多種不確定性環(huán)境下車隊的跟蹤控制.pdf

1、近幾十年,由于全球經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,人民生活水平的提高,使得城市道路中汽車的數(shù)量急劇增長,這直接增加了城市交通事故的發(fā)生。同時由于汽車尾氣的大量排放,使得城市環(huán)境日益惡化,比如近期我國不少地區(qū)出現(xiàn)的霧霾天氣。眾所周知,自動化高速公路系統(tǒng)(Automated Highway Systems,簡寫AHS)的目的就是要使得進(jìn)入一定范圍內(nèi)的車輛以安全間距策略行駛,這既增加了高速公路的交通流量,同時降低城市交通事故數(shù)量。車隊以安全間距行駛的策略有多

2、種優(yōu)點(diǎn):能夠增加道路的容量以及提高道路的使用率,能夠減少人為因素造成的交通事故,同時又能夠提高駕駛員的安全性和舒適性。
　　本文主要研究在真實環(huán)境下車隊的跟蹤控制問題。當(dāng)車隊在實際環(huán)境中行駛時,受到一些不確定因素的影響。這些不確定因素主要分為車輛內(nèi)部的不確定性和車輛外部的不確定性。本文所考慮的內(nèi)部不確定性是指難以測量且沒有測量的物理量,例如車輛橫擺角、側(cè)偏角等;外部不確定性主要指空氣阻力等。主要的研究內(nèi)容如下:
　　1.介紹

3、了智能車輛以及車隊的研究背景、研究意義和研究成果,并提出了本文的主要研究問題。
　　2.研究只在車輛外部不確定性下的車隊縱向跟蹤控制。建立單個車輛的新的縱向動力學(xué)模型,該模型忽略了車隊中單個車輛的內(nèi)部不確定性,例如未測量的車輛橫擺角、側(cè)偏角等,同時考慮空氣阻力的影響。在此基礎(chǔ)上,建立車隊互聯(lián)系統(tǒng)模型。利用滑模變結(jié)構(gòu)控制方法設(shè)計一個跟蹤控制器。利用李雅普諾夫方法推導(dǎo)出一個穩(wěn)定性條件,來保證跟蹤系統(tǒng)的穩(wěn)定。仿真實驗說明了所提方法的有效

4、性和實用性。
　　3.研究只在車輛內(nèi)部不確定性下的車隊跟蹤控制。對車隊中的單個車輛引用“自行車模型”,該模型忽略了車隊中單個車輛的外部不確定性,例如空氣阻力和路面?zhèn)葍A等,同時考慮車輛的橫擺角及側(cè)偏角的影響。在此基礎(chǔ)上,建立車隊互聯(lián)系統(tǒng)模型,并且利用滑模變結(jié)構(gòu)控制方法設(shè)計了基于Luenburger型觀測器的跟蹤控制器,分析了控制器的性能。仿真實驗說明了所提方法的有效性和實用性。
　　4.研究同時考慮車輛內(nèi)部及外部不確定性的車隊