本發(fā)明屬于動態(tài)通信拓撲下的多自主平臺縱向控制的，具體涉及一種動態(tài)通信拓撲下的多自主平臺的縱向編隊控制方法。

背景技術：

1、多自主平臺縱向編隊控制是一種先進的交通管理技術，旨在通過智能化系統和自主平臺之間的通信協作，使一組自主平臺能夠在道路上形成緊密的編隊，并保持期望的間距和相同的速度行駛。首先，多自主平臺中的每個平臺通過搭載的傳感器系統實時感知前方和周圍自主平臺的位置等信息，然后根據算法計算出控制輸入。自主平臺通過自動控制系統調整自身速度和方向，以保持與前后自主平臺之間的期望間距，從而形成穩(wěn)定的編隊狀態(tài)。同時，自主平臺之間需要保持相同的速度，通過自主平臺之間的通信系統實現速度同步與協同，以確保編隊運行的穩(wěn)定性和安全性。

2、多自主平臺的控制通常分為集中控制和分布式控制兩類。集中式多自主平臺縱隊控制是指由一個中央控制器對整個多自主平臺進行編隊和控制，控制器負責指導所有自主平臺的行駛速度和間距，以實現多自主平臺的縱隊運行。集中式控制器可以全局考慮多自主平臺的運行狀態(tài)和道路狀況，實現更靈活的調度和編隊控制。但對中央控制器的可靠性和處理能力有較高要求，一旦控制器出現故障，整個多自主平臺的運行可能受到嚴重影響，需要良好的通信基礎設施和可靠的通信連接，以便及時傳輸控制指令和自主平臺狀態(tài)反饋信息。而分布式多自主平臺縱隊控制則是通過自主平臺之間的通信和協調，實現多自主平臺的自主調節(jié)和編隊控制。分布式控制方式具有較高的容錯性，每個平臺可獨立決策和調整，一個平臺故障不會對其他自主平臺產生較大影響，不依賴中央控制器，降低了系統的復雜性和中心化的需求。但是分布式控制方法對自主平臺艦的通信和算法設計有較高要求，需要確保自主平臺之間的信息傳遞和協調的準確性和可靠性。分布式控制設計自主平臺艦的協商和決策，可能導致編隊過程中的延遲和不一致問題。

3、自主控制多平臺的編隊控制無論是是集中式還是分布式控制都需要自主平臺之間進行信息交互。如今，基于以5g為代表的新型通信技術，智能交通系統也發(fā)展迅速，現有研究成果都假設多自主平臺具有固定通信拓撲，但實際環(huán)境中網絡通信拓撲偶爾會發(fā)生故障，一旦發(fā)生故障控制方法將不再適用，導致自主平臺縱隊控制失敗。因此，現有研究不太適用于解決這種實際情況。

4、模型預測控制是一種可以處理各種約束條件，如輸入輸出約束、狀態(tài)約束等，以確保系統在安全邊界內運行。分布式模型預測控制集中了模型預測控制和分布式控制的優(yōu)勢，可以在滿足約束條件前提下，優(yōu)化性能指標，并且是一種在線求解方法，可應對任務過程中系統的實時變化和新需求。

技術實現思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種動態(tài)通信拓撲下的多自主平臺的縱向編隊控制方法，旨在解決上述的問題，采用分布式模型預測控制實現動態(tài)通信拓撲情況下的自主平臺縱向編隊控制。所述自主平臺可以為無人自主平臺。

