CN108255168A - 多车辆网络在切换变化环境下的协调控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种多车辆网络在切换变化环境下的协调控制方法及车辆,其中多车辆网络包括多个个体车辆,对于每个个体车辆执行以下步骤:获取个体车辆当前时刻的位置以及个体车辆的邻居车辆的当前时刻的位置;确定个体车辆的符号参数以及个体车辆的邻居车辆的符号参数;根据多车辆网络当前时刻的加权邻接矩阵确定个体车辆当前时刻的采样步长;根据个体车辆当前时刻的位置、个体车辆的邻居车辆的当前时刻的位置、个体车辆的符号参数以及个体车辆的邻居车辆的符号参数、多车辆网络当前时刻的加权邻接矩阵和个体车辆的采样步长控制个体车辆。本发明能够保证事先指定不同参数的车辆最终达到双向一致性,且速度较快。
Description
技术领域
本发明涉及控制技术领域,特别涉及一种车辆及多车辆网络在切换变化环境下的协调控制方法。
背景技术
目前,多车辆网络的协调控制方法在实际问题中得到了越来越广泛的应用,这主要是由于越来越多的实际任务都比较复杂,往往单个车辆难以完成,而需要通过多车辆之间的合作可以来完成。此外,通过多车辆间的合作,可提高车辆系统在作业过程中的效率,进而当工作环境发生变化或车辆系统局部发生故障时,多车辆系统仍可通过本身具有的合作关系来完成预定的任务。然而,现有技术存在的缺点是,很难适用于复杂的切换变化的车辆网络环境,并且往往只能实现所有车辆到达同一个指定位置,而不能根据实际需要实现不同车辆到达不同指定位置的协调控制任务。特别地,当涉及多个车辆在不同指定尺度下的跨尺度协调控制问题时,往往很难再有效利用。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决上述技术缺陷之一。
为达到上述目的,本发明一方面提出一种多车辆网络在切换变化环境下的协调控制方法,其中所述多车辆网络包括多个个体车辆,对于每个个体车辆执行以下步骤:A:获取所述个体车辆当前时刻的位置以及所述个体车辆的邻居车辆的当前时刻的位置;B:确定所述个体车辆的符号参数以及所述个体车辆的邻居车辆的符号参数;C:根据多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵确定所述个体车辆的采样步长,其中所述个体车辆的采样步长非负且满足预定的权规则条件;以及D:根据所述个体车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的邻居车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的符号参数、所述个体车辆的邻居车辆的符号参数、所述多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵和所述个体车辆的采样步长控制所述个体车辆。
在本发明的一个实施例中,所述预定的权规则条件为:
其中,γ为所述个体车辆i的采样步长,aij(t)为所述多车辆网络在当前时刻t的第i行第j列的加权邻接矩阵元素,Ni(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的邻居车辆集合,fn={1,2,…,n}为所述多车辆网络中的车辆个数的集合。
在本发明的一个实施例中,所述步骤D进一步包括:
D1:根据所述个体车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的邻居车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的符号参数以及所述个体车辆的邻居车辆的符号参数和所述多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵,通过以下公式确定所述个体车辆的控制量:
其中,xi(t)为个体车辆i在当前时刻t的位置,xj(t)为所述个体车辆i的邻居车辆j在当前时刻t的位置,σi为所述个体车辆i的符号参数,σj为所述个体车辆i的邻居车辆j的符号参数,ui(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的控制量;以及
D2:根据所述控制量、所述个体车辆在当前时刻的位置和所述个体车辆的采样步长,通过以下的公式确定所述个体车辆的下一时刻的位置:xi(t+1)=xi(t)+γui(t)
其中,xi(t+1)为所述个体车辆i在下一时刻t+1的位置。
根据本发明实施例的多车辆网络在切换变化环境下的协调控制方法,能够保证事先指定不同参数的车辆最终达到双向一致性,且速度较快。
本发明另一方面还提出一种车辆,包括:获取模块,用于获取所述车辆的当前时刻的位置以及所述车辆的邻居车辆的当前时刻的位置;第一确定模块,用于确定所述车辆的符号参数以及所述车辆的邻居车辆的符号参数;第二确定模块,用于根据所述车辆所在的多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵确定所述车辆的采样步长,其中所述车辆的采样步长非负且满足预定的权规则条件;以及控制模块,用于根据所述车辆的当前时刻的位置、所述车辆的邻居车辆的当前时刻的位置、所述车辆的符号参数以及所述车辆的邻居车辆的符号参数、所述车辆所在的多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵和所述车辆的采样步长控制所述车辆。
