有考慮車輛間的跟馳交互行為，容易導(dǎo)致出現(xiàn)負(fù)的車間距和負(fù)速度等現(xiàn)象，不符合交通流理論。此外，該現(xiàn)有方案也未明確針對互通立交區(qū)域，難以適用于互通立交車隊行駛場景。

4、因此，如何設(shè)計一種考慮互通立交區(qū)域車輛的跟馳交互行為、外部擾動以及執(zhí)行器飽和的智能網(wǎng)聯(lián)車隊控制器是亟需解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：如何提供一種考慮擾動和執(zhí)行器飽和的互通立交智能車隊滑模控制方法，通過設(shè)計考慮互通立交區(qū)域車輛的跟馳交互行為、外部擾動以及執(zhí)行器飽和的車隊控制器，使得智能網(wǎng)聯(lián)車隊在互通立交區(qū)域的行駛符合交通流理論，保持車隊串穩(wěn)定，還能夠兼顧考慮擾動和執(zhí)行器飽和的影響，確保車隊的車間距、速度等隨時間收斂。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用了如下的技術(shù)方案：

3、考慮擾動和執(zhí)行器飽和的互通立交智能車隊滑?？刂品椒?，包括：

4、s1：為智能網(wǎng)聯(lián)車隊構(gòu)建考慮擾動的三階動力學(xué)模型；

5、s2：為智能網(wǎng)聯(lián)車隊構(gòu)建考慮執(zhí)行器飽和的三階動力學(xué)模型；

6、s3：建立考慮互通立交區(qū)域路段期望速度的智能網(wǎng)聯(lián)車輛跟車模型；

7、s4：在智能網(wǎng)聯(lián)車輛跟車模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合車輛位置跟蹤誤差和速度誤差構(gòu)建積分滑模面并進一步生成耦合滑模面；

8、s5：在考慮擾動的三階動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建非線性干擾觀測器來生成擾動觀測值；

9、s6：在考慮執(zhí)行器飽和的三階動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建輔助動態(tài)系統(tǒng)來生成輔助信號；

10、s7：為實現(xiàn)車隊控制目標(biāo)，結(jié)合耦合滑模面、擾動觀測值和輔助信號設(shè)計車隊控制器；

11、s8：通過車隊控制器控制智能網(wǎng)聯(lián)車隊中車輛的運動狀態(tài)，使得智能網(wǎng)聯(lián)車隊在互通立交區(qū)域的行駛符合交通流理論，且保證車隊中車輛位置和速度的一致性以及車隊串穩(wěn)定。

12、優(yōu)選的，步驟s1中，考慮擾動的三階動力學(xué)模型表示為：

13、

14、式中：ai(t)表示第i輛車的加速度；vi(t)和pi(t)表示第i輛車在t時刻的速度和位置；ui(t)表示第i輛車的執(zhí)行器輸入；mi表示第i輛車的質(zhì)量；τi表示發(fā)動機時間常數(shù)；ci表示空氣阻力系數(shù)；fi表示機械阻力系數(shù)；di(t)表示車輛的集總擾動。

15、優(yōu)選的，步驟s2中，考慮執(zhí)行器飽和的三階動力學(xué)模型表示為：

16、

17、式中：ai(t)表示第i輛車的加速度；vi(t)表示第i輛車在t時刻的速度；ui(t)表示第i輛車的執(zhí)行器輸入；mi表示第i輛車的質(zhì)量；τi表示發(fā)動機時間常數(shù)；ci表示空氣阻力系數(shù)；fi表示機械阻力系數(shù)；di(t)表示車輛的集總擾動；umaxi和umini分別表示已知執(zhí)行器的上下界。

18、優(yōu)選的，步驟s3中，智能網(wǎng)聯(lián)車輛跟車模型表示為：

19、

20、pδωi(t)＝pωi+1(t)-pωi(t)；

21、p＝rb/cosθ；

22、

23、式中：表示第i輛車在t時刻的加速度；φ表示互通立交區(qū)域的弧長；rb表示互通立交道路曲線的半徑；θ表示互通立交道路的傾斜角度；p表示互通立交區(qū)域的曲率半徑；pωi(t)表示第i輛車輛在t時刻的速度；α表示敏感度系數(shù)；vg表示路段期望速度信息；λ表示速度差反饋系數(shù)；pδφi(t)表示i輛車輛與第i+1輛車輛的車間距；pδωi(t)表示i輛車輛與第i+1輛車輛的速度差；γ表示反應(yīng)系數(shù)；g(pδφi(t))表示第i輛車在t時刻的最優(yōu)速度函數(shù)；ωmax表示車輛的最大角速度，+表示下坡的情形，-表示上坡的情形；χ表示縱向摩擦系數(shù)；gs表示無角度時的安全距離；β＝1；vg,max表示互通立交區(qū)域最大增加或減少速度。

24、優(yōu)選的，步驟s4中，為處理由非零初始車輛位置跟蹤誤差引起的大瞬態(tài)問題，修正后的車輛位置跟蹤誤差表示為：

25、ξi(t)＝ei(t)－πi(t)；

26、ei(t)＝di(t)-dei(t)

