描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787111745990
编辑推荐
不同于其他同类书，本专著详尽介绍了网联车辆系统分析与设计的公式、算法及其在数值仿真、实验中的应用。着重于控制策略的实现，对本领域研究人员及工程师可将本书介绍的相关的建模和算法应用于理论研究及技术创新中。本书还有多达32页的仿真彩色图，能够帮助读者较好的直观理解与分析各种算法的优劣。
内容简介
本专著归纳总结了作者团队围绕智能网联车辆（CAVs）系统的分析与设计，在轨迹规划、车辆协作控制以及车间通信等领域取得的重要研究成果。本专著考虑了车间通信限制以及传感器/执行器故障影响下的车辆协作控制技术，并利用不同的建模方法及控制策略，解决了车辆协作控制中的轨迹优化，跟踪控制及车间通信冲突问题。本专著包含14章，分成3个部分，其中第1～5章是第1部分，讨论了网联车辆协作控制与通信的协同设计问题；第6～9章是第2部分，考虑了执行器故障下的保性能控制问题；第10～14章是第3部分，关注了CAVs系统的轨迹跟踪控制问题和速度规划问题。
本专著详尽介绍了CAVs系统分析与设计的公式、算法及其在数值仿真、实验中的应用。每章都给出相关的参考文献，可帮助读者系统学习该领域相关的知识。本专著可作为学习网联车辆的建模及控制算法的教程，也有助于本领域研究人员及工程师将相关的建模和算法应用于理论研究及技术创新中。
本专著详尽介绍了CAVs系统分析与设计的公式、算法及其在数值仿真、实验中的应用。每章都给出相关的参考文献，可帮助读者系统学习该领域相关的知识。本专著可作为学习网联车辆的建模及控制算法的教程，也有助于本领域研究人员及工程师将相关的建模和算法应用于理论研究及技术创新中。
目 录
前言
第1部分网联车辆通信与控制
第1章车间通信范围变化影响下的控制2
1.1引言2
1.2问题描述4
1.3网联车队切换控制8
1.4仿真实验13
1.5本章小结21
参考文献21
第2章通信扰动影响下的网联车辆控制24
2.1引言24
2.2问题描述25
2.3混合CACC-ACC控制26
2.4有限时间滑模控制器设计30
2.5数值仿真32
2.6本章小结37
参考文献37
第3章车间通信拓扑分配与控制协同39
3.1引言39
3.2问题描述40
3.3车辆队列的通信拓扑分配与控制协同设计45
3.4仿真实验54
3.5本章小结66
参考文献67
第4章具有切换拓扑和通信时延的网联车辆控制69
4.1引言69
4.2问题描述70
4.3车队控制系统的稳定性分析74
4.4车队控制器设计79
4.5仿真验证83
4.6本章小结93
参考文献94
第5章基于事件触发通信机制的控制研究95
5.1引言95
5.2问题描述97
5.3基于事件触发的车间通信机制与控制103
5.4仿真实验105
5.5本章小结116
参考文献117
第2部分车辆执行机构限制影响下的保性能控制
第6章执行器饱和影响下的异构车队容错控制120
6.1引言120
6.2系统建模和问题求解121
6.3改进的二次型间距策略和自适应PID滑模控制124
6.4控制器设计与稳定性分析125
6.5仿真结果132
6.6本章小结138
参考文献138
第7章执行器量化和死区特性影响下的容错控制140
7.1引言140
7.2系统建模和问题求解141
7.3改进的二次型车间距策略和自适应PID型滑模控制144
7.4控制器设计与稳定性分析146
7.5仿真结果152
7.6本章小结156
参考文献156
第8章预设性能控制158
8.1引言158
8.2问题描述159
8.3预设性能控制器设计161
