CN112660126B - 用于自适应巡航的车辆协同控制方法、装置及车辆 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种用于自适应巡航的车辆协同控制方法、装置及车辆，其中，方法包括：判断本车在自适应巡航车队中的行驶身份；若行驶身份为领导车辆，则采集本车的状态信息、与其他车的间距和所处环境的环境信息，并基于本车的行驶路径计算行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度；若行驶身份为追随车辆，则接收行驶身份为领导车辆的汽车发送的期望加速度，并根据期望加速度和实际加速度间的差值调整本车的驱动力和/或制动力，达到自适应巡航的目的。由此，不仅可以降低系统通讯延迟率，提高整个系统的计算效率和系统的动态性能，提高交通道路的利用率，而且可以保证车队行驶的安全性和舒适性。

Description

用于自适应巡航的车辆协同控制方法、装置及车辆

技术领域

本申请涉及车辆技术领域，特别涉及一种用于自适应巡航的车辆协同控制方法、装置及车辆。

背景技术

自适应巡航系统(Adaptive Cruise Control，ACC)是一种高级驾驶辅助系统，传统的自适应巡航控制系统针对单车进行控制，可以减轻驾驶员的负担，但是不足以改善交通流量。随着智能汽车技术的迅速发展，自适应巡航系统不仅要考虑本车与前车之间的距离和速度信息，而且对四周的环境信息有了更高的要求，因此协同式自适应巡航控制系统应运而生，协同式自适应巡航控制已被证明允许更小的车间间距，同时保持车辆队列的稳定性，因此协同式自适应巡航控制系统可以保证整个智能车队行驶的安全性、舒适性，提高车队行驶的容错性。

相关技术中的leader-follower控制方法中，leader对整个车队中每辆车的状态信息以及周围环境信息进行处理，规划出整个车队的行驶轨迹以及车队中每辆车的轨迹，leader处理的交互信息数据量巨大，各车辆之间的通讯实时性要求性较高，控制算法复杂程度高，从而导致整个车队的计算效率相对较低。并且，由于车辆的执行机构只能提供有限的控制力矩，很容易产生控制输入受限的问题，过大的控制律很难实现，此问题会影响控制系统的稳定性和控制性能，甚至会导致整个系统不稳定，有待解决。

申请内容

本申请提供一种用于自适应巡航的车辆协同控制方法、装置及车辆，以解决相关技术中集中式控制系统交互信息的数据量巨大，控制算法复杂程度高，计算效率低等问题，不仅可以降低系统通讯延迟率，提高整个系统的计算效率和系统的动态性能，提高交通道路的利用率，而且可以保证车队行驶的安全性和舒适性。

本申请第一方面实施例提供一种用于自适应巡航的车辆协同控制方法，包括以下步骤：判断本车在自适应巡航车队中的行驶身份；

若所述行驶身份为领导车辆，则采集所述本车的状态信息、与其他车的间距和所处环境的环境信息，并基于所述本车的行驶路径计算所述行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度；以及

若所述行驶身份为所述追随车辆，则接收所述行驶身份为领导车辆的汽车发送的期望加速度，并根据所述期望加速度和实际加速度间的差值调整所述本车的驱动力和/或制动力，达到自适应巡航的目的。

可选地，所述计算所述行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度，包括：

根据车间期望间距、车辆动力学和车辆纵向动力学建立车队保持模型，获取辆车车距误差模型；

利用预设的自适应辅助策略生成饱和补偿，生成控制输入受限条件下的滑模协同控制律，以得到所述期望加速度。

可选地，所述控制输入受限条件下的滑模协同控制律为：

其中，C_a为空气阻力系数，M_i为第i辆车的质量，F_f为轮胎滚动阻力，ε>0。

可选地，所述自适应辅助策略为：

其中，c₁>0，c₂>0，Δu＝u-v，u＝sat(v)，u为受限的控制量。

可选地，所述饱和补偿的计算公式为：

本申请第二方面实施例提供一种用于自适应巡航的车辆协同控制装置，包括：判断模块，用于判断本车在自适应巡航车队中的行驶身份；

计算模块，用于在所述行驶身份为领导车辆时，采集所述本车的状态信息、与其他车的间距和所处环境的环境信息，并基于所述本车的行驶路径计算所述行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度；以及

调整模块，用于在所述行驶身份为所述追随车辆时，接收所述行驶身份为领导车辆的汽车发送的期望加速度，并根据所述期望加速度和实际加速度间的差值调整所述本车的驱动力和/或制动力，达到自适应巡航的目的。

