基于自适应卡尔曼滤波的车辆编队控制

针对具有网络传输延时和噪声的多车辆系统的编队问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波器的协作路径跟踪控制方法.根据车辆运动学模型和给定队形及其路径参数,给出车辆协作路径跟踪控制器设计方法,将系统线性化,针对延时情况重构状态方程,用自适应卡尔曼滤波算法滤除噪声的影响,实现系统稳定控制.仿真实验证明了该方法的有效性.     

模型不确定下无人艇编队鲁棒自适应循迹控制

针对存在外界环境干扰和模型中不确定性的编队问题,设计了鲁棒自适应控制.通过计算预定路径上的期望点与船舶当前位置之间的偏差,使用反步法设计路径跟随子控制器,保证每艘无人艇在水平面中沿着参考路径行驶.编队协调子控制器采用鲁棒自适应控制方法设计,通过调整跟随艇的速度以实现设定的编队队形,同时自适应地估计出外界环境力和由模型参数不确定导致的系统不确定项的界值.仿真结果验证了所提出的路径跟随编队控制方法的有效性.     

基于Leader-follower的自主车辆跟随控制器设计

为解决自主车辆的跟随控制中误差系统的稳定性问题, 基于Leader鄄follower 法设计了车辆跟随控制器。对自主车辆进行运动学建模, 采用Leader鄄follower 模型描述车辆跟随结构, 用L鄄渍控制方法建立车辆跟随误差系统, 设计跟随车辆的速度控制器, 以实现跟随车辆对领航车辆的稳定跟随。通过Matlab 仿真实验结果证明,该控制器使误差最终收敛到0, 能达到跟随控制的目的。     

基于滑模控制的智能车辆集群运动控制方法

为了解决智能车辆之间协同行驶的机制和控制问题,运用鱼群的集群运动理论研究群行车的协同控制问题.分析鱼群的集群规则,建立车辆菱形编队形式.根据最小安全距离理论确定菱形的几何位置,并采用领航跟随法,生成跟随车辆位姿参数.运用滑模控制理论设计跟踪控制器,计算集群运动车辆的加速度,实现群车的编队控制,从而达到高速公路环境下多车安全有序行驶的目的.利用Pre Scan与Matlab/Simulink进行联合仿真.结果表明:智能车辆从初始状态所处的随机位置会向领航车辆聚拢,并跟随领航车辆以相同的趋势运动,实现从无序行驶向有序行驶的过程.     

考虑道路几何设计的智能网联车队横纵向协同控制

针对智能网联车队行驶过程中车辆跟驰和路径跟踪的横纵向协同控制,建立三自由度车辆动力学模型并将其作为控制系统,基于改进的智能驾驶员模型模型设计分层式纵向控制器;基于预瞄-跟随理论设计横向控制器.考虑车辆纵向、横向运动的耦合特性,以纵向速度作为横向控制器的状态变量设计横纵向协同控制策略,在CarSim/Simulink仿真平台搭建车队横纵向协同控制器.采用单移线、隧道工况验证控制器的横向、纵向控制性能;考虑道路弯道、坡度和超高等道路几何设计,设置匝道工况验证控制器横纵向协同控制性能并分析道路超高对车辆跟驰和路径跟踪精度及稳定性的影响.结果 表明:控制器能实现给定工况下车辆速度与转向的跟踪控制,且具有较高的跟踪精度,良好的跟驰效果和行驶稳定性;对于弯道行驶,设置道路超高能使车辆转向平稳,速度跟随精度高且行车间距增加,有利于提高车队行驶安全性.     

基于干扰观测器的多移动机器人编队鲁棒控制

针对多移动机器人存在模型参数不确定性和外部扰动的编队控制问题,提出了一种多移动机器人编队的鲁棒控制方法。在运动学层面依据领航机器人和跟随机器人位姿的偏差,建立领航机器人和跟随机器人的编队误差动态模型,在此基础上为跟随机器人设计镇定编队误差的辅助速度控制器。以辅助速度控制器的输出作为跟随机器人动力学模型的速度给定信号,并在动力学层面设计基于干扰观测器的自适应滑模控制算法,从而改善普通滑模控制中抖振突出的问题,保证编队控制的稳定性和鲁棒性。对编队控制系统进行仿真验证,结果表明了所提控制方法的有效性。     

车辆编队系统的分布式控制

基于关联系统模型研究智能车辆编队的分布式控制. 通过引入空间变量和空间移动算子,将车辆编队系统建模成多维的空间关联系统. 基于线性矩阵不等式的方法设计了与被控对象有着相同关联结构的分布式输出反馈H∞控制器,确保整个编队系统的适定性、稳定性及对外界干扰的鲁棒性. 在Matlab环境下编程验证控制器的性能,并通过3台移动机器人的模拟车辆编队仿真实验,说明模型的正确性和方法的有效性.     

输入饱和下水面舰艇的时变编队控制

在多艘水面舰艇编队控制中,为了弥补较强的不确定性,并降低控制器对系统信号的测量负担,提出水面舰艇编队的时变控制设计方案。首先,通过引入光滑函数来处理饱和约束,同时通过构造含有时变增益的状态变换,将原系统的跟踪控制问题转化为一个新的时变系统的镇定问题。然后,结合向量反推控制设计方法,给出时变反馈控制器的显式形式,保证闭环系统所有信号都有界且所有跟随船以期望的时变编队队形渐近跟踪到领导船。最后,仿真算例验证理论结果的有效性。     

欠驱动水下航行器编队协同控制

针对复杂海况中欠驱动无人水下航行器（UUV）的水平面上编队问题,结合路径跟踪控制和一致性算法构建编队运动控制策略.将编队任务分为两步:1）对于每个UUV个体设计路径跟踪控制器,完成对各自期望路径的跟踪;2）对于多个UUV之间设计一致性协同算法,完成UUV编队的协同运动;编队控制器设计考虑了外界海流干扰及UUV模型参数不确定性等因素.针对海流干扰设计干扰观测器,利用自适应技术对参数不确定性进行在线估计,最后通过仿真验证了所设计编队控制策略的有效性.     

基于主动转向的车辆路径跟随广义预测控制

为了增强车辆在外界干扰存下的路径跟随性能,提出了一种基于广义预测控制(GPC)的主动转向控制器来保证车辆对于路径的跟踪能力.采用受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA)作为预测模型,通过带遗忘因子的最小二乘法辨识方法获得CARIMA模型参数,避免了由于车辆非线性造成的参数化建模不准确、繁琐问题.使用车辆路径侧向跟踪误差作为控制器输入,方向盘附加转角作为输出,与驾驶员方向盘转角进行综合,获得车辆方向盘最终转角.在Simulink-CarSim联合仿真环境下,验证了所设计控制器在双移线工况有强侧向风干扰时车辆对路径的跟随性能.