8.4仿真研究168
8.5本章小结172
参考文献172
第9章保证预设性能指标的自适应滑模控制174
9.1引言174
9.2问题描述174
9.3模型变换176
9.4跟踪控制器设计178
9.5仿真研究183
9.6本章小结188
参考文献189
第3部分轨迹规划与控制
第10章车队的速度规划与跟踪控制192
10.1引言192
10.2问题描述193
10.3速度规划196
10.4车辆队列的协同速度跟踪控制198
10.5仿真实验204
10.6本章小结210
参考文献211
第11章速度规划和跟踪控制的解析求解212
11.1引言212
11.2系统建模和问题描述213
11.3基于PMP的设定点速度优化214
11.4速度跟踪控制和队列稳定性219
11.5仿真研究222
11.6本章小结225
参考文献225
第12章异质车队分布式轨迹优化与滑模控制226
12.1引言226
12.2问题描述227
12.3车队轨迹优化229
12.4跟踪控制器设计234
12.5仿真实验237
12.6本章小结249
参考文献250
第13章减少车间距的轨迹规划和PID型滑模控制252
13.1引言252
13.2问题描述253
13.3分布式轨迹优化255
13.4PID型滑模控制器设计259
13.5仿真实验263
13.6本章小结272
参考文献272
第14章车队分布式轨迹优化与有限时间跟踪控制协同274
14.1引言274
14.2问题描述274
14.3车辆队列轨迹优化277
14.4跟踪控制器设计282
14.5仿真285
14.6本章小结291
参考文献291
第1部分网联车辆通信与控制
第1章车间通信范围变化影响下的控制2
1.1引言2
1.2问题描述4
1.3网联车队切换控制8
1.4仿真实验13
1.5本章小结21
参考文献21
第2章通信扰动影响下的网联车辆控制24
2.1引言24
2.2问题描述25
2.3混合CACC-ACC控制26
2.4有限时间滑模控制器设计30
2.5数值仿真32
2.6本章小结37
参考文献37
第3章车间通信拓扑分配与控制协同39
3.1引言39
3.2问题描述40
3.3车辆队列的通信拓扑分配与控制协同设计45
3.4仿真实验54
3.5本章小结66
参考文献67
第4章具有切换拓扑和通信时延的网联车辆控制69
4.1引言69
4.2问题描述70
4.3车队控制系统的稳定性分析74
4.4车队控制器设计79
4.5仿真验证83
4.6本章小结93
参考文献94
第5章基于事件触发通信机制的控制研究95
5.1引言95
5.2问题描述97
5.3基于事件触发的车间通信机制与控制103
5.4仿真实验105
5.5本章小结116
参考文献117
第2部分车辆执行机构限制影响下的保性能控制
第6章执行器饱和影响下的异构车队容错控制120
6.1引言120
6.2系统建模和问题求解121
6.3改进的二次型间距策略和自适应PID滑模控制124
6.4控制器设计与稳定性分析125
6.5仿真结果132
6.6本章小结138
参考文献138
第7章执行器量化和死区特性影响下的容错控制140
7.1引言140
7.2系统建模和问题求解141
7.3改进的二次型车间距策略和自适应PID型滑模控制144
7.4控制器设计与稳定性分析146
7.5仿真结果152
7.6本章小结156
参考文献156
第8章预设性能控制158
8.1引言158
8.2问题描述159
8.3预设性能控制器设计161
8.4仿真研究168
8.5本章小结172
参考文献172
第9章保证预设性能指标的自适应滑模控制174
9.1引言174
