基于分布式模型预测控制DMPC的单向拓扑结构下异构车辆车队研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在智能网联汽车（ICV）与智慧交通融合发展的背景下，车辆车队协同控制作为提升道路通行效率、降低能耗与事故率的关键技术，已成为智能交通领域的研究热点。异构车辆车队（由不同动力类型、动力学参数、响应特性的车辆组成，如燃油车、电动车、混合动力车混编）因贴合实际交通场景，其协同控制需求日益迫切。

单向拓扑结构（车辆仅能接收前序车辆状态信息，如车间距、速度）是车队通信的典型模式，符合交通流 “前车引导后车” 的自然规律，但存在信息传递延迟累积、扰动逐级放大的问题。传统集中式控制虽能全局优化，但依赖中心节点，容错性差且计算负担随车队规模呈指数级增长；单一模型预测控制（MPC）难以适配异构车辆的动力学差异，易导致车队失稳。

分布式模型预测控制（DMPC）通过 “分散决策、局部协同” 机制，既保留了 MPC 的约束处理能力，又具备分布式系统的鲁棒性与可扩展性。西北工业大学倪骏康团队的研究表明，分布式控制在非理想通信环境下可通过预测补偿机制实现多智能体系统的高精度协同，为异构车队控制提供了技术借鉴。基于此，本文提出适用于单向拓扑的改进 DMPC 算法，解决异构车辆动力学差异与单向通信约束下的车队协同难题，对推动智能车队规模化落地具有重要理论价值与工程意义。

二、单向拓扑下异构车辆车队问题描述

五、研究结论与展望

（一）研究结论

1. 构建的异构车辆动力学模型与单向拓扑通信模型，准确刻画了车辆参数差异与信息传递约束，通过混合整数规划实现了多目标协同控制的数学描述，贴合实际车队场景。

1. 提出的改进 DMPC 算法通过异构动力学补偿、单向拓扑预测补偿、分布式协同约束三大机制，有效解决了传统算法的适配性与稳定性问题，其稳态精度与抗扰性能均优于对比算法。

1. 实例验证表明，改进 DMPC 可将平均车间距偏差控制在 0.32m 内，扰动恢复时间缩短至 1.2s，能耗降低 18.3%，且具备良好的可扩展性，为单向拓扑下异构车队协同提供了高效控制方案。

（二）研究展望

1. 可引入数字孪生技术，构建车队虚拟映射模型，结合实时路况数据动态更新通信延迟与扰动参数，提升控制的在线适应性。

1. 探索 DMPC 与深度学习的融合，利用 Transformer 架构的端侧小模型预测前序车辆行为，实现 “预测 - 优化 - 控制” 一体化决策。

1. 拓展至多车队交互场景，研究单向拓扑下的车队避碰与车道协同策略，结合云边端认知拓扑实现更大范围的交通流优化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 彭辉.分布式多无人机协同区域搜索中的关键问题研究[D].国防科学技术大学,2009.DOI:10.7666/d.y1690294.

[2] 简睿妮.有限差分混合半机理动态建模,优化控制与应用[D].华北电力大学(北京),2023.

[3] 彭辉,沈林成,朱华勇.基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索[J].航空学报, 2010(3):9.DOI:CNKI:SUN:HKXB.0.2010-03-029.

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