發(fā)布時間：2023-11-24 21:47

　　從自動駕駛的單車智能過渡到車輛協(xié)同多智能體,體現(xiàn)了車聯(lián)網(wǎng)和智慧交通的巨大優(yōu)勢。為了減緩道路堵塞、提高燃油利用率并增強行車安全性,有必要保持車輛間具備互相通訊的能力,并且實時交換信息。從發(fā)展趨勢看,高速公路具備網(wǎng)絡(luò)化和智能化的特點。道路結(jié)構(gòu)更為簡單,通行能力強,適合多智能體技術(shù)的早期實現(xiàn)。交通運輸是經(jīng)濟發(fā)展的先行官,關(guān)于高速公路的新技術(shù)變革正方興未艾。本文以高速公路作為研究場景,針對多車協(xié)同駕駛進行了研究,設(shè)計了系統(tǒng)核心算法并加以驗證,主要內(nèi)容如下:(1)CACC協(xié)同式自適應(yīng)巡航CACC隊列行駛中最基本的環(huán)節(jié)。智能駕駛車輛之間的交互主要根據(jù)汽車編隊控制。信息共享是多智能體系統(tǒng)中的關(guān)鍵任務(wù)。文章選定“BDL雙向領(lǐng)導(dǎo)”作為最佳通訊拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),在此基礎(chǔ)上進行CACC研究。采取速度和距離線性疊加的方式,克服了單一速度或距離跟蹤效果不一致的缺陷。協(xié)同一方面體現(xiàn)在群體動作的一致性,另一方面表現(xiàn)在速度和位移差的結(jié)合。穩(wěn)定性是衡量隊列性能的重要指標(biāo)之一,當(dāng)系統(tǒng)產(chǎn)生擾動時應(yīng)盡快使其收斂,不隨隊列規(guī)模擴大而發(fā)散。為了探究隊列在理想情況、存在通訊延遲、存在執(zhí)行器延遲時的行駛效果,把時域內(nèi)的控制律轉(zhuǎn)換至復(fù)數(shù)域,判...

【文章頁數(shù)】：100 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 CACC協(xié)同式自適應(yīng)巡航
        1.2.2 多車協(xié)同避撞
        1.2.3 多車協(xié)同換道
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 協(xié)同式自適應(yīng)巡航CACC控制策略研究
    2.1 車隊建模及控制策略
    2.2 三種情況下的系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
        2.2.1 理想情況
        2.2.2 存在通訊延遲
        2.2.3 存在執(zhí)行器延遲
    2.3 仿真分析
        2.3.1 理想情況下的仿真驗證
        2.3.2 存在通訊延遲下的仿真驗證
        2.3.3 存在執(zhí)行器延遲下的仿真驗證
    2.4 本章小結(jié)
第3章 碰撞危險評估及車隊協(xié)同避撞策略研究
    3.1 碰撞危險評估及分布式避撞切換邏輯
    3.2 針對后方車輛的前端避撞研究
        3.2.1 針對總動能的隊列避撞優(yōu)化方法
        3.2.2 優(yōu)化問題的求解
    3.3 針對前方車輛的后端避撞研究
    3.4 仿真驗證
        3.4.1 車輛參數(shù)設(shè)置和場景搭建
        3.4.2 前端避撞仿真結(jié)果分析
        3.4.3 后端避撞仿真結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于MPC的多車協(xié)同換道控制策略研究
    4.1 協(xié)同換道總體控制框架
    4.2 決策階段
        4.2.1 強制換道和自主換道
        4.2.2 同步換道決策方案
    4.3 基于五次多項式的軌跡規(guī)劃
        4.3.1 換道模型的選擇
        4.3.2 軌跡參數(shù)求解
    4.4 基于模型預(yù)測控制的軌跡跟蹤
        4.4.1 模型預(yù)測控制框架
        4.4.2 車輛動力學(xué)模型和預(yù)測模型的建立
        4.4.3 模型預(yù)測控制器設(shè)計
        4.4.4 反饋校正環(huán)節(jié)
    4.5 仿真驗證
        4.5.1 安全性
        4.5.2 舒適性
        4.5.3 穩(wěn)定性
        4.5.4 換道效率
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 本文研究內(nèi)容總結(jié)
    5.2 未來工作展望
參考文獻
作者簡介及在讀期間所取得的科研成果
致謝



本文編號：3866658