单向拓扑结构下异构车辆排的分布式模型预测控制研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-07-17 11:13:47 发布

Matlab算法改进和仿真定制工程师

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文章标签：分布式 matlab 开发语言

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🔥 内容介绍

车辆排(Platooning)作为一种提高道路通行效率、降低能耗和提升行车安全性的新兴技术，近年来受到了广泛关注。它通过车辆间的协同控制，使得车辆能够以较小的车间距保持稳定的队形行驶。然而，实际道路交通环境复杂多变，车辆类型差异显著，车辆间通信受限等因素都给车辆排的控制带来了挑战。本文将针对单向拓扑结构下异构车辆排的分布式模型预测控制(Distributed Model Predictive Control, DMPC)展开研究，旨在提升异构车辆排的控制性能和鲁棒性。

一、引言

车辆排控制主要面临以下几个关键问题：

异构性问题：
车辆排中的车辆类型可能存在差异，例如车辆的动力性能、制动性能和传感器配置等。这些差异会导致车辆的动力学特性不同，从而影响车辆排的稳定性和一致性。
通信约束：
实际道路环境中，车辆间的通信带宽有限，通信时延不可避免。有限的通信带宽和通信时延会限制车辆间信息的交互，从而影响控制性能。
模型不确定性：
车辆模型与实际车辆之间存在偏差，环境因素（如风阻、路面坡度）也会影响车辆的动力学特性。模型不确定性会影响控制器的鲁棒性。

针对以上问题，模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)凭借其能够显式处理约束、预测未来状态和进行最优控制的优势，成为车辆排控制领域的研究热点。传统的集中式MPC需要所有车辆的信息集中到一个中央控制器进行计算，这在实际应用中存在计算复杂度高、通信负担重、鲁棒性差等问题。因此，分布式模型预测控制(DMPC)应运而生。DMPC将控制任务分解到各个车辆，每个车辆仅利用局部信息进行控制决策，并通过车辆间的信息交互实现整体的协同控制。

二、相关研究综述

近年来，针对车辆排的DMPC控制，国内外学者进行了大量的研究。这些研究主要集中在以下几个方面：

基于一致性的DMPC：
这类方法通常基于一致性理论，通过车辆间的信息交互，使车辆的状态趋于一致。例如，一些研究利用邻居车辆的位置和速度信息，设计基于一致性的控制策略，实现车辆排的稳定行驶。
基于合同理论的DMPC：
这类方法将车辆间的协同控制建模为合同签订的过程，每个车辆作为一个独立的Agent，通过协商和优化，达成最终的控制目标。
基于博弈论的DMPC：
这类方法将车辆间的控制问题建模为博弈问题，每个车辆通过博弈策略，寻求自身的最优控制策略，最终实现整体的纳什均衡。

然而，现有的DMPC研究大多集中在同构车辆排的控制，对异构车辆排的控制研究相对较少。此外，在单向拓扑结构下，信息传递效率较低，车辆之间的信息交互受限，如何有效地利用有限的通信资源，提升控制性能，仍然是一个挑战。

三、单向拓扑结构下异构车辆排的DMPC模型

本文针对单向拓扑结构下异构车辆排，提出一种基于预测状态估计和信息共享的分布式模型预测控制策略。该策略主要包括以下几个部分：

车辆动力学模型： 考虑到异构车辆的动力学差异，本文采用包含车辆质量、空气阻力系数、滚动阻力系数等参数的非线性车辆动力学模型。对于不同类型的车辆，其动力学模型参数不同。
预测状态估计： 每个车辆基于自身的动力学模型、传感器信息和接收到的邻居车辆信息，预测未来一段时间内的自身状态和邻居车辆状态。本文采用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)进行状态估计，能够有效地处理非线性动力学模型带来的不确定性。
分布式模型预测控制： 每个车辆作为一个独立的智能体，利用预测状态信息，建立自身的优化问题。优化目标包括：

优化问题的约束包括：车辆的动力学约束、控制输入约束和安全距离约束。每个车辆求解自身的优化问题，得到最优的控制序列，并将其应用于实际车辆控制。
- 跟踪误差：
  最小化自身与期望轨迹之间的跟踪误差。
- 车间距误差：
  维持合适的车间距，避免碰撞。
- 控制输入：
  限制控制输入的范围，避免执行器饱和。
- 能量消耗：
  降低车辆的能量消耗。
信息共享策略： 为了提升控制性能，本文提出一种自适应的信息共享策略。每个车辆根据自身的控制性能和邻居车辆的控制性能，决定是否共享信息。如果某个车辆的控制性能较差，则可以向邻居车辆请求信息，以提高自身的控制精度。信息共享的内容可以包括预测状态、控制输入和车辆模型参数等。

四、算法设计与仿真验证

针对上述DMPC模型，本文设计了具体的算法流程：

初始化：
各车辆初始化自身状态、模型参数和控制参数。
预测状态估计：
各车辆基于自身的传感器信息和接收到的邻居车辆信息，利用扩展卡尔曼滤波进行状态估计，得到未来一段时间内的自身状态和邻居车辆状态的预测值。
分布式模型预测控制：
各车辆根据预测状态信息，建立自身的优化问题，利用合适的优化算法（如序列二次规划(Sequential Quadratic Programming, SQP)）求解优化问题，得到最优的控制序列。
信息共享：
各车辆根据自身的控制性能和邻居车辆的控制性能，判断是否需要进行信息共享。如果需要，则与邻居车辆进行信息交互。
执行控制：
各车辆将最优控制序列中的第一个控制量应用于实际车辆控制。
循环执行：
重复步骤2-5，直至车辆排完成任务。