车辆队列利用智能网联技术和智能驾驶技术,通过自动调整车辆之间的间距以及横摆角实现多个车辆以某设定队形行驶。在合理的间距下,车辆队列可以有效节能减排,大幅度提高道路通行效率并降低安全事故发生率。这些潜在的优势使得车辆队列的协同控制研究受到了日益的重视。随着车辆自动化程度的提高,车辆队列的理论及应用研究逐渐从一维场景拓展至二维场景。随之产生了新的亟待解决的问题,比如车辆队列的研究存在缺少行为决策层的协同研究,未考虑队列内车辆纵向间距决策的竞争和合作关系,二维场景中存在横纵向运动耦合效应,难以处理与队列外车辆的路权冲突等。针对上述问题,本文依托吉林省教育厅“十三五”科学技术项目,“基于线控底盘的分布式电动汽车动力学建模与协同控制”(编号:JJKH20200963KJ)进行了基于博弈的车辆队列分层控制算法研究,通过提出包括车辆队列行为决策、队列运动控制及车辆底盘控制在内的分层控制算法框架,将复杂的多车协同控制进行功能分解。队列内外的路权冲突问题被抽象为“队列内合作,队列外竞争”的交互场景,旨在解决多车协同过程中车辆的路权冲突及空间分配问题,最终实现车辆队列驾驶场景下的协同控制功能。基于上述思路,本文主要研究内容如下:(1)针对车辆队列在二维场景中出现路权冲突及横纵向运动耦合问题,本文提出了包括队列行为决策层,队列运动控制层及车辆底盘控制层的车辆队列分层控制算法框架。框架包括队列行为决策层,队列运动控制层及车辆底盘控制层,通过功能分解和控制流的分层传递,降低了车辆队列协同控制的复杂度;为了满足车辆队列二维场景的驾驶需求,针对队列运动控制层及车辆底盘控制层的运动控制及控制分配功能,本文采用参考向量场路径跟踪算法,通过共同的参考路径和独立的理想间距构建跟踪向量场,提出哈密尔顿-参考向量场(Hamilton-Reference vector field,H-RVF)路径跟踪算法,实现了队列层及车辆层的横纵向解耦合跟踪控制;结合伪逆矩阵及哈密顿函数,本文改进了直接利用伪逆矩阵进行控制分配的算法,利用加权、循环及修正,实现有约束轮胎力控制分配,提高了轮胎力分配精度与实时性。(2)考虑到当前队列采用的间距策略无法从系统的角度分配纵向行驶空间的问题,本文将间距控制策略视为空间最优分配,结合生物界智能体的“群聚运动”机制及合作博弈,提出了适用于队列空间分配的间距控制策略。该策略考虑避免碰撞,速度匹配,中心聚集等仿生运动原则,作为后续合作博弈收益函数,为空间分配提供了参考依据。为实现车辆队列间距分配功能,将其抽象为有向图合作博弈问题,并提出了满足个体理性及群体理性的合作博弈特征函数;将夏普利值,τ值,平均字典序(Average Lexicographic,AL)值等合作博弈的解应用于间距的分配,结合纵向运动控制器分析了该车辆队列控制策略的稳定性。(3)针对车辆队列及队列外车辆存在冲突的驾驶场景,通过解析队列非合作博弈结构,本文提出了适用于与外部车辆进行路权竞争的队列无限策略完全信息博弈模型及有限策略不完全信息动态博弈模型。结合安全性,自身驾驶任务,经济性等因素,提出了非合作博弈收益函数;以加速度为动作策略,提出了无限策略的完全信息博弈模型,通过评价成本函数的拟凹性判断了极值点存在的充分条件并在此基础上获得了均衡解,对比了合作型成本函数及自私型成本函数在并道工况中的性能差异,结果表明合作型成本函数的最终收益优于自私型成本函数;构建用于表征博弈双方类型分布概率的信念池,结合驾驶意图辨识及贝叶斯概率公式对信念池进行更新,获得类型分布的后验概率,通过贝叶斯纳什均衡解,获得冲突双方的稳定行为策略,分析了贝叶斯纳什均衡存在的稳定性,确保冲突双方在博弈过程中不会主动更改自身驾驶行为。(4)最后,基于Car Sim车辆动力学仿真软件及MATLAB/Simulink,建立了车辆队列协同控制仿真平台,对本文提出的分层控制算法进行了验证与分析。利用MATLAB搭建了可视化界面,包括工况设置,行为决策界面,运动控制界面,控制分配界面及执行控制界面,便于设置及观察仿真过程中的关键工况参数及性能指标;分别就一维领航车加减速场景,二维场景中车辆队列双移线及路权冲突工况,对分层控制算法进行了仿真实验;结果表明,在加减速场景下,基于群聚行为提出的普通间距策略,基于夏普利值及τ值,AL值的间距策略均能够实现队列纵向稳定跟踪,其中,AL值在跟踪过程中的误差收敛,稳定时间方面均优于其它策略,队列内的在加速和减速中都表现出了较好的一致性控制效果,然而该策略需要队列中所有车辆的状态信息;在二维场景中,队列内的车辆通过H-RVF算法实现了横纵向耦合跟踪控制,且速度的波动具有良好的收敛特性,避免了波动放大效应造成的安全性隐患;在路权冲突工况中,信念池中联合概率分布随着更新收敛于稳定状态,队列和并道车辆均对彼此的类型实现了准确判断并进行行为决策,在保证安全距离的条件车辆形成新的队列并迅速进入了新的稳定状态。