【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能车队纵向跟随控制，具体涉及一种通信延迟下基于运动状态估计的智能车队跟随控制方法。
技术介绍
1、随着汽车保有量和道路交通量的增长，出现了交通拥堵、环境污染等一系列问题，为解决该问题可采用车辆编队行驶方案。车辆编队行驶是指一组车辆纵向排成一列按照相同的速度和理想的车间距稳定行驶。编队行驶时，在保证安全的前提下车辆可以保持较小的车间距来行驶，能够增加道路容载量，缓解交通拥堵；同时车辆编队行驶时，由于前后车辆间的流场相互作用，使得车辆队列空气阻力减少，燃料消耗及排放降低，减少环境污染。因此车辆编队行驶作为一种具有很大发展前景的智能驾驶应用而备受关注。
2、目前，车辆编队行驶的稳定性及控制性能主要依赖于科学合理的控制策略。然而，现有在车辆编队控制策略中，由于队列中相邻两车之间通过无线通信技术进行信息传递，该传递过程往往存在通信延迟，即后车在接收到前车传来的状态信息时，前车当前状态信息已经发生改变，从而导致后车无法准确获知前车的状态信息，进而为车辆队列控制带来负面影响。所以，在制定控制策略时，考虑通信延迟对车辆编队行驶的影响至关重要。
3、例如，专利cn115951666a公开一种装备了车载装置的自动驾驶车辆在车队行驶中车辆控制方法，其目的是与实时获得的车辆运动状态信息相结合，进行优化求解确定各时间节点对应的优化控制量，以此实现车辆纵向控制，但该现有方案没有考虑通信延迟的影响。例如，专利cn115951666a公开一种基于通信延迟的车辆编队控制方法，采用卡尔曼滤波算法与模型预测控制方法相融合，对通
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种通信延迟下基于运动状态估计的智能车队跟随控制方法，本专利技术根据车辆运动学原理及通信延迟的大小，对编队中前车的状态信息进行估计，并将前车状态信息估计值传递到模型预测控制器，决策出车辆的期望加速度，以提高车辆编队的控制效果，以及保证车队在通信延迟影响下的稳定性。
2、技术方案：本专利技术的一种通信延迟情况下的车队纵向跟随控制方法，包括以下步骤：
3、步骤s1、基于模型预测控制原理建立车辆运动学方程
4、步骤s1.1、将车队中智能车辆的纵向运动过程描述为如下方式：
5、
6、
7、
8、ades为上层mpc控制器所决策的跟随车辆期望加速度；τ为发动机的时间常数，τ-1表示分别是车辆位置s、车辆速度v、车辆加速度α的一阶导数；
9、步骤s1.2、采用恒定车头时距的安全距离算法作为控制研究方法，求解第i辆车与前车的车间间距误差es，以及第i辆车与前车的速度误差ev；
10、es＝si-1-si-di,des-l
11、ev＝vi-1-vi
12、上式中，si、vi、ai分别代表第i辆车的位置、速度和加速度，l代表车身的长度，di,des是第i辆车与前车i-1的期望车间间距，公式如下：
13、di,des＝d0+hivi；
14、d0为最小安全距离，hi为第i辆车的固定车头时距；
15、步骤s1.3、为描述状态变量与输入、输出变量之间的关系，构建智能车队纵向跟随控制系统内车辆的状态空间模型，表达式为：
16、
17、y(t)＝dx(t)
18、上式中，
19、
20、x(t)＝[es ev ai]t，u(t)＝ades，ω(t)＝ai-1
21、其中，x(t)、u(t)、ω(t)和y(t)分别为状态输入、控制输入、干扰输入以及系统输出，a为状态系数矩阵，b和c为输入系数矩阵，d为输出系数矩阵；步骤s2、考虑到编队中车辆之间的信息传递存在通信延迟，构建前车运动状态估计方法对通信延迟条件下前车的运动状态信息进行预估，并更新车辆间距误差和速度误差，得到更新后的间距误差和速度误差具体方法为：
22、步骤s2.1、基于通信延迟的延迟时长τ与预测时间步长λt的关系，来估计计算前车i-1的速度信息
23、步骤s2.2、根据步骤s2.1所得速度信息对车辆i-1的位置信息进行估计：
24、
25、进而得到车辆i-1的位置和速度轨迹如下：
26、
27、
28、步骤s2.3、基于步骤s2.2所得延迟条件下前车的状态信息和用和替换掉步骤s1.2中间距误差公式和速度差公式里的si-1和vi-1，将更新后的间距误差和速度误差作为mpc模型的控制输入：
