CN111497841A - 一种随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法，该方法包括：步骤1，估计当前的通信时延范围以及对数量化密度，将通信时延范围离散化处理而得到形式为的可能通信时延组，估计可能通信时延组的离散通信时延之间的转移矩阵；步骤2，确定网联车辆巡航控制系统方程；步骤3，构建包含通信时延的增广系统方程；步骤4，构建线性矩阵不等式方程组；步骤5，计算对应于通信时延状态的控制增益；步骤6，计算在可能通信时延组中每一个时延下的控制量，对各控制量进行编码：步骤7，将通信时延进行离散处理，并选择对应模态的控制量并予以解码，得到实际控制量。本发明能够在上层控制器与车辆通信过程中存在通信时延及对数量化的情况下保证网联车辆巡航控制的稳定性和安全性。

Description

一种随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法

技术领域

本发明涉及智能网联汽车应用技术领域，特别是关于一种随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法。

背景技术

自适应巡航控制是先进驾驶辅助系统中最常见的一种功能，其在原有巡航控制的基础上，通过车载雷达等传感器监测车辆前方交通情况，根据前方是否有车辆及其相对距离相对速度等信息，通过控制汽车的油门和刹车对车辆进行纵向控制，保持与前车合适的安全车距。该系统降低了驾驶员在长途行驶过程中的工作负荷，同时也提高了车辆的主动安全性。

近年来，随着网联技术的发展，使得车辆可以通过网络获取周围其他车辆的行驶信息，在此基础上有研究提出了协同自适应巡航控制的概念，利用通信(辅助自车传感器)获得的周围车辆信息实现巡航控制，保持安全车距行驶，进而提高了巡航控制系统的可靠性。

在未来，基于车路间高速可靠通信技术，同时为了进一步降低车辆智能化成本，将出现只基于网络信息传输而不依靠车辆传感器及上层控制器的巡航控制系统。在该系统中，车辆只需装备通信设备，路侧边缘设施可以通过无线通信或感知设备获得路段内其他车辆(前车)信息，并通过上层控制器实现和前车保持安全距离的巡航控制功能。然而，一些现有通信技术存在的通信时延问题可能造成当前时刻被控车实际收到的云端下发的控制量和当前时刻为了镇定系统需要的合理控制量存在一定的偏差，对巡航控制性能产生影响，甚至导致不安全的行驶工况。同时，因为通信带宽的限制，实际的通信反馈通道必然存在对传输信息的量化处理(对数量化或均匀量化)，影响反馈信息的准确性。目前虽然现有技术关注了通信影响下的巡航控制方法，然而多数具有较高的计算复杂度，难以应用于实际工程中。因此，随机通信时延及量化下实用的网联车辆巡航控制方法有待进一步探究。

发明内容

本发明的目的在于提供一种随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法，其能够保证在上层控制器到车辆的通信存在时变通信时延及对数量化的情况下网联车辆巡航控制系统的稳定性。

为实现上述目的，本发明提供一种随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法，该方法包括：

步骤1，初步估计当前的通信时延范围[T_min，T_max]以及确定对数量化密度ρ，再将所述通信时延范围离散化，得到形式为[0，ΔT，…，NΔT]的可能通信时延组，最后估计所述可能通信时延组的离散通信时延之间的转移矩阵P；

步骤2，确定网联车辆巡航控制系统方程；

步骤3，构建用于计算的包含通信时延的增广系统方程；

步骤4，构建线性矩阵不等式方程组，其中的第i个线性矩阵不等式表示为线性矩阵不等式组(12)，并求解可行的变量矩阵Y_i及Z_i：

所述线性矩阵不等式组(12)中：

式中，i＝1，...，N+1，p_ij为转移矩阵P中的元素，表示通信时延从(i-1)ΔT转移到(j-1)ΔT的概率，

为(A_aug)_j的转置，(A_aug)_j为对应于第i个通信时延状态的增广系统状态变量系数矩阵，

为(B_aug)_i的转置，(B_aug)_i表示对应于第i个通信时延状态的增广系统控制变量系数矩阵；

步骤5，根据步骤4得到的变量矩阵，计算对应于通信时延状态i的控制增益H_i；

步骤6，通过设置缓存器记录当前时刻k之前N个离散步长时刻的控制量[u(k-1)，...，u(k-N)]，并根据步骤5中的控制增益H_i，计算在所述可能通信时延组中每一个可能通信时延下的控制量，并对各所述控制量进行编码：