可选地，所述计算模块，包括：

获取单元，用于根据车间期望间距、车辆动力学和车辆纵向动力学建立车队保持模型，获取辆车车距误差模型；

生成单元，用于利用预设的自适应辅助策略生成饱和补偿，生成控制输入受限条件下的滑模协同控制律，以得到所述期望加速度。

可选地，所述控制输入受限条件下的滑模协同控制律为：

其中，C_a为空气阻力系数，M_i为第i辆车的质量，F_f为轮胎滚动阻力，ε>0；

所述自适应辅助策略为：

其中，c₁>0，c₂>0，Δu＝u-v，u＝sat(v)，u为受限的控制量。

可选地，所述饱和补偿的计算公式为：

本申请第三方面实施例提供一种车辆，其包括上述的用于自适应巡航的车辆协同控制装置。

由此，可以在行驶身份为领导车辆时，采集本车的状态信息、与其他车的间距和所处环境的环境信息，并基于本车的行驶路径计算行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度；在行驶身份为追随车辆时，接收行驶身份为领导车辆的汽车发送的期望加速度，并根据期望加速度和实际加速度间的差值调整本车的驱动力和/或制动力，达到自适应巡航的目的，解决了相关技术中集中式控制系统交互信息的数据量巨大，控制算法复杂程度高，计算效率低等问题，不仅可以降低系统通讯延迟率，提高整个系统的计算效率和系统的动态性能，提高交通道路的利用率，而且可以保证车队行驶的安全性和舒适性。

本申请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，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本申请实施例提供的一种用于自适应巡航的车辆协同控制方法的流程图；

图2为根据本申请一个实施例的用于自适应巡航的车辆协同控制方法中自适应巡航车队示例图；

图3为根据本申请一个实施例的用于自适应巡航的车辆协同控制方法的结构示意图；

图4为根据本申请一个实施例的用于自适应巡航的车辆协同控制方法的流程图；

图5为根据本申请实施例的用于自适应巡航的车辆协同控制装置的方框示例图；

图6为根据本申请实施例的车辆的方框示例图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，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，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

下面参考附图描述本申请实施例的用于自适应巡航的车辆协同控制方法、装置及车辆。针对上述背景技术中心提到的集中式控制系统交互信息的数据量巨大，控制算法复杂程度高，计算效率低等问题，本申请提供了一种用于自适应巡航的车辆协同控制方法，在该方法中，可以在行驶身份为领导车辆时，采集本车的状态信息、与其他车的间距和所处环境的环境信息，并基于本车的行驶路径计算行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度；在行驶身份为追随车辆时，接收行驶身份为领导车辆的汽车发送的期望加速度，并根据期望加速度和实际加速度间的差值调整本车的驱动力和/或制动力，达到自适应巡航的目的，解决了相关技术中集中式控制系统交互信息的数据量巨大，控制算法复杂程度高，计算效率低等问题，不仅可以降低系统通讯延迟率，提高整个系统的计算效率和系统的动态性能，提高交通道路的利用率，而且可以保证车队行驶的安全性和舒适性。

具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种用于自适应巡航的车辆协同控制方法的流程示意图。

如图1所示，该用于自适应巡航的车辆协同控制方法包括以下步骤：

在步骤S101中，判断本车在自适应巡航车队中的行驶身份。

可以理解的是，行驶身份可以分为领导车辆和追随车辆，其中，如图2所示，本申请实施例中，可以将车队中的第一辆车作为领导车辆(leader)，第二辆车作为第一辆车的追随车辆(follower)，同时第二辆车作为第三辆车的领导车辆(leader1)，第三辆车是第二辆车的follower(follower1)，以此类推。

在步骤S102中，若行驶身份为领导车辆，则采集本车的状态信息、与其他车的间距和所处环境的环境信息，并基于本车的行驶路径计算行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度。

可以理解的是，本车的状态信息可以为本身的速度，可以通过车辆的速度传感器进行获取，与其他车的间距可以通过雷达获取，本车所处环境的环境信息可以通过图像获取装置，例如摄像头获取，需要说明的是，上述方式仅为示例性的，不作为对本发明的限制，本领域技术人员可以通过其他方式进行获取，在此不做具体限定。

可选地，在一些实施例中，计算行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度，包括：根据车间期望间距、车辆动力学和车辆纵向动力学建立车队保持模型，获取辆车车距误差模型；利用预设的自适应辅助策略生成饱和补偿，生成控制输入受限条件下的滑模协同控制律，以得到期望加速度。