27、

28、di(t)＝pi－1(t)－pi(t)－l；

29、dei(t)＝r＋hvi(t)；

30、式中：ξi(t)表示修正后的車輛位置跟蹤誤差；ei(t)表示未修正的車輛位置跟蹤誤差；di(t)表示兩輛連續(xù)車輛間的實際距離；l表示車輛長度；dei(t)表示固定車頭時距的期望車間距；r表示車輛靜止時的安全距離；h表示車頭時距；vi(t)和pi(t)表示第i輛車在t時刻的速度和位置。

31、優(yōu)選的，步驟s4中，積分滑模面表示為：

32、

33、φi(t)＝α[g(pδφi(t))-pωi(t)]+λpδωi(t)；

34、γi(t)＝γ(vg-pωi(t))；

35、式中：si(t)表示積分滑模面；β1和β2是正常數(shù)；pωi(t)表示第i輛車輛在t時刻的速度；g(pδφi(t))表示第i輛車在t時刻的最優(yōu)速度函數(shù)；λ表示速度差反饋系數(shù)；pδωi(t)表示i輛車與第i+1輛車的速度差；γ表示反應(yīng)系數(shù)；vg表示路段期望速度信息；

36、耦合滑模面表示為：

37、

38、式中：si(t)表示耦合滑模面；q表示待設(shè)計的正常數(shù)；n表示車輛總數(shù)。

39、優(yōu)選的，步驟s5中，非線性干擾觀測器表示為：

40、

41、式中：li(x)表示待設(shè)計的未知函數(shù)；wi(t)表示非線性干擾觀測器的狀態(tài)；表示擾動di(t)的觀測值；ui(t)表示第i輛車的執(zhí)行器輸入；mi表示第i輛車的質(zhì)量；τi表示發(fā)動機時間常數(shù)；ci表示空氣阻力系數(shù)；fi表示機械阻力系數(shù)；ai(t)表示第i輛車的加速度；vi(t)表示第i輛車在t時刻的速度。

42、優(yōu)選的，步驟s6中，輔助動態(tài)系統(tǒng)表示為：

43、

44、δui(t)＝sat(ui(t))-ui(t)；

45、

46、式中：χi(t)表示輔助信號；k4表示設(shè)計參數(shù)；h表示車頭時距；q表示待設(shè)計的正常數(shù)；mi表示第i輛車的質(zhì)量；τi表示發(fā)動機時間常數(shù)；ui(t)表示第i輛車的執(zhí)行器輸入；umaxi和umini分別表示已知執(zhí)行器的上下界。

47、優(yōu)選的，步驟s7中，車隊控制目標(biāo)包括：

48、1)單車穩(wěn)定，即智能網(wǎng)聯(lián)車隊中每輛跟隨車輛最終都能達到速度一致并相互之間維持期望的車間距；

49、2)車隊串穩(wěn)定，即智能網(wǎng)聯(lián)車隊中連續(xù)兩輛車之間的間距誤差隨著時間推移最終逐漸減小，并滿足跟蹤誤差傳遞函數(shù)|gi(s)|＝|ei+1(s)/ei(s)|≤1，即車輛行為符合經(jīng)典交通流理論；其中ei(s)是ei(t)的拉普拉斯變換函數(shù)，ei(t)≥0。

50、優(yōu)選的，步驟s7中，車隊控制器表示為：

51、

52、

53、φi(t)＝α[g(pδφi(t))-pωi(t)]+λpδωi(t)；

54、γi(t)＝γ(vg-pωi(t))；

55、

56、式中：ui(t)表示第i輛車輛的執(zhí)行器輸入；mi表示第i輛車輛的質(zhì)量；τi表示發(fā)動機時間常數(shù)；h表示車頭時距；q表示待設(shè)計的正常數(shù)；表示未知集總干擾上界σ的估計值；si(t)表示耦合滑模面；λ1、λ2和λ3均表示控制參數(shù)；χi(t)表示輔助信號；表示擾動di(t)的觀測值；ci表示空氣阻力系數(shù)；ai(t)表示第i輛車的加速度；vi(t)表示第i輛車在t時刻的速度；fi表示機械阻力系數(shù)；β2是正常數(shù)；pδωi(t)表示i輛車輛與第i+1輛車輛的速度差；γ表示反應(yīng)系數(shù)；pωi(t)表示第i輛車輛在t時刻的速度；g(pδφi(t))表示第i輛車在t時刻的最優(yōu)速度函數(shù)；ξi(t)表示修正后的車輛位置跟蹤誤差；λ表示速度差反饋系數(shù)；vg表示路段期望速度信息；η表示大于零的設(shè)計常數(shù)；o∈(0,1)。

57、本發(fā)明中考慮擾動和執(zhí)行器飽和的互通立交智能車隊滑?？刂品椒ㄅc現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下有益效果：