9.2问题描述174
9.3模型变换176
9.4跟踪控制器设计178
9.5仿真研究183
9.6本章小结188
参考文献189
第3部分轨迹规划与控制
第10章车队的速度规划与跟踪控制192
10.1引言192
10.2问题描述193
10.3速度规划196
10.4车辆队列的协同速度跟踪控制198
10.5仿真实验204
10.6本章小结210
参考文献211
第11章速度规划和跟踪控制的解析求解212
11.1引言212
11.2系统建模和问题描述213
11.3基于PMP的设定点速度优化214
11.4速度跟踪控制和队列稳定性219
11.5仿真研究222
11.6本章小结225
参考文献225
第12章异质车队分布式轨迹优化与滑模控制226
12.1引言226
12.2问题描述227
12.3车队轨迹优化229
12.4跟踪控制器设计234
12.5仿真实验237
12.6本章小结249
参考文献250
第13章减少车间距的轨迹规划和PID型滑模控制252
13.1引言252
13.2问题描述253
13.3分布式轨迹优化255
13.4PID型滑模控制器设计259
13.5仿真实验263
13.6本章小结272
参考文献272
第14章车队分布式轨迹优化与有限时间跟踪控制协同274
14.1引言274
14.2问题描述274
14.3车辆队列轨迹优化277
14.4跟踪控制器设计282
14.5仿真285
14.6本章小结291
参考文献291
前 言
随着车辆与车辆之间的通信和车辆与路边设施之间的通信技术的快速应用，CAVs(Connected and Automated Vehicles，智能网联车辆)能够实现车辆状态信息和道路交通信息的收集与共享。由此CAVs实现了车辆的自动驾驶、车辆自动跟随、车辆协作控制以及车辆与交通信号灯的协同控制。鉴于CAVs在提高道路通行效率及保证车辆行驶安全上具有的优势，其已成为新一代智能交通系统中能够缓解交通拥堵、减少交通事故、实现节能减排的新兴技术之一。但是,在智能交通系统中实现CAVs的控制与决策依赖于实时、可靠的信息收集与传送、恰当的决策制定以及对控制命令的准确执行。然而，当前CAVs系统在测量、通信、控制中面临着挑战难题，其会对CAVs控制性能及安全性产生重要影响。
本专著包含了过去10年，课题组围绕CAVs系统的分析与设计中,在轨迹规划、车辆协作控制以及车间通信领域取得的重要研究成果。本专著考虑了车间通信限制以及传感器/执行器故障影响下的车辆协作控制技术，并利用不同的建模方法及控制策略，解决了车辆协作控制中的轨迹优化、跟踪控制及车间通信冲突问题。本专著包含14章,分成3个部分，其中，第1~5章是第1部分，讨论了网联车辆协作控制与通信的协同设计问题；第6~9章是第2部分，考虑了执行故障下的保性能控制问题；第10~14章是第3部分，关注了CAVs系统的轨迹跟踪控制问题和速度规划问题。
第1章解决了基于固定车间距策略，CAVs系统在变化的车间通信范围影响下的控制问题。根据领队车辆与每辆跟随车辆之间的通信连接状态，将CAVs系统建模成为切换控制系统，并且其控制器依赖于通信状态连接矩阵。基于切换系统理论，得到了领队-跟随车队控制系统稳定性分析与控制器设计的一组充分条件，由此得到控制器的设计算法。通过为依赖于通信状态连接矩阵的控制器增加限制条件，可保证队列稳定性与零稳态车间距误差要求。