可以理解的是，本申请实施例可以基于车间期望间距、车辆动力学和车辆纵向动力学建立车队保持模型，建立车队保持模型的公式如下：

L_des＝τ_hv_i+L₀；

其中，L_des为前后两车之间的期望车间距，τ_h为时距参数，v_i为第i辆车的速度，L₀为前后车停止时两车之间的实际距离；

进一步地，通过设计稳定的自适应辅助系统，可以实现控制饱和的补偿。

可选地，在一些实施例中，自适应辅助策略为：

其中，c₁>0，c₂>0，Δu＝u-v，u＝sat(v)，u为受限的控制量。

可选地，在一些实施例中，饱和补偿的计算公式为：

定义误差：e＝L_des-L₀-λ₁，滑模面设计为：

其中，c>0，则：

在一些实施例中，控制输入受限条件下的滑模协同控制律为：

其中，C_a为空气阻力系数，M_i为第i辆车的质量，F_f为轮胎滚动阻力，ε>0。

由此，即可得到期望加速度。

在步骤S103中，若行驶身份为追随车辆，则接收行驶身份为领导车辆的汽车发送的期望加速度，并根据期望加速度和实际加速度间的差值调整本车的驱动力和/或制动力，达到自适应巡航的目的。

也就是说，当行驶身份为追随车辆时，本申请实施例可以根据期望加速度与实际加速度的误差决定本车采取驱动策略或者制动策略，通过对期望加速度的跟踪，从而实现车速的跟踪和车队的保持。

为使得本领域技术人员进一步了解本申请实施例的用于自适应巡航的车辆协同控制方法，下面结合具体实施例进行详细阐述。

具体而言，结合图3和图4，本申请实施例中用于自适应巡航的车辆协同控制方法可以通过设计上下两层控制器实现。

其中，上层控制器：在控制输入限制的条件下设计基于滑模变结构控制的分级leader-follower协同控制方法，通过leader和follower之间的信息交互以及周围环境信息，计算出协同控制系统中本级follower的期望加速度。分级leader-follower方法是指车队中第一辆车作为leader，第二辆车作为第一辆车的follower(一级follower)，同时第二辆车作为第三辆车的leader，第三辆车是第二辆车的follower(二级follower)，以此类推。由此，采用分级leader-follower的控制方法，将整个车队中的智能车辆分为leader和多级follower，相比于整个车队只有一辆leader处理所有的数据信息，大大降低了leader的数据计算量，同时较短的通讯距离减少了通讯延迟，提高了整个系统效率；上层控制器在控制输入受限的条件下设计基于滑模的协同控制算法，保证了整个车队控制系统的稳定性和控制性能

下层控制器：根据期望加速度与实际加速度的误差决定本车采取驱动策略或者制动策略，通过对期望加速度的跟踪，从而实现车速的跟踪和车队的保持。由此

也就是说，当智能车队执行重复性任务且需要保持固定的通讯拓扑结构时，例如固定区间的接驳任务。如协同式自适应巡航车队包括三辆车，车队中第一辆车是leader，第二辆车是第一辆车的follower(follower1)，同时第二辆车作为第三辆车的leader1，第三辆车是follower2，leader通过协同式自适应巡航控制系统对leader和follower1的行驶轨迹进行实时规划与控制，follower1通过协同式自适应巡航控制系统对follower1和follower2的行驶轨迹进行实时规划与控制。

由此，解决了集中式控制系统交互信息的数据量巨大，控制算法复杂程度高，计算效率低等问题，采用分层的控制方法，上层控制器是在控制输入限制的条件下设计基于滑模变结构控制的leader-follower协同控制方法，下层控制器是执行器对期望加速度的跟踪，采用分层控制方法提高了整个车队控制系统的计算效率。

根据本申请实施例提出的用于自适应巡航的车辆协同控制方法，可以在行驶身份为领导车辆时，采集本车的状态信息、与其他车的间距和所处环境的环境信息，并基于本车的行驶路径计算行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度；在行驶身份为追随车辆时，接收行驶身份为领导车辆的汽车发送的期望加速度，并根据期望加速度和实际加速度间的差值调整本车的驱动力和/或制动力，达到自适应巡航的目的，解决了相关技术中集中式控制系统交互信息的数据量巨大，控制算法复杂程度高，计算效率低等问题，不仅可以降低系统通讯延迟率，提高整个系统的计算效率和系统的动态性能，提高交通道路的利用率，而且可以保证车队行驶的安全性和舒适性。

其次参照附图描述根据本申请实施例提出的用于自适应巡航的车辆协同控制装置。

图5是本申请实施例的用于自适应巡航的车辆协同控制装置的方框示意图。

如图5所示，该用于自适应巡航的车辆协同控制装置10包括：判断模块100、计算模块200和调整模块300。

其中，判断模块100用于判断本车在自适应巡航车队中的行驶身份；

计算模块200用于在行驶身份为领导车辆时，采集本车的状态信息、与其他车的间距和所处环境的环境信息，并基于本车的行驶路径计算行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度；以及

调整模块300用于在行驶身份为追随车辆时，接收行驶身份为领导车辆的汽车发送的期望加速度，并根据期望加速度和实际加速度间的差值调整本车的驱动力和/或制动力，达到自适应巡航的目的。