2、本發(fā)明主要通過以下技術方案實現：

3、一種動態(tài)通信拓撲下的多自主平臺的縱向編隊控制方法，基于分布式模型預測控制實現多自主平臺的縱向編隊控制，包括以下步驟：

4、步驟s1：基于控制目標構建目標函數：

5、

6、其中：j＝1表示其為領隊自主平臺，此時c1j＝1,c2j＝0；

7、j≠1代表其為跟隨自主平臺，此時c1j＝0,c2j＝1；

8、c1j為領隊自主平臺的發(fā)動機扭矩與期望發(fā)動機扭矩差值項的系數；

9、c2j為后平臺與前平臺的發(fā)動機扭矩差值項的系數；

10、d為前平臺與后平臺的期望距離；

11、q1-q4分別為目標函數中每一項的權重矩陣；

12、tq,lead為領隊自主平臺的發(fā)動機扭矩；

13、為領隊自主平臺的期望發(fā)動機扭矩；

14、tq,j-1為第j-1個自主平臺的發(fā)動機扭矩；

15、tq,j為第j個自主平臺的發(fā)動機扭矩；

16、vj-1為第j-1個自主平臺的速度；

17、vj為第j個自主平臺的速度；

18、sj-1為第j-1個自主平臺的縱向路程；

19、sj為第j個自主平臺的縱向路程；

20、uj為控制輸入；

21、在每個采樣時間k，檢測通信狀態(tài)，α(k)、β(k)表示通信指示信號；α(k)＝1表示在k時刻自主平臺能夠與前平臺進行信息交互；

22、α(k)＝0表示在k時刻自主平臺不能與前平臺進行通信；

23、β(k)＝1表示在k時刻自主平臺能夠與領隊自主平臺進行信息交互；β(k)＝0則表示不能與領隊自主平臺進行通信的情況；

24、步驟s2：將多自主平臺控制問題描述為目標函數的優(yōu)化問題p1：

25、

26、定義狀態(tài)向量x(k)＝[s?v?t]t，則狀態(tài)更新方程：

27、xj'(t)＝axj(k)+buj(k)(7

28、其中：a和b分別為連續(xù)系統的系統矩陣和控制矩陣；

29、狀態(tài)約束：

30、xj(k)∈xj(8)

31、其中：xj為狀態(tài)約束集；

32、控制輸入約束：

33、uj(k)∈uj(9)

34、其中：uj為控制量約束集；

35、狀態(tài)初始化方程：

36、xj(0|k)＝xj(k)(10)

37、自主平臺之間的安全距離約束：

38、||sj-1-sj||＞r??(11)

39、其中：r為安全距離；

40、步驟s3：基于分布式模型預測控制方法求解優(yōu)化問題p1，獲得最優(yōu)控制序列，基于最優(yōu)控制序列實現自主平臺縱向編隊控制。

41、為了更好地實現本發(fā)明，進一步地，所述步驟s2中，取t為采樣周期，求得以下離散化系統矩陣a和b：

42、

43、其中：a和b分別為連續(xù)系統的系統矩陣和控制矩陣；

44、i為單位矩陣；

45、t為采樣周期。

46、從而可以將連續(xù)系統離散為以下形式：

47、xj(k+1)＝axj(k)+buj(k)。

48、為了更好地實現本發(fā)明，進一步地，所述步驟s1中，目標是在保持預定義的間距的同時，跟蹤前身的速度和發(fā)動機扭矩，以及考慮對領隊自主平臺的發(fā)動機扭矩跟蹤，領隊自主平臺考慮發(fā)動機扭矩跟蹤控制，構建控制目標：

49、

50、其中：為自主平臺的期望發(fā)動機扭矩。

51、為了更好地實現本發(fā)明，進一步地，所述步驟s1中，所述控制目標還包括燃料性能指標的控制。

52、為了更好地實現本發(fā)明，進一步地，應用于多無人自主平臺的協同編隊控制，包括以下步驟：

53、步驟a1：初始化狀態(tài)信息xj(0|k)＝xj(k)；

54、步驟a2：基于機載設備檢測通信情況，確定通信指示信號α(k)、β(k)，接收前無人平臺或者領隊狀態(tài)信息；

55、步驟a3：求解優(yōu)化問題p1，獲得最優(yōu)控制序列；

56、步驟a4：將最優(yōu)控制序列中的第一個控制量作用于當前系統，并將自身的狀態(tài)信息進行封裝，并傳輸給后無人平臺；

57、步驟a5：判斷是否滿足結束條件，如果不滿足，則返回步驟a1，如果滿足，則結束。

58、為了更好地實現本發(fā)明，進一步地，所述無人自主平臺在離線階段確定q1、q2、q3、q4、r、d、tleadd(k)參數。

59、本發(fā)明的有益效果如下：

60、(1)本發(fā)明能夠適用動態(tài)通信拓撲情況下的多自主平臺縱向編隊控制，并采用分布式模型預測控制，能夠處理實際應用中不可避免的狀態(tài)約束、控制輸入約束、以及避碰約束，并且對性能指標進行優(yōu)化。本發(fā)明能夠在通信拓撲實時變化的情況下，依然成功進行多自主平臺編隊控制，同時仿真試驗驗證了動態(tài)通信拓撲下的5個平臺的縱向編隊控制，實現了領隊自主平臺的發(fā)動機扭矩跟蹤控制、自主平臺與前平臺的距離控制，跟隨自主平臺的速度和發(fā)動機扭矩控制，具有較好的實用性。

61、(2)本發(fā)明基于分布式模型預測控制，每輛自主平臺自主地使用本地模型和預測信息來實現多自主平臺排隊控制。模型預測控制利用系統的動態(tài)模型，通過對未來狀態(tài)的預測來制定最優(yōu)控制策略。這使得系統能夠在預測范圍內進行優(yōu)化，以實現更好的性能。并且模型預測控制可以處理非線性和復雜系統，因為它可以使用各種模型來描述系統的動態(tài)特征，并且可以針對不同的模型進行優(yōu)化，具有較好的實用性。