在本发明的一个实施例中,所述预定的权规则条件为:
其中,γ为所述个体车辆i的采样步长,aij(t)为所述多车辆网络在当前时刻t的第i行第j列的加权邻接矩阵元素,Ni(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的邻居车辆集合,fn={1,2,…,n}为所述多车辆网络中的车辆个数的集合。
在本发明的一个实施例中,所述控制模块进一步包括:
控制量确定单元,用于根据所述个体车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的邻居车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的符号参数以及所述个体车辆的邻居车辆的符号参数和所述多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵,通过以下公式确定所述个体车辆的控制量:
其中,xi(t)为个体车辆i在当前时刻t的位置,xj(t)为所述个体车辆i的邻居车辆j在当前时刻t的位置,σi为所述个体车辆i的符号参数,σj为所述个体车辆i的邻居车辆j的符号参数,ui(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的控制量;以及
位置确定单元,用于根据所述控制量、所述个体车辆在当前时刻的位置和所述个体车辆的采样步长,通过以下的公式确定所述个体车辆的下一时刻的位置:xi(t+1)=xi(t)+γui(t)
其中,xi(t+1)为所述个体车辆i在下一时刻t+1的位置。
根据本发明实施例的车辆,能够保证与事先指定不同参数的车辆最终达到双向一致性,且速度较快。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
下面结合附图对上述实施例进行描述,本发明的优点将变得明显和容易理解,其中:
图1为本发明一个实施例的多车辆网络在切换变化环境下的协调控制方法的流程图;
图2为本发明一个实施例的多车辆网络的示意图;
图3为本发明一个实施例的车辆的结构示意图;以及
图4为本发明一个实施例的控制模块的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外,在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本相同的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
图1为本发明一个实施例的多车辆网络在切换变化下的协调控制方法的流程图。如图1所示,该方法包括对于多车辆网络中的每个个体车辆执行以下步骤:
步骤S101,获取所述个体车辆的当前时刻的位置以及所述个体车辆的邻居车辆的当前时刻的位置。
具体地,个体车辆的邻居车辆指的是,有信息流向该车辆的所有其他车辆的集合。图2为本发明一个实施例的多车辆网络的示意图,如图2所示,个体车辆2和4为个体车辆5的邻居,而个体车辆1、3和6不是个体车辆5的邻居。
具体地,可通过安装在个体车辆上的摄像装置获取自身及其邻居车辆的当前时刻的位置。
步骤S102,确定所述个体车辆的符号参数以及所述个体车辆的邻居车辆的符号参数。
具体地,可预先指定每个个体车辆的符号参数。其中,多车辆网络中的个体车辆被分为两组。一组中的个体车辆的符号参数被指定为+1,另一组中的个体车辆的符号参数被指定为-1。
步骤S103,根据所述多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵确定所述个体车辆的采样步长,其中所述个体车辆的采样步长非负且满足预定的权规则条件。
具体地,所述个体车辆所在的多车辆网络的加权邻接矩阵随不同时刻在改变,且具体某确定时刻的多车辆网络的加权邻接矩阵已事先指定,对应的采样步长也可随之确定。
其中,所述预定的权规则条件为:
其中,γ为所述个体车辆i的采样步长,aij(t)为所述多车辆网络在当前时刻t的第i行第j列的加权邻接矩阵元素,Ni(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的邻居车辆集合,fn={1,2,…,n}为所述多车辆网络中车辆的个数的集合。
步骤S104,根据所述个体车辆的当前时刻的位置、所述个体车辆的邻居车辆的当前时刻的位置、所述符号参数、所述个体车辆所在的多车辆网络当前时刻的加权邻接矩阵和所述个体车辆的采样步长控制所述个体车辆。