步骤7，在T_tx时刻将编码后的所述控制量信息发送给被控车，被控车于T_rx时刻接收到所述信息，将通信时延大小T_delay(k)＝T_rx-T_tx通过离散处理近似为所述步骤1中确定对应的离散通信时延状态，并选择对应模态的编码后的所述控制量l_m并予以解码，得到实际控制量u(k)。

进一步地，所述步骤6中的“计算在所述可能通信时延组中每一个可能通信时延下的控制量”的计算公式为下面的公式之一：

H_iX_aug(k)＝H_i(1)Δd(k)+H_i(2)Δv(k)+H_i(3)a_f(k)+H_i(4)u(k-1)+…

+H_i(3+N)u(k-N)

或者，

H_iX_aug(k)＝[H_i(1)，H_i(2)，H_i(3)]x(k)

+[H_i(4)，...，H_i(j)，...，H_i(3+N)][u(k-1)，...，u(k-N)]^T

式中，Hⁱ(j)表示对应于第i个通信时延状态的H_i向量的第j个元素，x(k)表示k时刻网联车辆巡航控制系统的状态变量，u(k)表示k时刻网联车辆巡航控制系统的控制输入，Δd(k)为k时刻两车距离误差，Δv(k)为k时刻速度误差，a_f(k)为k时刻被控车的加速度，u(k-1)表示k-1时刻系统的控制输入，u(k-N)表示k-N时刻系统的控制输入，[*]^T为向量[*]的转置。

进一步地，所述步骤5中的“根据所述p_ij计算对应于通信时延状态i的控制增益H_i”具体包括：

方法一，对所述变量矩阵Y_i求逆获得P_i＝Y_i ^-1，再根据所述p_ij，计算对应于第i个状态的矩阵

再根据矩阵序列

利用

计算得到控制增益H_i；

方法二，根据步骤4式(12)方程求解得到的Z_i及步骤5中计算得到的P_i，利用H_i＝(P_iZ_i)^T计算得到控制增益H_i。

进一步地，步骤6中的“对各所述控制量进行编码”的方法具体包括：

将各所述控制量按照所述量化密度ρ进行对数量化编码的公式为下面公式中的一种：

或者

进一步地，步骤7中的“实际控制量u(k)”的计算公式为下面的公式之一：

或者

由于本发明基于求解线性矩阵不等式方法求解对应于不同控制通信时延及量化状态的量化方向及控制增益。控制系统通过路侧传感器收集巡航控制系统状态信息，上层控制器根据当前通信信道通信时延分布情况及量化情况确定备选控制增益参数，并通过有限步历史时刻的状态量计算当前时刻镇定系统的备选控制量，并通过对数量化的V2I(车辆到路侧设施)通信通道发送给被控车，被控车根据实际接收通信时延选择对应的控制量，保证了网联车辆巡航控制系统在实际通信环境下的稳定性和安全性。

附图说明

图1为本发明巡航控制系统中被控车和前车的纵向动力学关系示意图。

图2为在随机通信时延条件下控制器参数设计及镇定控制量计算流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

本发明提供的随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法欲控制一车辆(该车辆在下文称为“被控车”)和该车辆前方的车辆(该车辆在下文称为“前车”)保持安全间距行驶，并确保系统在随机通信时延下的稳定性。

图1示出了随机通信时延下的网联车辆巡航控制系统的信息传递关系。如图1所示，被控车及前车的行驶状态均由路侧传感器实时获得，路侧传感器将感知得到的车辆状态参数发送到上层控制器，上层控制器将根据车辆状态参数计算得到所有对应通信时延下的控制参数，并通过对数编码器编码后发送给被控车。该通信过程包括随机通信时延，即为从上层控制器计算得到控制参数的时刻到被控车接收到该控制参数的时刻之间的过程。被控车接收到上层控制器发送的信息后进行解码，并根据具体的随机通信时延大小确定最终的控制量，该控制量即为控制两车保持安全间距行驶的控制量。

如图2所示，本发明实施例提供的随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法包括：

步骤1，根据被控车以及上层控制器间的通信方式及当前通信环境条件，初步估计当前的通信时延范围[T_min，T_max]，并根据控制精度需求及计算能力限制，将可能的连续通信时延范围[T_min，T_max]离散化处理，得到形式为[0，ΔT，...，NΔT]的可能通信时延组。其中，ΔT为离散通信时延精度。需要说明的是，控制精度需求越高，通信时延离散间隔应该更小，控制器计算能力越差，通信时延离散间隔应该更大。“可能通信时延组”中的时延可以理解为在步骤3构建的增广系统方程中所有考虑到的可能发生的时延。

