考虑时延的异质协作车队事件触发控制研究

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2024.04.011

摘要/Abstract

摘要：

针对目前研究较少考虑车辆混行造成的异质问题与时延问题，本文提出了一种具有时延的异质协作式自动驾驶车队事件触发控制方法.首先，建立了考虑混行的异质车辆时延模型；其次，基于PID（proportional?integral?derivative）控制与模型预测控制（MPC），设计了不同模式下的事件触发控制器；然后，在城市和紧急情况下，对所提出的控制器进行了仿真分析；最后，基于Jetson Nano模型车进行了实车实验.仿真与实验结果表明，所提出的事件触发控制方法能够在不同情况下更好地权衡控制精度与计算速度间的矛盾.在带有通信时延的紧急情况下，仍能够保持较低的误差.

关键词: 自动驾驶, 异质协作, 事件触发, 时延, 车队

Abstract:

To address the problem of heterogeneity and time delay caused by mixed traffic， a heterogeneous cooperative event‐triggered control method with time delay for autonomous driving platoons was proposed. Firstly， a heterogeneous vehicle delay model taking into account mixed traffic was established. Secondly， the event‐triggered controller in different modes was designed based on PID（proportional?integral?derivative） control and model predictive control（MPC）. Thirdly， under urban and emergency conditions， the proposed controller was simulated and analyzed. Finally， a real‐car experiment was conducted based on the Jetson Nano model car. The simulation and experiment results illustrated that the proposed event‐triggered control method strikes a better balance between control accuracy and calculation speed under different circumstances. In the emergency situations with communication delay， it can still maintain lower errors.

Key words: autonomous driving, heterogeneous cooperation, event?triggered, time delay, vehicle platoon

中图分类号:

U 495

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图/表 11

图1 移动互联网

Fig.1 Mobile Internet

图2 基本V2V结构

Fig.2 Basic V2V structure

图3 车队示意图

Fig.3 Sketch map of vehicle platoons

表1 时延仿真参数

Table 1 Time delay simulation parameters

参数	值
参与编队的车辆数n	[2,3,4,5,6]
车辆的计算能力最大值c/（Mb·s^-1）	[5,10,15,20,25]
输入数据量m_in/（Mb·s^-1）	0.5
γ	0.1

图4 3种策略下的时延仿真

Fig.4 Time delay simulation under three strategies

图5 事件触发算法主要伪代码

Fig.5 Main pseudo code of the event‐triggered algorithm

图6 事件触发控制器算法框架

Fig.6 Framework of the event‐triggered controller algorithm

表2 城市情况下首车运动参数

Table 2 Parameters of vehicle1 motion in urban condition

时间/s	速度/（m·s^-1）	加速度/（m·s^-2）
0~5	20
5~10		1
10~25	25
25~30		-0.5
30~50	22.5
50~55		-1
55~70	17.5
70~75		0.5
75~100	20

图7 状态仿真（a）—位移曲线1；（b）—速度曲线1；（c）—加速度曲线1；（d）—误差曲线1；（e）—紧急情况速度曲线2；（f）—紧急情况加速度曲线2.

Fig.7 State simulation

图8 MPC纵向跟踪仿真

Fig.8 MPC longitudinal tracking simulation

图9 现场实验（a）—室内工况；（b）—室外工况.

Fig.9 Field experiment

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