具体地,首先,根据所述个体车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的邻居车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的符号参数以及所述个体车辆的邻居车辆的符号参数和所述多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵,通过以下公式确定所述个体车辆的控制量:
其中,xi(t)为个体车辆i在当前时刻t的位置,xj(t)为所述个体车辆i的邻居车辆j在当前时刻t的位置,σi为所述个体车辆i的符号参数,σj为所述个体车辆i的邻居车辆j的符号参数,ui(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的控制量。
然后,根据所述控制量、所述个体车辆在当前时刻的位置和所述个体车辆的采样步长,通过以下的公式确定所述个体车辆的下一时刻的位置:xi(t+1)=xi(t)+γui(t)
其中,xi(t+1)为所述个体车辆i在下一时刻t+1的位置。
根据本发明实施例的多车辆网络在切换变换环境下的协调控制方法,能够保证事先指定不同参数的车辆最终达到双向一致性,且速度较快。
本发明另一方面还提出一种车辆。
图3为本发明一个实施例的车辆的结构示意图。如图3所示,该车辆包括:获取模块10、第一确定模块20、第二确定模块30和控制模块40。
获取模块10用于获取所述车辆的当前时刻的位置以及所述车辆的邻居车辆的当前时刻的位置。例如,获取模块10可为安装在车辆上的摄像装置。
第一确定模块20用于确定所述车辆的符号参数以及所述车辆的邻居车辆的符号参数。其中,可预先指定车辆的符号参数。多车辆网络中的个体车辆被分为两组。一组中的个体车辆的符号参数被指定为+1,另一组中的个体车辆的符号参数被指定为-1。
第二确定模块30用于根据所述车辆所在的多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵确定所述车辆的采样步长,其中所述车辆的采样步长非负且满足预定的权规则条件。
具体地,所述车辆所在的多车辆网络的加权邻接矩阵随不同时刻在改变,且具体某确定时刻的多车辆网络的加权邻接矩阵已事先指定,对应的采样步长也可随之确定。
具体地,预定的权规则条件为:
其中,γ为所述个体车辆i的采样步长,aij(t)为所述多车辆网络在当前时刻t的第i行第j列的加权邻接矩阵元素,Ni(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的邻居车辆集合,fn={1,2,…,n}为所述多车辆网络中的车辆个数的集合。
控制模块40用于根据所述车辆的当前时刻的位置、所述车辆的邻居车辆的当前时刻的位置、所述车辆的符号参数以及所述车辆的邻居车辆的符号参数、所述车辆所在的多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵和所述车辆的采样步长控制所述车辆。
图4为本发明一个实施例的控制模块40的结构示意图。如图4所示,该控制模块40包括控制量确定单元410和位置确定单元420。
控制量确定单元410用于根据所述个体车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的邻居车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的符号参数以及所述个体车辆的邻居车辆的符号参数和所述多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵,通过以下公式确定所述个体车辆的控制量:
其中,xi(t)为个体车辆i在当前时刻t的位置,xj(t)为所述个体车辆i的邻居车辆j在当前时刻t的位置,σi为所述个体车辆i的符号参数,σj为所述个体车辆i的邻居车辆j的符号参数,ui(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的控制量。
位置确定单元420用于根据所述控制量、所述个体车辆在当前时刻的位置和所述个体车辆的采样步长,通过以下的公式确定所述个体车辆的下一时刻的位置:xi(t+1)=xi(t)+γui(t)
其中,xi(t+1)为所述个体车辆i在下一时刻t+1的位置。
根据本发明实施例的车辆,能够保证与事先指定不同参数的车辆最终达到双向一致性,且速度较快。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。
Claims (6)
1.一种多车辆网络在切换变化环境下的协调控制方法,其特征在于,所述多车辆网络包括多个个体车辆,对于每个个体车辆执行以下步骤:
A:获取所述个体车辆当前时刻的位置以及所述个体车辆的邻居车辆的当前时刻的位置;
B:确定所述个体车辆的符号参数以及所述个体车辆的邻居车辆的符号参数;
C:根据所述多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵确定所述个体车辆的采样步长,其中所述个体车辆的采样步长非负且满足预定的权规则条件;以及