根据当前通信环境条件及经验值，估计[0，ΔT，...，NΔT]离散通信时延之间的转移矩阵P表示为：

转移矩阵P中的每一个元素p_ij表示通信时延从(i-1)ΔT转移到(j-1)ΔT的概率。

根据通信带宽限制条件确定对数量化密度为ρ。

其中，车辆与路侧控制器之间的通信方式可以采用DSRC,LTE-V或5G等。“当前通信环境条件”主要指的是信号是否良好、有无遮拦或通信是否拥挤等。

步骤2，根据车辆纵向巡航控制系统动力学确定系统方程(1)，并根据安全性需要求确定方程参数：

x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k) (1)

上述系统方程中各状态量及系数矩阵表达式为：

x(k)＝(Δd(k)，Δv(k)，a_f(k))^T (2)

u(k)＝a_fdes(k) (3)

Δd(k)＝d-d_des＝d-(τ_hv_f+d₀) (4)

Δv(k)＝v_p-v_f (5)

式中：k表示当前离散时刻，x(k)表示k时刻系统的状态变量，u(k)表示k时刻系统的控制输入，Δd(k)为k时刻两车距离误差，Δv(k)为k时刻速度误差，a_f(k)为k时刻被控车的加速度，a_fdes(k)为k时刻自车期望加速度，d为被控车和前车在车道线方向的车距大小，v_f为被控车沿车道线方向车速，v_p为前车沿车道线方向车速，τ_h为跟车时距，根据安全性要求确定；d₀为保证安全的制动距离。

其中，离散方程中系数矩阵A，B由连续方程计算得到，如下式：

式中：

K_L为被控车加速度一阶系统的增益，T_L为被控车加速度一阶系统的时间常数，二者的具体数值根据具体车辆系统特性及控制需求确定。T为离散时间间隔，其由计算精度要求确定，如果对模型计算精度要求高，应该尽量选择较小的离散间隔。本实施例中，为了简化用于计算的矩阵形式，将T和ΔT取相同的数值，在实际实施中也可以使ΔT是T的整倍数。

步骤3，根据步骤1中建立的转移矩阵P及步骤2中构建的系统方程，构建用于计算的包含通信时延的增广系统方程(8)：

X_aug(k+1)＝(A_aug)_iX_aug(k)+(B_aug)_iu(k) (8)

上述系统方程(1)中状态变量表示为式(9)，系数矩阵形式表示为式(10)和式(11)：

X_aug(k)＝[x(k)，u(k-1)，u(k-2)，...，u(k-N)]^T (9)

(B_aug)_i＝[β₀B，1，0，...，0]^T (11)

式中：k表示当前离散时刻，x(k)表示k时刻网联车辆巡航控制系统的状态变量，u(k)表示k时刻网联车辆巡航控制系统的控制输入，n表示步骤2中定义的巡航控制系统维数，本实施例中，n＝3，A和B表示跟车系统状态变量系数矩阵及控制变量系数矩阵，[u(k-1)，u(k-2)，...，u(k-N)]表示之前N个离散时刻的历史控制输入量，X_aug(k)表示增广的系统状态变量，(A_aug)_i表示对应于第i个通信时延状态的增广系统状态变量系数矩阵，(B_aug)_i表示对应于第i个通信时延状态的增广系统控制变量系数矩阵，β_i-1表示具体个通信时延发生的系数，β_i-1＝1表示对应通信时延为(i-1)ΔT。

步骤4，根据步骤3的增广系统方程(8)，构建线性矩阵不等式方程组，其包含N+1个线性矩阵不等式，其中第i个线性矩阵不等式可以表示为线性矩阵不等式组(12)，并求解可行的变量矩阵Y_i及Z_i：