可选地，计算模块200包括：

获取单元，用于根据车间期望间距、车辆动力学和车辆纵向动力学建立车队保持模型，获取辆车车距误差模型；

生成单元，用于利用预设的自适应辅助策略生成饱和补偿，生成控制输入受限条件下的滑模协同控制律，以得到期望加速度。

可选地，控制输入受限条件下的滑模协同控制律为：

其中，C_a为空气阻力系数，M_i为第i辆车的质量，F_f为轮胎滚动阻力，ε>0；

自适应辅助策略为：

其中，c₁>0，c₂>0，Δu＝u-v，u＝sat(v)，u为受限的控制量。

可选地，饱和补偿的计算公式为：

需要说明的是，前述对用于自适应巡航的车辆协同控制方法实施例的解释说明也适用于该实施例的用于自适应巡航的车辆协同控制装置，此处不再赘述。

根据本申请实施例提出的用于自适应巡航的车辆协同控制装置，可以在行驶身份为领导车辆时，采集本车的状态信息、与其他车的间距和所处环境的环境信息，并基于本车的行驶路径计算行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度；在行驶身份为追随车辆时，接收行驶身份为领导车辆的汽车发送的期望加速度，并根据期望加速度和实际加速度间的差值调整本车的驱动力和/或制动力，达到自适应巡航的目的，解决了相关技术中集中式控制系统交互信息的数据量巨大，控制算法复杂程度高，计算效率低等问题，不仅可以降低系统通讯延迟率，提高整个系统的计算效率和系统的动态性能，提高交通道路的利用率，而且可以保证车队行驶的安全性和舒适性。

此外，如图6所示，本申请实施例还提出一种车辆20，该车辆20包括上述的用于自适应巡航的车辆协同控制装置10。

根据本申请实施例提出的车辆，通过上述的用于自适应巡航的车辆协同控制装置，解决了相关技术中集中式控制系统交互信息的数据量巨大，控制算法复杂程度高，计算效率低等问题，不仅可以降低系统通讯延迟率，提高整个系统的计算效率和系统的动态性能，提高交通道路的利用率，而且可以保证车队行驶的安全性和舒适性。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

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N个用于实现定制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，并且本申请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同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (5)

1.一种用于自适应巡航的车辆协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

判断本车在自适应巡航车队中的行驶身份；所述车队中的车辆数量至少为三辆；

若所述行驶身份为领导车辆，则采集所述本车的状态信息、与其他车的间距和所处环境的环境信息，并基于所述本车的行驶路径计算所述行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度；以及

若所述行驶身份为所述追随车辆，则接收所述行驶身份为领导车辆的汽车发送的期望加速度，并根据所述期望加速度和实际加速度间的差值调整所述本车的驱动力和/或制动力，达到自适应巡航的目的；

所述计算所述行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度，包括：

根据车间期望间距、车辆动力学和车辆纵向动力学建立车队保持模型，获取辆车车距误差模型；

利用预设的自适应辅助策略生成饱和补偿，生成控制输入受限条件下的滑模协同控制律，以得到所述期望加速度；

所述控制输入受限条件下的滑模协同控制律为：

其中，C_a为空气阻力系数，M_i为第i辆车的质量，F_f为轮胎滚动阻力，ε>0；

所述自适应辅助策略为：

其中，c₁>0，c₂>0，Δu＝u-v，u＝sat(v)，u为受限的控制量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述饱和补偿的计算公式为：

3.一种用于自适应巡航的车辆协同控制装置，其特征在于，包括：

判断模块，用于判断本车在自适应巡航车队中的行驶身份；所述车队中的车辆数量至少为三辆；

计算模块，用于在所述行驶身份为领导车辆时，采集所述本车的状态信息、与其他车的间距和所处环境的环境信息，并基于所述本车的行驶路径计算所述行驶身份为追随车辆的汽车的期望加速度；以及

调整模块，用于在所述行驶身份为所述追随车辆时，接收所述行驶身份为领导车辆的汽车发送的期望加速度，并根据所述期望加速度和实际加速度间的差值调整所述本车的驱动力和/或制动力，达到自适应巡航的目的；

包括：

获取单元，用于根据车间期望间距、车辆动力学和车辆纵向动力学建立车队保持模型，获取辆车车距误差模型；

生成单元，用于利用预设的自适应辅助策略生成饱和补偿，生成控制输入受限条件下的滑模协同控制律，以得到所述期望加速度；

所述控制输入受限条件下的滑模协同控制律为：

其中，C_a为空气阻力系数，M_i为第i辆车的质量，F_f为轮胎滚动阻力，ε>0；

所述自适应辅助策略为：

其中，c₁>0，c₂>0，Δu＝u-v，u＝sat(v)，u为受限的控制量。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述饱和补偿的计算公式为：

5.一种车辆，其特征在于，包括：如权利要求3-4任一项所述的用于自适应巡航的车辆协同控制装置。

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