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摘要：本发明涉及一种基于观测的含未知输入时延的多智能车辆协同控制方法，包括：构建含有未知输入时延的智能车辆运动学模型；基于智能车辆运动学模型以及多智能车辆的拓扑架构建立多智能车辆系统模型；通过输出反馈观测器获取智能车辆的观测值，将观测值输入多智能车辆协同控制器；离线获取多智能车辆协同控制器的若干类离线参数，通过多智能车辆系统模型的自适应切换策略在线切换若干类离线参数，直至多智能车辆系统模型的稳定器稳定，获得出每辆智能车辆的未知输入时延；将未知输入时延输入多智能车辆协同控制器，实现对多智能车辆的纵向控制。与现有技术相比，本发明具有抗干扰能力强、稳定性强、安全性高等优点。

主权项：1.一种基于观测的含未知输入时延的多智能车辆协同控制方法，其特征在于，包括：构建含有未知输入时延的智能车辆运动学模型；基于智能车辆运动学模型以及多智能车辆的拓扑架构建立多智能车辆系统模型；通过输出反馈观测器获取智能车辆的观测值，将观测值输入多智能车辆协同控制器；离线获取多智能车辆协同控制器的若干类离线参数，通过多智能车辆系统模型的自适应切换策略在线切换若干类离线参数，直至多智能车辆系统模型的稳定器稳定，获得出每辆智能车辆的未知输入时延；将未知输入时延输入多智能车辆协同控制器，实现对多智能车辆的纵向控制；所述的含有未知输入时延的智能车辆运动学模型的表达式为： 其中，qit表示智能车辆i的位置，pit表示智能车辆i的速度，ait表示智能车辆i的加速度，η表示滞后的时间常数，hi表示智能车辆i的未知输入时延，i表示从第1辆车到第N辆车；所述的多智能车辆的拓扑架构中每辆车只使用车载传感器获取前车的位置信息，所述的车辆i与前车i-1的子系统的表达式为： 其中，Δδit为车辆i与前车i-1间的实际距离与期望距离间的误差，Δδit＝qit-qi-1t-d0，d0为车辆i与前车i-1间的安全距离；所述的多智能车辆系统模型的表达式为： xit＝[Δδit，Δpit，Δait]Tyit＝Δδit ρit＝[00-Biui-1t-hi-1]T；所述的输出反馈观测器的表达式为： 其中，和为观测值，Lri为反馈参数，为车辆i的第r个切换时延值，r的范围为[1，M]；所述的多智能车辆协同控制器的表达式为： 其中，Kri为控制参数，转换公式

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百度查询： 同济大学 基于观测的含未知输入时延的多智能车辆协同控制方法