第2章考虑了CAVs系统存在的通信扰动和通信延时问题。针对异质CAVs系统，构建了由CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control，协作式自适应巡航控制)系统和ACC(Adaptive Cruise Control，自适应巡航控制)系统构成的混合参考系统。以此提出了依据车间通信状态进行切换的CACC-ACC控制模型。通过建立CAVs误差系统并基于有限时间滑模型控制理论，设计的控制算法，可保证CAVs系统的队列稳定性以及零稳态车间距误差。
第3章考虑了CAVs系统涉及的车间通信拓扑与控制器的协同设计问题。基于协同感知信息传输机制，实现了车间通信拓扑的分配。所设计的依赖于车间通信拓扑的采样反馈控制器，可有效消除车间通信存在的随机丢包以及外部扰动。基于优化控制以及动态规划技术，建立一致设计框架，实现从所有车队可行的车间通信拓扑中，同时获得最优的车间通信拓扑以及控制器增益，并且适用于固定以及周期切换的车间通信拓扑情况。基于建立的一致控制框架，提出了车队控制算法，不但可以保证单车稳定性，还在保证车队的队列稳定性的同时，优化车队的性能指标。所提的算法可实现离线计算且只需执行一次，因此，其计算量少、易于实现。
第4章考虑了车间通信拓扑随机切换、通信延时和外部扰动影响下的车辆队列的采样控制问题，提出了基于跟随误差的采样控制方法。考虑了采样数据通过车载自组织网络进行传输时存在的车间通信延时。引入随机马尔可夫链描述车队中动态的车间通信拓扑的切换过程。由此构建了具有基于马尔可夫随机切换模式的延时控制系统。基于马尔可夫跳跃系统理论，得到了能够保证队列跟踪误差(即间距、速度和速度误差)指数稳定的一组充分条件。并利用此条件设计车队控制器增益，并将结果推广到马尔可夫链转移率部分未知的情况。
第5章将基于动态的事件触发策略的车间通信机制应用于CAVs系统，速度、加速度的采样数据通过车载网络的传输频率，以此节省有限的车间通信资源。设计了一种基于跟踪误差(车间距、速度误差和加速度误差)的采样反馈控制器，可保证CAVs跟踪误差系统，在基于动态事件触发策略的车间通信机制下，满足稳定性要求的充分条件。此外，建立了确定动态事件触发策略参数的设计标准，以保证CAVs系统的性能。
第6章考虑了执行器故障以及饱和对CAVs系统控制的影响。基于非线性车辆动力学模型以及新颖的二次型车间距策略，提出了自适应容错控制方法。引入的改进二次型车间距策略，可移除零初始跟踪误差的假设。利用神经网络近似逼近车辆模型中存在的非线性函数。基于PID型滑模控制技术以及李亚普诺夫稳定性理论，得到的车队自适应容错控制器，能够保证单车稳定性、队列稳定性以及道路交通流的稳定性。
第7章设计了容错控制策略来处理执行机构故障、输入量化以及死区非线性，对车队控制性能的影响。考虑由执行器故障引起的车辆的速度以及加速度的扰动对车间距策略的影响，提出了新颖的车间距策略，其可移除零初始车间误差的假设。通过利用径向基函数神经网络逼近车辆动力学方程中的非线性项，得到自适应控制器补偿近似误差和模型不确定参数。基于李亚普诺夫稳定性理论，推导出了能保证单车辆稳定性和车队稳定性的自适应滑模容错控制器。
第8章为CAVs系统提出了预测性能并发控制策略，消除CAVs系统模型存在的未知参数、扰动以及执行器饱和对控制性能的影响。基于虚拟领队车间双向信息流结构，引入了新的车间距策略。通过跟踪误差的变换以及为处理执行器饱和引入的辅助系统，提出了分布式自适应预测性能并发控制器。通过对分布式自适应预测性能并发控制器的设计，其能够保证CAVs系统的跟踪误差是一致稳定的。
第9章基于领队-跟随以及前车-后车型双向通信拓扑结构，分别为车队提出了两种自适应滑模控制策略，解决了CAVs系统模型存在的未知参数、扰动以及执行器饱和影响下的预设性能控制问题，以此，满足了队列稳定性以及强队列稳定性要求。其中，利用光滑双曲正切函数近似处理了执行器的饱和非线性性，并通过引入自适应控制律解决了不确定的模型参数以及外部扰动。
