多种不确定性环境下车队的跟踪控制

摘要

近几十年,由于全球经济的高速发展,人民生活水平的提高,使得城市道路中汽车的数量急剧增长,这直接增加了城市交通事故的发生。同时由于汽车尾气的大量排放,使得城市环境日益恶化,比如近期我国不少地区出现的雾霾天气。众所周知,自动化高速公路系统(Automated Highway Systems,简写AHS)的目的就是要使得进入一定范围内的车辆以安全间距策略行驶,这既增加了高速公路的交通流量,同时降低城市交通事故数量。车队以安全间距行驶的策略有多种优点:能够增加道路的容量以及提高道路的使用率,能够减少人为因素造成的交通事故,同时又能够提高驾驶员的安全性和舒适性。
　　本文主要研究在真实环境下车队的跟踪控制问题。当车队在实际环境中行驶时,受到一些不确定因素的影响。这些不确定因素主要分为车辆内部的不确定性和车辆外部的不确定性。本文所考虑的内部不确定性是指难以测量且没有测量的物理量,例如车辆横摆角、侧偏角等;外部不确定性主要指空气阻力等。主要的研究内容如下:
　　1.介绍了智能车辆以及车队的研究背景、研究意义和研究成果,并提出了本文的主要研究问题。
　　2.研究只在车辆外部不确定性下的车队纵向跟踪控制。建立单个车辆的新的纵向动力学模型,该模型忽略了车队中单个车辆的内部不确定性,例如未测量的车辆横摆角、侧偏角等,同时考虑空气阻力的影响。在此基础上,建立车队互联系统模型。利用滑模变结构控制方法设计一个跟踪控制器。利用李雅普诺夫方法推导出一个稳定性条件,来保证跟踪系统的稳定。仿真实验说明了所提方法的有效性和实用性。
　　3.研究只在车辆内部不确定性下的车队跟踪控制。对车队中的单个车辆引用“自行车模型”,该模型忽略了车队中单个车辆的外部不确定性,例如空气阻力和路面侧倾等,同时考虑车辆的横摆角及侧偏角的影响。在此基础上,建立车队互联系统模型,并且利用滑模变结构控制方法设计了基于Luenburger型观测器的跟踪控制器,分析了控制器的性能。仿真实验说明了所提方法的有效性和实用性。
　　4.研究同时考虑车辆内部及外部不确定性的车队跟踪控制,建立车队互联系统模型,之后对模型进行线性化处理,为了提高数学模型和实际物理模型的匹配性,在线性化模型的基础上加入“带有已知界的不确定项”,得到更加精确的系统模型,并且设计基于非线性观测器的分散跟踪控制器,使得在复杂路况下,智能车队能够安全稳定的完成跟踪任务。仿真实验证明了所提方法的有效性和实用性。
　　5.总结本文的研究工作,并提出了智能车队跟踪控制的一些未来研究问题。

目录

封面

声明

目录

Contents

中文摘要

英文摘要

第一章 绪论

1.1研究背景及存在问题

1.2国内外研究现状

1.3本文研究工作

1.4 本文组织

第二章 考虑车辆外部不确定性的车队纵向跟踪控制

2.1 模型建立及问题描述

2.2车辆纵向跟踪控制器设计

2.3稳定性分析

2.4仿真结果

2.5本章小结

第三章 考虑车辆内部不确定性的车队跟踪控制

3.1模型建立及问题描述

3.2跟踪控制器设计

3.3仿真结果

3.4本章小结

第四章 同时考虑车辆内部及外部不确定性的车队跟踪控制

4.1模型建立及问题描述

4.2 跟踪控制器设计

4.3仿真结果

4.4本章小结

第五章 工作总结与研究展望

5.1工作总结

5.2研究展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

个人简况及联系方式