D:根据所述个体车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的邻居车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的符号参数、所述个体车辆的邻居车辆的符号参数、所述多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵和所述个体车辆的采样步长控制所述个体车辆。
2.根据权利要求1所述的多车辆网络在切换变化环境下的协调控制方法,其特征在于,所述预定的权规则条件为:
其中,γ为所述个体车辆i的采样步长,aij(t)为所述多车辆网络在当前时刻t的第i行第j列的加权邻接矩阵元素,Ni(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的邻居车辆集合,fn={1,2,…,n}为所述多车辆网络中车辆的个数的集合。
3.根据权利要求1或2所述的多车辆网络在切换变化环境下的协调控制方法,其特征在于,所述步骤D进一步包括:
D1:根据所述个体车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的邻居车辆当前时刻的位置、所述个体车辆的符号参数、所述个体车辆的邻居车辆的符号参数和所述多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵,通过以下公式确定所述个体车辆的控制量:
其中,xi(t)为个体车辆i在当前时刻t的位置,xj(t)为所述个体车辆i的邻居车辆j在当前时刻t的位置,σi为所述个体车辆i的符号参数,σj为所述个体车辆i的邻居车辆j的符号参数,ui(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的控制量,aij(t)为所述多车辆网络在当前时刻t的第i行第j列的加权邻接矩阵元素,Ni(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的邻居车辆集合;以及
D2:根据所述控制量、所述个体车辆在当前时刻的位置和所述个体车辆的采样步长,通过以下的公式确定所述个体车辆的下一时刻的位置:
xi(t+1)=xi(t)+γui(t),
其中,xi(t+1)为所述个体车辆i在下一时刻t+1的位置,γ为所述个体车辆i的采样步长。
4.一种车辆,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取所述车辆的当前时刻的位置以及所述车辆的邻居车辆的当前时刻的位置;
第一确定模块,用于确定所述车辆的符号参数以及所述车辆的邻居车辆的符号参数;
第二确定模块,用于根据所述车辆所在的多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵确定所述车辆的采样步长,其中所述车辆的采样步长非负且满足预定的权规则条件;以及
控制模块,用于根据所述车辆的当前时刻的位置、所述车辆的邻居车辆的当前时刻的位置、所述车辆的符号参数、所述车辆的邻居车辆的符号参数、所述车辆所在的多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵和所述车辆的采样步长控制所述车辆。
5.根据权利要求4所述的车辆,其特征在于,所述预定的权规则条件为:
其中,γ为所述个体车辆i的采样步长,aij(t)为所述多车辆网络在当前时刻t的第i行第j列的加权邻接矩阵元素,Ni(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的邻居车辆集合,fn={1,2,…,n}为所述多车辆网络中车辆的个数的集合。
6.根据权利要求4或5所述的车辆,其特征在于,所述控制模块具体包括:
控制量确定单元,用于根据所述车辆的当前时刻的位置、所述车辆的邻居车辆的当前时刻的位置、所述车辆的符号参数、所述车辆的邻居车辆的符号参数和所述车辆所在的多车辆网络的当前时刻的加权邻接矩阵,通过以下公式确定所述车辆的控制量:
其中,xi(t)为个体车辆i在当前时刻t的位置,xj(t)为所述个体车辆i的邻居车辆j在当前时刻t的位置,σi为所述个体车辆i的符号参数,σj为所述个体车辆i的邻居车辆j的符号参数,ui(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的控制量,aij(t)为所述多车辆网络在当前时刻t的第i行第j列的加权邻接矩阵元素,Ni(t)为所述个体车辆i在当前时刻t的邻居车辆集合;以及
位置确定单元,用于所述控制量、所述个体车辆在当前时刻的位置和所述个体车辆的采样步长,通过以下的公式确定所述个体车辆的下一时刻的位置:
xi(t+1)=xi(t)+γui(t),
其中,xi(t+1)为所述个体车辆i在下一时刻t+1的位置,γ为所述个体车辆i的采样步长。
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GR01 | Patent grant | ||
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