申请/专利权人：清华大学

申请日：2022-08-16

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN115497281B

主分类号：G08G1/00

分类号：G08G1/00;G08G1/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2023.01.03#实质审查的生效;2022.12.20#公开

摘要：本申请提出了一种混合交通场景下多队列领航车的鲁棒模型预测控制方法，包括：构建混合交通多队列系统；确定混合交通多队列系统的多队列期望速度、领航车安全距离、子队列头车间距；探测人工驾驶车辆的速度、与多队列领航车之间的车间距，根据车间距预测人工驾驶车辆未来假设状态；根据人工驾驶车辆未来假设状态和多队列领航车跟车策略确定多队列领航车期望状态；构建多队列领航车鲁棒模型预测控制器以及对应的目标函数和约束条件；基于目标函数和约束条件对模型预测控制器进行求解，得到当前时刻目标控制策略。采用上述方案的本发明实现了领航车及其后方多队列在人工驾驶车辆干扰下的稳定、安全行驶，减弱人工驾驶车辆对多队列的影响的效果。

主权项：1.一种混合交通场景下多队列领航车的鲁棒模型预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：构建混合交通多队列系统，其中，所述混合交通多队列系统包括多个子队列，多队列领航车为被控车辆，所述被控车辆的后方相邻子队列头车通过车车通信向领航车传递信息，所述领航车的前方存在人工驾驶车辆；确定所述混合交通多队列系统的多队列期望速度、领航车安全距离、子队列头车间距；探测所述人工驾驶车辆的速度和所述人工驾驶车辆与所述多队列领航车之间的车间距，根据所述车间距预测人工驾驶车辆未来假设状态；根据所述人工驾驶车辆未来假设状态和多队列领航车跟车策略确定多队列领航车期望状态；构建多队列领航车鲁棒模型预测控制器、所述模型预测控制器的目标函数和约束条件，其中，所述模型预测控制器的目标函数和约束条件由所述领航车期望状态、后方子队列头车假设状态信息，以及当前时刻自车假设状态信息确定，所述当前时刻自车假设状态信息由上一时刻求解得到的最优控制序列计算得到；基于所述模型预测控制器的目标函数和约束条件对所述模型预测控制器进行求解，得到当前时刻目标控制策略，其中，所述根据所述人工驾驶车辆未来假设状态和多队列领航车跟车策略确定多队列领航车期望状态，包括：基于探测得到的所述人工驾驶车辆的实际速度vHDVt、所述人工驾驶车辆与所述多队列领航车之间的车间距dHDVt，根据匀速假设计算预测时域Np内人工驾驶车辆的假设速度假设位置根据所述人工驾驶车辆的假设速度假设位置所述多队列期望速度vc、所述领航车安全距离dsafe，确定多队列领航车的期望速度vdesk|t和期望位置pdesk|t，其中，所述确定多队列领航车的期望速度和期望位置，包括：若vHDVtvc，令否则，令vdesk|t＝vc，k＝0,1,2,...Np-1；若dHDVtdsafe，令否则，令其中，pt为领航车在t时刻的位置，Δt为采样周期。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 混合交通场景下多队列领航车的鲁棒模型预测控制方法

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