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申请/专利权人：北方工业大学

摘要：本发明提出一种多车道场景下智能网联车辆集群拆分与重组协同控制方法。首先，分析车辆运行状态信息组成，描述车辆集群的通信及运动特性，采用线性一致性控制器作为基础控制模型，构建车辆集群的通信拓扑模型。然后，考虑车辆的动力学特征和集群耦合特性，构建车辆集群动力学模型。最后，对车辆集群运行中的典型场景进行建模，构建深度强化学习方法的奖励函数同时进行智能体的设置，上层构建模型多智能体分层强化学习方法，下层使用多车道车辆编队控制模型，通过动态优化基础控制模型参数输出最优的智能网联汽车期望加速度，并将期望加速广转换为车辆可直接执行的油门制动控制命令，实现城市道路环境下智能网联车辆集群的拆分与重组并保证行驶的安全与高效。

主权项：1.一种多车道场景下智能网联车辆集群拆分与重组协同控制方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1多车道场景下智能网联车辆集群通信拓扑结构建模1.1定义有向图来描述车辆集群的通信拓扑 其中，为跟随车辆的集合；为跟随车辆间通信的集合；对各编队领航车与其跟随车之间的通信拓扑进行建模，定义增广有向图，此时节点数变为N+1： 其中，为车辆的集合，包含编队中的领航车和跟随车；定义邻接矩阵i＝1,2,...,N，k＝1,2,...,m，则当i,0∈εN+1时，ρki＝1，表示跟随车ki与其领航车有通信连接，否则ρki＝0；车辆ki的领航车辆集定义 进一步描述编队车辆和集群领航车之间的通信拓扑，定义有向图： 其中，定义邻接矩阵i＝1,2,...,N，k＝1,2,...,m，其中q0k＝1表示编队领航车k与集群领航车有通信连接，否则qk0＝0；qki＝1，i≠0则表示编队跟随车ki与集群领航车有通信连接，否则qki＝0，i≠0；系统通过辨识信息时间序列自动改变通信拓扑结构，则有向图公式表达随之发生改变为： 其中，和为通信拓扑结构改变后的节点和边集合，其对应的邻接矩阵则变为和1.2构建车辆集群间距策略：车辆i的期望间距为：dit＝dsafe+hitvit其中，hit为时变的车头时距；当遇到车辆i-1通信异常时，异常车辆后车i应增大期望间距以保证安全性，此时的安全间距为： 相邻车辆横向期望间距策略采用固定的车道宽度：wkt＝Wkt其中，Wkt为车道k的宽度；根据所采用的期望间距，定义间距误差： 其中，Δgki和分别为车辆ki的纵向和横向间距误差；2智能网联车辆集群动力学建模将编队中车辆纵向动力学定义为三阶线性模型： 其中，ait表示车辆i的加速度，uit表示车辆i的期望加速度，τT,i为车辆纵向动力学的惯性延迟时间；定义各编队领航车状态为分别表示为自车横纵向位置、速度、加速度及与集群领航车横纵向车间距；定义跟随车i状态为分别表示为与前车横纵向车间距误差、速度误差、自车横纵向加速度及与编队领航车横纵向车间距，其中Δvki＝vki-1-vki，得到整个车辆集群的动力学状态方程： Yt＝CSt其中，设车辆集群中车辆数最多的车辆编队车辆数为n，S＝[s10,...,s1n,s20,...,s2n,s30,...,s3n]T为智能网联车辆集群的状态，包括集群中所有车辆的状态集合；Uk＝[u10,...,u1n,u20,...,u2n,u30,...,u3n]为集群中所有CAV的控制输入集合。

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百度查询： 北方工业大学 多车道场景下智能网联车辆集群拆分与重组协同控制方法