29、
30、
31、步骤s3、将更新后的状态空间模型通过mpc控制器计算出跟随车辆的期望加速度。为防止加速度变化发生突变，用加速度增量δu来代替被控加速度u；步骤s3.1、将所步骤s1的状态空间模型进行离散线性转化：
32、
33、y(t)＝ξx(t)
34、其中，x(t)为系统状态；y(t)为系统输出；u(t)为控制输入；ω(t)为干扰输入；ζ＝diag(1,0,0)；分别是系统状态方程经过离散化后a、b、c的更新形式；
35、步骤s3.2、假定状态向量与干扰向量在每一个采样周期ts内可测，且t时刻对未来时刻的干扰预测为其本身，即ω(t+j|t)＝ω(t)；
36、步骤s3.3、通过迭代模型对未来np个采样时刻的预测，最终得到t时刻对未来的控制预测表达式如下：
37、
38、其中，δu为控制增量，u(t|t)表示t时刻预测得到的控制输入，nc代表控制时域，且nc≤np；
39、步骤s3.4、定义目标函数为：
40、
41、其中yref为参考轨迹，与当前时刻为止的输出测量值有关；符号代表二次型函数；p和q分别为误差和输入加权矩阵；上式表明性能指标主要考虑了输出与参考的误差大小以及输入的能量大小两个方面；
42、将上述目标函数改写成以下向量形式：
43、
44、定义向量e(t)为系统自由响应与未来目标轨迹的偏差：
45、e(t)＝yref(t)-ξxx(t)-ξuu(t-1)-ξωω(t)
46、可得二次规划的标准形式：
47、
48、假设优化函数受以下条件的约束：
49、
50、本专利技术综合考虑车辆纵向动力学分析、车辆运动学方程描述、间距控制策略的选择以及车辆状态空间模型的构建；通过建立运动状态估计方程，对通信延迟条件下前车的状态信息进行估计，得到更新后的车辆状态空间模型；然后将估计后的前车状态信息输入到上层mpc控制器，通过计算求解得到被控车辆的期望控制输入，并通过下层控制器实现被控车辆的加速或制动。...
【技术保护点】
1.一种通信延迟下基于运动状态估计的智能车队跟随控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的通信延迟下基于运动状态估计的智能车队跟随控制方法，其特征在于，所述步骤S1.1先将车队中智能车辆的纵向运动过程描述为如下非线性的三阶微分方程：
3.根据权利要求1所述的通信延迟下基于运动状态估计的智能车队跟随控制方法，其特征在于，所述步骤S1.2在明确车间距策略求解车间距误差及速度误差时，假设装配相同设备的三辆车在直线道路上队列行驶。
4.根据权利要求1所述的通信延迟下基于运动状态估计的智能车队跟随控制方法，其特征在于，所述步骤S2中假设车辆i与为车辆i-1之间的通信延迟为τ，则车辆i在t+n时刻接受到的运动状态信息实际为车辆i-1在t+n-τ时刻的状态信息，需利用车辆i在t时刻接收到前车i-1的位置和速度信息预测出车辆i-1在t+n时刻的运动状态信息，n为预测时间步，P为预测范围。
5.根据权利要求1所述的通信延迟下基于运动状态估计的智能车队跟随控制方法，其特征在于，所述步骤S2.1估计前车i-1的速度信息的详细过程为：<...
【技术特征摘要】
1.一种通信延迟下基于运动状态估计的智能车队跟随控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的通信延迟下基于运动状态估计的智能车队跟随控制方法，其特征在于，所述步骤s1.1先将车队中智能车辆的纵向运动过程描述为如下非线性的三阶微分方程：
3.根据权利要求1所述的通信延迟下基于运动状态估计的智能车队跟随控制方法，其特征在于，所述步骤s1.2在明确车间距策略求解车间距误差及速度误差时，假设装配相同设备的三辆车在直线道路上队列行驶。
4.根据权利要求1所述的通信延迟下基于运动状态估计的智能车队跟随控制方法，其特征在于，所述步骤s2中假设车辆i与为车辆i-1之间的通信延迟为τ，则车辆i在t+n时刻接受到的运动状态信息实际为车辆i-1在t+n-τ时刻的状态信息，...
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