一种考虑持续性通信失效的网联自动驾驶队列控制策略

技术领域

本发明属于智能交通控制技术领域，具体涉及网联自动驾驶车辆编队的控制策略。

背景技术

受益于无线通讯技术的飞速发展，在车辆中装备无线通信设备可以实现车与车、车与道路基础设施之间的信息交互，车辆可以从多个交通参与者中获取更丰富的驾驶环境信息，这有助于更安全、准确的车辆驾驶。因此，自动驾驶汽车的网联化被普遍认为是未来车辆发展的方向，具备通信能力的自动驾驶车辆一般被称为网联自动驾驶车辆。与人工驾驶车辆相比，网联自动驾驶车辆可以将自身车辆的精确状态信息通过无线通信的方式传递给后车，因此更容易形成车辆编队。

然而，网联自动驾驶车队在不同的驾驶环境中会面临不同的通信条件。理想的情况是其通信不受任何干扰、屏蔽、延迟等，但是在隧道、城市街区等区域驾驶时，通信可能受到复杂的电磁干扰、遮挡衰减等原因造成通信失效情况。随着车辆通过该区域，通信即可恢复正常。但并非所有的通信失效都会在短时间内恢复正常，可能存在持续性通信失效(CCF)的情况，如部分车辆面临通信系统受损、遭受持续的网络攻击等情况。

相较于间歇性通信失效，CCF具有不可恢复的特点。它对车队带来的直接影响是后车持续的丢失前方发生通信失效车辆的信息，车队的通信拓扑因此发生变化。由于现有的协同自适应巡航控制(CACC)控制对于持续性通信失效情况的处理，要么是不能保证CACC功能，要么在通信拓扑层面不具有普适性。

图1(a)给出了一个典型的具有多前车拓扑(Mulit-predecessor followingtopology,MPF)的跟车模型示例，车队中每一辆车可以利用前方两辆车的状态信息做出驾驶判断。然而车队中某一辆车可能出现通信失效，这个时候失去通信能力的车辆就退化为普通自动驾驶车辆，依靠自身传感器检测前方车辆状态信息，车队的通信拓扑发生变化。如图1(b)，假设n+1车失去通信能力，那么将会导致n+2和n+3车无法通过V2V通信获得n+1车的信息。如果仍然采用固定的跟车模型，不能及时的切换跟车策略，可能导致对跟车状态描述的失败，如果控制方案不能适应拓扑变化，将导致车队不能保持，甚至产生碰撞风险。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种考虑持续性通信失效的网联自动驾驶队列控制策略，称为动态通信拓扑控制器(DCT-CACC)，除具有车辆i的动力学模型G

上述权重调节器需要满足：①与被控车辆越近的车辆其信息权重应当越大；②当车辆n的信息丢失后，原本属于丢失信息的权重应当被分配给其余信息，并且离被控车辆越近，分配得到的权重应当越多，保证总信息权重仍然为1：n∈M。

其中，加速度信息权重器

其中，

为权重调节向量，通过参数μ调节信息权重，参数μ为大于１的常数；||·||

上式得到的

其中，μ

令位置权重器与加速度权重器有相同的参数，用符号

本发明的优点在于：

1、本发明考虑持续性通信失效的网联自动驾驶队列控制策略，为一种动态通信拓扑控制器(DCT-CACC)，针对间歇性失效对其中预测器进行设计，同时在此基础上增加了信息权重调节器，通过重新分配车辆获取的信息权重，来降低通信失效带来的影响；由此通过状态预测及信息权重调节共同保障了通信失效情景下队列控制的平滑性。

2、本发明考虑持续性通信失效的网联自动驾驶队列控制策略，适应通信拓扑的随机变化，实现多种通信失效情况下车辆控制，使网联自动驾驶车辆在面对持续性通信失效时保持队列稳定，从而提高通行效率。

附图说明

图1为网联自动驾驶车辆编队；(a)未发生通信失效；(b)n+1发生通信失效

图2与车辆n+2相关的通信拓扑的可能情况；(a)前方车辆不发生CCF；(b)车辆n发生CCF；(c)车辆n+1发生CCF；(d)车辆n和n+1同时发生CCF。

图3为本发明考虑持续性通信失效的网联自动驾驶队列控制策略结构框图。

图4为缺失信息预测过程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明考虑持续性通信失效的网联自动驾驶队列控制策略，为一种动态通信拓扑控制器(DCT-CACC)，具体如下：