上述线性矩阵不等式组(12)中，部分矩阵块表达式如下：

式中：Y_i和Z_i为待求解的变量矩阵，(*)^T表示某一矩阵*的转置。

利用计算机工具求解出使得上述不等式组成立的矩阵序列Y_i和Z_i。

步骤5，根据步骤4得到的变量矩阵，计算对应于通信时延状态i的控制增益H_i。

所述步骤5具体包括：

方法一，对所述变量矩阵Y_i求逆获得P_i＝Y_i ^-1，再根据步骤2中估计的得到的通信时延状态之间的状态转移概率p_ij，计算对应于第i个状态的矩阵

再根据矩阵序列

计算对应于通信时延状态i的控制增益为

方法一既能够保证系统的稳定性且计算较为简单直接，控制性能也较好。

方法二，根据步骤4式(12)方程求解得到的Z_i及步骤5中计算得到的P_i，利用H_i＝(P_iZ_i)^T计算得到控制增益H_i。其中，Z_i为步骤4式(12)方程求解得到的变量矩阵，P_i为步骤5中变量矩阵Y_i求逆获得的矩阵。

方法二也能保证系统的稳定性且计算较为简单直接。

步骤6，在上层控制器输出侧设置缓存器，记录当前时刻k之前N个离散步长时刻的控制量[u(k-1)，...，u(k-N)]，由于上层控制器计算控制量时无法确定控制量送达车端的通信时延大小，因此需要根据步骤5中计算得到的控制增益H_i，计算在所有可能通信时延下的控制量，即计算H_iX_aug(k)：

式中，i＝1，...，N+1，H_i(j)表示对应于第i个通信时延状态的H_i向量的第j个元素；

表示巡航控制系统中k时刻所有状态变量，即

n为状态变量x(k)的维数，根据步骤2中对巡航控制系统状态变量x(k)的定义，上式可表示为式(17)：

H_iX_aug(k)＝H_i(1)Δd(k)+H_i(2)Δv(k)+H_i(3)a_f(k)+H_i(4)u(k-1)+

…+H_i(3+N)u(k-N) (17)

步骤6中的公式(16)也可以由式(18)替代：

H_iX_aug(k)＝[H_i(1)，H_i(2)，H_i(3)]x(k)+[H_i(4)，...，H_i(j)，...，H_i(3+N)][u(k-1，，...，u(k-N)T (18)

上述计算得到的所有控制量需按照步骤1中规定的量化密度进行对数量化编码，如式(19)：

式中，i＝1，..，N+1，ρ为步骤1中确定的对数量化密度，

表示地板函数。

当然，也可以采用式(20)将各所述控制量按照所述量化密度ρ进行对数量化编码：

步骤7，步骤6中被量化的状态量[l₁，...，l_N+1]通过车路通信(V2I)在T_tx时刻发送给被控车上的控制器，该控制器通过收到信息的时间戳(即发送时刻T_tx)及接收到当前信息的时刻T_rx，可以准确计算出当前接收到信息对应的通信时延大小T_delay(k)＝T_rx-T_tx，通过式(21)所示的离散处理近似为步骤1中确定对应的离散通信时延状态，选择对应模态的量化控制量l_m。

式中，离散间隔ΔT由步骤1确定，rou d (*)表示取整函数。

还可以采用式(22)进行离散处理：

通过式(23)所示的对数解码确定(量化后)控制量信息：

式中，f(x)表示整个量化编码解码过程对应的函数。

最终通过已确定的修正增益计算实际控制量，最终控制量的计算过程可表示为式(24)或者式(25)：

式中：ρ为步骤1中确定的对数量化密度。

式(24)或(25)计算得到的最终控制量u(k)即是被控车的期望加速度a_fdes，该控制量将被发送到被控车底层控制器执行。利用该控制输入即可实现步骤1估测的随机通信时延分布下镇定系统。在下一个时刻(k+1)被控车控制器重新根据k+1时刻收到的数据包时间戳计算通信时延大小T_delay(k+1)，按照本步骤之前的描述计算新的控制输入u(k+1)。

步骤8，若车路之间通信环境发生改变，或量化密度发生改变，需要从步骤1开始重复，重新估计通信时延分布情况，并按照步骤2-7计算得到新的控制增益参数。

下面将以一组具体参数为例，说明求解过程，需要注意的是，为了简化计算，此处只考虑一种简化的通信时延情况，即只考虑3种可能通信时延。

步骤1，考虑一网联车辆巡航控制场景，在该场景中，路侧系统通过路侧传感器获得被控车和跟踪车辆的全部信息，被控车和路侧控制器通过(LTE-V)进行通信。根据通信设备的技术参数可知其通信时延范围为：[0.01～0.09](秒)，根据控制精度需求及计算能力限制，对可能通信时延离散化处理为T_d＝[0，0.05，0.1](秒),根据经验值，估计这些通信时延之间的状态转移概率为：