第10章针对由重型卡车构成的CAVs系统，考虑了其涉及的速度优化以及跟踪控制问题。结合了燃油-时间成本函数以及滚动动态规划技术，提出的车队平均速度规划算法。可方便于为由不同重量和尺寸的车辆构成的车队规划速度，并且更加节能。考虑非线性车辆模型、道路坡度，基于离散分布控制策略为跟随车辆设计的跟踪控制器保证队列稳定性要求。
第11章建立了分层的车队控制结构，用于解决CAVs系统速度规划和跟踪控制问题。其由速度规划层和队列控制层组成。上层为速度规划层，以最小油耗和行程时间为目标，基于Pontryagin原理，为车队规划了最优的速度轨迹；下层为跟踪控制层，利用分布式滑模控制策略实现了车辆的队列跟踪控制，基于期望的车间距满足了CAVs系统的队列稳定性要求。
第12章考虑了CAVs系统的分布式轨迹优化与自适应控制问题。由此构建了分布式、分层的控制结构用于实现轨迹优化与轨迹跟踪控制。上层控制器，利用分布式连续凸优化技术，为每辆跟随车辆设计了期望的行驶轨迹。当车辆的间距误差最小时，实现跟随车辆与领队车辆的行驶轨迹一致。下层提出了自适应滑模控制器，实现了对上层的优化轨迹的跟踪控制。基于滑模控制理论，设计了能够满足内稳定性和队列稳定性的控制器参数以及克服不确定模型参数的参数自适应律。
第13章基于二次型车间距策略，研究了CAVs系统的轨迹规划和队列控制问题。通过在二次型车间距策略引入期望的收敛速度项，提高了车辆速度规划的灵活性。利用分布式凸优化技术，得到了可优化车辆轨迹的算法，保证车间距误差最小。提出了一种新颖的PID型滑模控制器，该控制器具有双高能量到达率，明显改善了车队控制性能和抗抖动能力。
第14章基于有限时间理论，解决了CAVs系统涉及的轨迹规划和队列控制问题。通过利用分布式优化控制理论，以最小化车间距离误差为目标，得到了车辆优化的行驶轨迹。依据建立的跟踪误差动态方程，设计了有限时间终端滑模控制器，实现了对优化轨迹的跟踪控制。该方法在消除抖动、零稳态误差以及队列稳定性方面具有显著优势。
本专著详尽介绍了CAVs系统分析与设计的公式、算法及其在数值仿真、实验中的应用。每章都给出相关的参考文献，可帮助读者学习该领域相关的知识。同时，本专著也可用于本科生及研究生学习网联车辆涉及的相关建模以及控制算法，还可帮助研究人员以及工程师将书中的建模、算法应用于理论研究及技术创新中。
本专著中的研究工作得到了国家自然科学基金的资助，项目编号为60974013、61273107、61573077、U1808205、61803062及62173079,部分研究工作得到了辽宁省自然科学基金项目（编号为2022-MS-406）以及辽宁省教育厅项目（编号为LJKMZ20221840）的资助。非常感谢基金委在过去10年对课题研究工作的资助。同时，特别感谢李丹丹、王琼、李平、雷鸿博、赵梓唯、杨冬琪、康健、张忍永康等多位课题组成员的努力工作与辛勤付出。
本专著包含了过去10年，课题组围绕CAVs系统的分析与设计中,在轨迹规划、车辆协作控制以及车间通信领域取得的重要研究成果。本专著考虑了车间通信限制以及传感器/执行器故障影响下的车辆协作控制技术，并利用不同的建模方法及控制策略，解决了车辆协作控制中的轨迹优化、跟踪控制及车间通信冲突问题。本专著包含14章,分成3个部分，其中，第1~5章是第1部分，讨论了网联车辆协作控制与通信的协同设计问题；第6~9章是第2部分，考虑了执行故障下的保性能控制问题；第10~14章是第3部分，关注了CAVs系统的轨迹跟踪控制问题和速度规划问题。
