网联车辆编队的鲁棒模型预测控制方法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2022年第4期北京时间：

作者：张佩瑜, 周建山, 田大新

单位：北京航空航天大学，a. 交通科学与工程学院；b.车路协同与安全控制北京市重点实验室，北京102206

摘要：为研究一类带有结构不确定干扰的网联车辆编队控制问题，考虑结构扰动服从盒式不确定集约束情况，提出一种基于鲁棒对等变换的模型预测编队控制方法。首先，基于车辆运动学状态方程，对传统车辆编队控制模型进行描述；其次，在状态方程中引入仿射结构不确定矩阵，构建最小最大化范式下的网联车辆编队控制模型；然后，在盒式不确定集下，基于鲁棒对等理论将该模型转化为计算上易于处理的上图优化模型；最后，采用序列二次规划算法获得最优编队控制方案，并通过仿真实验将该控制方案与传统车辆编队控制方案进行对比，以此验证模型的有效性。结果表明：本文提出的最优编队控制方法能够抵御编队系统结构不确定干扰，在实现稳定编队目标的同时保障车辆的编队安全性。

关键词：智能交通,车辆编队控制,模型预测控制,网联车,鲁棒优化,结构不确定性

基金资助：国家自然科学基金；博士后创新人才支持计划；牛顿高级学者基金