58、本發(fā)明在構(gòu)建考慮擾動的三階動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上，進一步構(gòu)建非線性干擾觀測器來生成擾動觀測值。首先通過構(gòu)建考慮擾動的三階動力學(xué)模型，能夠更準(zhǔn)確地描述智能網(wǎng)聯(lián)車隊在復(fù)雜環(huán)境中的動態(tài)行為，包括路面不平、風(fēng)阻等外部擾動因素，而非線性干擾觀測器能夠?qū)崟r估計并補償這些擾動，從而增強系統(tǒng)對外部干擾的抵抗能力，提高智能網(wǎng)聯(lián)車隊的魯棒性。其次擾動觀測器生成的擾動觀測值被用于控制器的設(shè)計中作為控制輸入的一部分進行補償，有助于減少因擾動引起的控制誤差，提升車隊控制的精度和穩(wěn)定性。最后在互通立交區(qū)域，交通環(huán)境復(fù)雜多變，擾動因素眾多，通過構(gòu)建考慮擾動的模型和干擾觀測器，使得智能網(wǎng)聯(lián)車隊能夠更好地適應(yīng)這種復(fù)雜環(huán)境，保證車隊串在互通立交區(qū)域行駛過程中的安全性和穩(wěn)定性。

59、本發(fā)明在構(gòu)建考慮執(zhí)行器飽和的三階動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上，進一步構(gòu)建輔助動態(tài)系統(tǒng)來生成輔助信號。首先執(zhí)行器飽和是智能網(wǎng)聯(lián)車隊控制中常見的問題，特別是在復(fù)雜交通環(huán)境下，通過構(gòu)建考慮執(zhí)行器飽和的模型，可以預(yù)測并避免執(zhí)行器過載的情況，保護執(zhí)行器免受損壞。其次輔助動態(tài)系統(tǒng)生成的輔助信號能夠用于調(diào)整控制器的輸出，確保在執(zhí)行器飽和的情況下仍能實現(xiàn)良好的控制效果，有助于優(yōu)化控制性能，減少因執(zhí)行器飽和導(dǎo)致的控制誤差和不穩(wěn)定現(xiàn)象。最后執(zhí)行器飽和可能導(dǎo)致車輛控制失效或失控，對智能網(wǎng)聯(lián)車隊的安全性構(gòu)成威脅，通過構(gòu)建考慮執(zhí)行器飽和的模型和輔助動態(tài)系統(tǒng)，可以有效提高系統(tǒng)在互通立交區(qū)域行駛的穩(wěn)定性。

60、本發(fā)明在構(gòu)建考慮互通立交區(qū)域路段期望速度的智能網(wǎng)聯(lián)車輛跟車模型的基礎(chǔ)上，進一步結(jié)合車輛位置和速度的跟蹤誤差構(gòu)建積分滑模面并生成耦合滑模面。首先考慮互通立交區(qū)域路段期望速度的跟車模型能夠確保智能網(wǎng)聯(lián)車隊在行駛過程中符合實際交通流特征，減少負(fù)車間距和負(fù)速度等不合理現(xiàn)象的發(fā)生。其次結(jié)合車輛位置和速度的跟蹤誤差構(gòu)建的積分滑模面和耦合滑模面，能夠?qū)崿F(xiàn)對車輛運動狀態(tài)的快速準(zhǔn)確跟蹤，提高控制效率，有助于智能網(wǎng)聯(lián)車隊在復(fù)雜交通環(huán)境中保持穩(wěn)定的行駛狀態(tài)。最后積分滑模面中引入了互通立交區(qū)域車輛跟馳非線性函數(shù)，并通過耦合滑模和傳遞函數(shù)等保證了車隊滿足串穩(wěn)定性，同時不出現(xiàn)負(fù)的車間距和速度，符合經(jīng)典交通流理論。

61、本發(fā)明通過車隊控制目標(biāo)，結(jié)合耦合滑模面、擾動觀測值和輔助信號設(shè)計車隊控制器來控制智能網(wǎng)聯(lián)車隊中車輛的運動狀態(tài)，使得智能網(wǎng)聯(lián)車隊在互通立交區(qū)域的行駛符合交通流理論，且保證車隊中車輛位置和速度的一致性以及車隊串穩(wěn)定。首先結(jié)合耦合滑模面、擾動觀測值和輔助信號設(shè)計的車隊控制器，能夠?qū)崿F(xiàn)對智能網(wǎng)聯(lián)車隊的精確控制，有助于確保車隊在互通立交區(qū)域的行駛過程中保持穩(wěn)定的隊列構(gòu)型和速度。其次通過建立非線性干擾觀測器和飽和模型來克服不利因素的影響，利用李雅普諾夫方法證明了該控制器保證系統(tǒng)閉環(huán)穩(wěn)定的條件，最終實現(xiàn)車速和車間距一致性。最后由于積分滑模面中引入了互通立交區(qū)域車輛跟馳非線性函數(shù)，并通過耦合滑模和傳遞函數(shù)等保證了車隊滿足串穩(wěn)定性，不出現(xiàn)負(fù)的車間距和速度，使得智能網(wǎng)聯(lián)車隊在互通立交區(qū)域的行駛符合交通流理論。