其中：p_ij表示通信时延从(i-1)×0.05(秒)转移到(j-1)×0.05(秒)的概率。根据通信带宽要求，设定通信(对数)量化密度为ρ＝0.8。

步骤2，考虑巡航控制系统动力学模型如下：

x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k)

其中系统状态变量为

x(k)＝(Δd(k)，Δv(k)，a_f(k))^T

其每个状态量计算公式如下式：

u(k)＝a_fdes(k)

Δd(k)＝d-d_des＝d-(τ_hv_f+d₀)

Δv(k)＝v_p-v_f

其中离散方程中系数矩阵A，B由连续方程计算得到，如下式：

根据被控车系统特性及安全性要求，设计上述方程中参数如下：

τ_h＝3s；d₀＝15m；K_L＝0.99；T_L＝0.35

综上最终的方程形式为：

步骤3，根据步骤2中构建的系统方程及步骤1中建立的时变通信时延模型构建用于计算的包含通信时延的跳变系统方程：

X_aug(k+1)＝(A_aug)_iX_aug(k)+(B_aug)_iu(k)

其中：i为当前时刻k对应的通信时延状态，i有三种可能(i＝1，2，3)，不同的i对应于步骤1中确定的不同离散通信时延，即：

i＝1→T_d＝0

i＝2→T_d＝0.05

i＝3→T_d＝0.1

上述方程中增广系统状态变量及对应的系数矩阵形式为：

X_aug(k)＝[x(k)，u(k-1)，u(k-2)]^T

(B_aug)₁＝[B，1，0]^T

(B_aug)₂＝[0_3×1，1，0]^T

(B_aug)₃＝[0_3×1，1，0]^T

其中：0_i×j表示维数为i×j的零矩阵。

步骤4，根据步骤3的增广系统方程，构建用于求解的线性矩阵不等式方程组，其包含如下3个线性矩阵不等式：

其中：

上式中：[Y₁，Y₂，Y₃]和[Z₁，Z₂，Z₃]为待求解的变量矩阵，利用Matlab求解出使得上述不等式组成立的矩阵序列[Y₁，Y₂，Y₃]。

步骤5，根据步骤4中求解得到的矩阵序列Y_i求逆获得：

P₁＝Y₁ ^-1；P₂＝Y₂ ^-1；P₃＝Y₃ ^-1

根据步骤2中估计的得到的通信时延状态之间的状态转移概率计算对应于第i个状态的矩阵

根据该矩阵序列，计算对应于通信时延状态i的控制增益为:

最终对应于三种通信时延状态的控制增益为：

H₁＝[-0.2355，-0.2639，0.2409，0.0464，0]

H₂＝[-0.2573，-0.2906，0.3541，0.0264，0.0510]

H₃＝[-0.2573，-0.2906，0.3541，0.0264，0.0510]

步骤6，在上层控制器输出侧设置缓存器，记录之前2个离散步长的实际状态量[u(k-1)，u(k-2)]，由于上层控制器计算控制量时无法确定控制量送达车端的通信时延大小，因此需要计算在所有可能通信时延下的控制量，即计算：

H₁X_aug(k)＝H₁(1)Δd(k)+H₁(2)Δv(k)+H₁(3)a_f(k)+H₁(4)u(k-1)

+H₁(5)u(k-2)

H₂X_aug(k)＝H₂(1)Δd(k)+H₂(2)Δv(k)+H₂(3)a_f(k)+H₂(4)u(k-1)

+H₂(5)u(k-2)

H₃X_aug(k)＝H₃(1)Δd(k)+H₃(2)Δv(k)+H₃(3)a_f(k)+H₃(4)u(k-1)

+H₁(5)u(k-2)

式中：H_i(j)表示H_i向量的第j个元素。

上述计算得到的所有控制量需按照步骤2中规定的量化密度进行对数量化编码：

步骤7，上述被量化的状态量[l₁，l₂，l₃]通过车路通信(V2I)在T_tx时刻发送给后车控制器，控制器通过收到信息的时间戳(即发送时刻T_tx)及接收到当前信息的时刻T_rx可以准确计算出当前接收到信息对应的通信时延大小T_delay(k)＝T_rx-T_tx，假设在某一时刻该通信时延大小为T_delay(k)＝0.05(s)，通过离散处理近似为步骤1中确定对应的离散通信时延状态