第1章解决了基于固定车间距策略，CAVs系统在变化的车间通信范围影响下的控制问题。根据领队车辆与每辆跟随车辆之间的通信连接状态，将CAVs系统建模成为切换控制系统，并且其控制器依赖于通信状态连接矩阵。基于切换系统理论，得到了领队-跟随车队控制系统稳定性分析与控制器设计的一组充分条件，由此得到控制器的设计算法。通过为依赖于通信状态连接矩阵的控制器增加限制条件，可保证队列稳定性与零稳态车间距误差要求。
第2章考虑了CAVs系统存在的通信扰动和通信延时问题。针对异质CAVs系统，构建了由CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control，协作式自适应巡航控制)系统和ACC(Adaptive Cruise Control，自适应巡航控制)系统构成的混合参考系统。以此提出了依据车间通信状态进行切换的CACC-ACC控制模型。通过建立CAVs误差系统并基于有限时间滑模型控制理论，设计的控制算法，可保证CAVs系统的队列稳定性以及零稳态车间距误差。
第3章考虑了CAVs系统涉及的车间通信拓扑与控制器的协同设计问题。基于协同感知信息传输机制，实现了车间通信拓扑的分配。所设计的依赖于车间通信拓扑的采样反馈控制器，可有效消除车间通信存在的随机丢包以及外部扰动。基于优化控制以及动态规划技术，建立一致设计框架，实现从所有车队可行的车间通信拓扑中，同时获得最优的车间通信拓扑以及控制器增益，并且适用于固定以及周期切换的车间通信拓扑情况。基于建立的一致控制框架，提出了车队控制算法，不但可以保证单车稳定性，还在保证车队的队列稳定性的同时，优化车队的性能指标。所提的算法可实现离线计算且只需执行一次，因此，其计算量少、易于实现。
第4章考虑了车间通信拓扑随机切换、通信延时和外部扰动影响下的车辆队列的采样控制问题，提出了基于跟随误差的采样控制方法。考虑了采样数据通过车载自组织网络进行传输时存在的车间通信延时。引入随机马尔可夫链描述车队中动态的车间通信拓扑的切换过程。由此构建了具有基于马尔可夫随机切换模式的延时控制系统。基于马尔可夫跳跃系统理论，得到了能够保证队列跟踪误差(即间距、速度和速度误差)指数稳定的一组充分条件。并利用此条件设计车队控制器增益，并将结果推广到马尔可夫链转移率部分未知的情况。
第5章将基于动态的事件触发策略的车间通信机制应用于CAVs系统，速度、加速度的采样数据通过车载网络的传输频率，以此节省有限的车间通信资源。设计了一种基于跟踪误差(车间距、速度误差和加速度误差)的采样反馈控制器，可保证CAVs跟踪误差系统，在基于动态事件触发策略的车间通信机制下，满足稳定性要求的充分条件。此外，建立了确定动态事件触发策略参数的设计标准，以保证CAVs系统的性能。
第6章考虑了执行器故障以及饱和对CAVs系统控制的影响。基于非线性车辆动力学模型以及新颖的二次型车间距策略，提出了自适应容错控制方法。引入的改进二次型车间距策略，可移除零初始跟踪误差的假设。利用神经网络近似逼近车辆模型中存在的非线性函数。基于PID型滑模控制技术以及李亚普诺夫稳定性理论，得到的车队自适应容错控制器，能够保证单车稳定性、队列稳定性以及道路交通流的稳定性。
第7章设计了容错控制策略来处理执行机构故障、输入量化以及死区非线性，对车队控制性能的影响。考虑由执行器故障引起的车辆的速度以及加速度的扰动对车间距策略的影响，提出了新颖的车间距策略，其可移除零初始车间误差的假设。通过利用径向基函数神经网络逼近车辆动力学方程中的非线性项，得到自适应控制器补偿近似误差和模型不确定参数。基于李亚普诺夫稳定性理论，推导出了能保证单车辆稳定性和车队稳定性的自适应滑模容错控制器。
