【摘 要】
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环形编队是多智能体系统编队控制中的研究热点之一,对于诸多自然现象的解释以及实际场景应用均具有一定的指导意义。实现多车环形编队是对复杂非线性多智能体控制系统的深入研究,对城市环岛路况下的车辆自动驾驶等实际问题也均有一定应用价值。因此,本文针对车辆运动学模型和部件级动力学模型,对多车环形编队控制问题展开研究,主要有以下几个方面:首先回顾了已有的车辆运动学模型和车辆动力学模型,并在此基础上搭建了物理约束
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环形编队是多智能体系统编队控制中的研究热点之一,对于诸多自然现象的解释以及实际场景应用均具有一定的指导意义。实现多车环形编队是对复杂非线性多智能体控制系统的深入研究,对城市环岛路况下的车辆自动驾驶等实际问题也均有一定应用价值。因此,本文针对车辆运动学模型和部件级动力学模型,对多车环形编队控制问题展开研究,主要有以下几个方面:首先回顾了已有的车辆运动学模型和车辆动力学模型,并在此基础上搭建了物理约束更为复杂、与实际运动特性更接近实际车辆的部件级车辆动力学模型。其次,由于以往的诸多环形编队控制的研究更注重于多车系统的稳定性分析,而对于控制对象的运动轨迹没有太多约束。跟踪这样的轨迹会造成车辆行驶的高耗能和低效率,甚至由于物理约束而无法实现目标轨迹的跟踪。因而本文根据车辆运动学模型的特性设计了更为合理的目标轨迹,并在传感器感知范围受限的前提下,基于局部信息设计了一种解耦的车辆前轮转向角控制器和车辆纵向速度控制器,实现了多车环形编队控制。在上述环形编队控制算法的基础上,根据部件级车辆动力学模型的特点对算法和控制器进行扩展,设计了一种车辆的纵向速度控制器和车辆行驶轨迹曲率控制器完成基于部件级车辆动力学模型的多车环形编队控制。最后,考虑多个车辆行驶在城市环岛公路上的场景,利用Prescan提供的道路标记传感器设计了车道保持控制器,提升了车辆轨迹跟踪控制的精度并实现了多车环形编队控制。对于以上三种情形之下的控制器以及算法,在对应章节均通过Simulink进行了仿真实验验证,并通过Prescan对针对城市环岛公路场景进行了建模,从而能够直观地展示控制器和算法的有效性。以往环形编队控制研究的控制对象往往都比较简单(通常为质点模型或独轮车模型),而本文从车辆运动学模型出发逐步扩展到部件级车辆动力学模型,补充了对于复杂非线性控制对象的多智能体系统环形编队控制的研究。
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