表示取整函数)，选择对应模态的量化控制量l₂，并通过对数解码确定量化后的控制量信息：

最终通过已确定的修正增益计算实际控制量，最终控制量的计算过程可表示为：

该控制量即是被控车在k时刻的期望加速度a_fdes(k)，即：

该控制量将被发送到被控车底层控制器执行。在下一个时刻(k+1)被控车控制器重新根据k+1时刻收到的数据包时间戳计算通信时延大小T_delay(k+1)，按照本步骤之前的描述计算新的控制输入u(k+1)。

步骤8，若车路之间通信环境发生改变，或量化密度发生改变，需要从步骤1开始重复，重新估计通信时延分布情况，并按照步骤2-7计算得到新的控制增益参数。

最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。本领域的普通技术人员应当理解：可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法，其特征在于，包括：

步骤1，初步估计当前的通信时延范围[T_min，T_max]以及确定对数量化密度ρ，再将所述通信时延范围离散化，得到形式为[0，ΔT，...，NΔT]的可能通信时延组，最后估计所述可能通信时延组的离散通信时延之间的转移矩阵P；

步骤2，确定网联车辆巡航控制系统方程；

步骤3，构建用于计算的包含通信时延的增广系统方程；

步骤4，构建线性矩阵不等式方程组，其中的第i个线性矩阵不等式表示为线性矩阵不等式组(12)，并求解可行的变量矩阵Y_i及Z_i：

所述线性矩阵不等式组(12)中：

式中，i＝1，...，N+1，p_ij为转移矩阵P中的元素，表示通信时延从(i-1)ΔT转移到(j-1)ΔT的概率，

为(A_aug)_i的转置，(A_aug)_i为对应于第i个通信时延状态的增广系统状态变量系数矩阵，

为(B_aug)_i的转置，(B_aug)_i表示对应于第i个通信时延状态的增广系统控制变量系数矩阵；

步骤5，根据步骤4得到的变量矩阵，计算对应于通信时延状态i的控制增益H_i；

步骤6，通过设置缓存器记录当前时刻k之前N个离散步长时刻的控制量[u(k-1)，...，u(k-N)]，并根据步骤5中的控制增益H_i，计算在所述可能通信时延组中每一个可能通信时延下的控制量，并对各所述控制量进行编码：

步骤7，在T_tx时刻将编码后的所述控制量信息发送给被控车，被控车于T_rx时刻接收到所述信息，将通信时延大小T_delay(k)＝T_rx-T_tx通过离散处理近似为所述步骤1中确定对应的离散通信时延状态，并选择对应模态的编码后的所述控制量l_m并予以解码，得到实际控制量u(k)。

2.如权利要求1所述的随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法，其特征在于，所述步骤6中的“计算在所述可能通信时延组中每一个可能通信时延下的控制量”的计算公式为下面的公式之一：

H_iX_aug(k)＝H_i(1)Δd(k)+H_i(2)Δv(k)+H_i(3)a_f(k)+H_i(4)u(k-1)+…+H_i(3+N)u(k-N)

或者，

H_iX_aug(k)＝[H_i(1)，H_i(2)，H_i(3)]x(k)+[H_i(4)，...，H_i(j)，...，H_i(3+N)][u(k-1)，...，u(k-N)]^T

式中，H_i(j)表示对应于第i个通信时延状态的H_i向量的第j个元素，x(k)表示k时刻网联车辆巡航控制系统的状态变量，u(k)表示k时刻网联车辆巡航控制系统的控制输入，Δd(k)为k时刻两车的距离误差，Δv(k)为k时刻两车的速度误差，a_f(k)为k时刻被控车的加速度，u(k-1)表示k-1时刻系统的控制输入，u(k-N)表示k-N时刻系统的控制输入，[*]^T为向量[*]的转置。

3.如权利要求1或2所述的随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：

方法一，对所述变量矩阵Y_i求逆获得P_i＝Y_i ^-1，再根据所述p_ij，计算对应于第i个状态的矩阵

再根据矩阵序列

利用

计算得到控制增益H_i；

方法二，根据步骤4式(12)方程求解得到的Z_i及步骤5中计算得到的P_i，利用H_i＝(P_i，Z_i)^T计算得到控制增益H_i。

4.如权利要求3所述的随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法，其特征在于，步骤6中的“对各所述控制量进行编码”的方法具体包括：

将各所述控制量按照所述量化密度ρ进行对数量化编码的公式为下面公式中的一种：

或者

5.如权利要求4所述的随机通信时延下的网联车辆巡航控制方法，其特征在于，步骤7中的“实际控制量u(k)”的计算公式为下面的公式之一：

或者

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