第8章为CAVs系统提出了预测性能并发控制策略，消除CAVs系统模型存在的未知参数、扰动以及执行器饱和对控制性能的影响。基于虚拟领队车间双向信息流结构，引入了新的车间距策略。通过跟踪误差的变换以及为处理执行器饱和引入的辅助系统，提出了分布式自适应预测性能并发控制器。通过对分布式自适应预测性能并发控制器的设计，其能够保证CAVs系统的跟踪误差是一致稳定的。
第9章基于领队-跟随以及前车-后车型双向通信拓扑结构，分别为车队提出了两种自适应滑模控制策略，解决了CAVs系统模型存在的未知参数、扰动以及执行器饱和影响下的预设性能控制问题，以此，满足了队列稳定性以及强队列稳定性要求。其中，利用光滑双曲正切函数近似处理了执行器的饱和非线性性，并通过引入自适应控制律解决了不确定的模型参数以及外部扰动。
第10章针对由重型卡车构成的CAVs系统，考虑了其涉及的速度优化以及跟踪控制问题。结合了燃油-时间成本函数以及滚动动态规划技术，提出的车队平均速度规划算法。可方便于为由不同重量和尺寸的车辆构成的车队规划速度，并且更加节能。考虑非线性车辆模型、道路坡度，基于离散分布控制策略为跟随车辆设计的跟踪控制器保证队列稳定性要求。
第11章建立了分层的车队控制结构，用于解决CAVs系统速度规划和跟踪控制问题。其由速度规划层和队列控制层组成。上层为速度规划层，以最小油耗和行程时间为目标，基于Pontryagin原理，为车队规划了最优的速度轨迹；下层为跟踪控制层，利用分布式滑模控制策略实现了车辆的队列跟踪控制，基于期望的车间距满足了CAVs系统的队列稳定性要求。
第12章考虑了CAVs系统的分布式轨迹优化与自适应控制问题。由此构建了分布式、分层的控制结构用于实现轨迹优化与轨迹跟踪控制。上层控制器，利用分布式连续凸优化技术，为每辆跟随车辆设计了期望的行驶轨迹。当车辆的间距误差最小时，实现跟随车辆与领队车辆的行驶轨迹一致。下层提出了自适应滑模控制器，实现了对上层的优化轨迹的跟踪控制。基于滑模控制理论，设计了能够满足内稳定性和队列稳定性的控制器参数以及克服不确定模型参数的参数自适应律。
第13章基于二次型车间距策略，研究了CAVs系统的轨迹规划和队列控制问题。通过在二次型车间距策略引入期望的收敛速度项，提高了车辆速度规划的灵活性。利用分布式凸优化技术，得到了可优化车辆轨迹的算法，保证车间距误差最小。提出了一种新颖的PID型滑模控制器，该控制器具有双高能量到达率，明显改善了车队控制性能和抗抖动能力。
第14章基于有限时间理论，解决了CAVs系统涉及的轨迹规划和队列控制问题。通过利用分布式优化控制理论，以最小化车间距离误差为目标，得到了车辆优化的行驶轨迹。依据建立的跟踪误差动态方程，设计了有限时间终端滑模控制器，实现了对优化轨迹的跟踪控制。该方法在消除抖动、零稳态误差以及队列稳定性方面具有显著优势。
本专著详尽介绍了CAVs系统分析与设计的公式、算法及其在数值仿真、实验中的应用。每章都给出相关的参考文献，可帮助读者学习该领域相关的知识。同时，本专著也可用于本科生及研究生学习网联车辆涉及的相关建模以及控制算法，还可帮助研究人员以及工程师将书中的建模、算法应用于理论研究及技术创新中。
本专著中的研究工作得到了国家自然科学基金的资助，项目编号为60974013、61273107、61573077、U1808205、61803062及62173079,部分研究工作得到了辽宁省自然科学基金项目（编号为2022-MS-406）以及辽宁省教育厅项目（编号为LJKMZ20221840）的资助。非常感谢基金委在过去10年对课题研究工作的资助。同时，特别感谢李丹丹、王琼、李平、雷鸿博、赵梓唯、杨冬琪、康健、张忍永康等多位课题组成员的努力工作与辛勤付出。
评论
还没有评论。