假设一个无限长的均质网联自动驾驶车队，车队中的所有车辆都能够其与前方M辆车建立V2V通信。

定义一个向量用于描述车队中某一辆车i是否与前方某一车辆建立V2V通信，表示为

以车辆i前方有3辆通信车辆(M＝3)为例，即车队中所有车辆都可以与其前方3辆车建立通信。车辆i的自动驾驶控制结构如图3所示，包括车辆i的动力学模型G

其中，X

在当通信失效刚刚发生时，即CCF初期，预测器P

但随着失效时间越来越长，预测的精度也越来越低，因此失效较长的时间之后，就不能用预测器来进行失效信息弥补，此时预测期输出则为空，X′

图3中，D

上述结构的DCT-CACC控制器中，车辆动力模型、车间距离策略、前馈以及反馈控制器参数具体设计方法为：

(1)车辆动力模型

由于本发明考虑的是对上层控制器的设计，因此假设下层控制器可以对车辆进行精准的控制满足上层控制器的控制指令，即不考虑在执行加减速过程中车辆受到的各类阻力、控制延迟、电机滞后等。基于此，本发明DCT-CACC控制器中利用理想的车辆动力学模型，表达如下：

式中，x

式中，G(s)表示在拉式域上的函数；(s)相当于拉氏域相对t而言的自变量；U

(2)车间距离策略

常用的车间距离策略主要有常量车头时距策略(Constant time headway，CTH)和固定间距策略(Constant Distance Headway，CDH)，在本发明中采用CTH，该间距策略相比于CDH更能保证队列稳定。具体的表达如下：

其中，d

根据实际的车间距离与理想的车间距离可以计算得到距离误差e

可以看出，式中x

将式(3)代入式(4)可以得到：

将式(5)进行拉式变换，得到：

从结构中可以看出式(6)等价于：

由此可以得到控制器中的CTH在频域中的表示为：

(3)前馈滤波器

根据控制器结构，可以看出对于U

其中，

采用零误差条件设计前馈滤波器，即设等式(10)的右侧为0，可以得到i车对其前方第n辆车的滤波器为：

该前馈滤波器对通信延迟进行了补偿处理。假设通信延迟为一固定值θ

(4)控制律设计

从控制结构图中可以看出输出的控制命令U

U

前者U

其中，反馈控制器采用比例-微分(Proportional-Derivative，PD)控制，反馈项表示为：

式中，E

前馈项表示前方所有车辆的加速度变化加权和，表示为：

将式(14)、(15)代入式(13)并经过拉式逆变换转为时域下的表达，由于

(5)预测器P

预测器是本发明控制策略的核心之一，首先，车辆的存储器会存储一段时间内所获取的前车状态信息，一旦前车发生通信失效，相应的状态信息无法通过V2V传送给车辆控制，此时预测器将利用历史状态信息，对缺失的状态信息进行预测填补，是使车队在通信失效下维持虚拟的通信拓扑，而不至于导致被控车辆由于丢失部分信息产生造成控制降级。

预测器的具体工作过程如下：车辆i获取的前方M辆车T个时段的信息，用于补充当前通信失效发生时刻的状态信息。由于车辆控制器输入为前车的位置以及加速度信息，那么历史信息可被存储为一个三维张量，大小为M×2×(T-1)。每一个时刻的信息用矩阵表示，当t时刻失效发生时，t时刻的状态矩阵中存在空值，用符号

考虑到通信失效发生的动态性，以及CAV计算、存储资源有限的特征。本发明设计的DCT-CACC控制器中预测器的预测方法为动态低秩张量预测(Dynamic low rank tensorprediction，D-LRTP)。该方法考虑到车辆在跟车过程中发生通信失效前后的状态变化不会太大，假设历史张量为低秩张量，利用张量中己知的数据元素估计缺失的元素值，通过寻找一个低秩张量以近似计算原张量中存在的缺失数据。可以表达为如下优化模型：

模型通过最小化张量的秩，来得到最优的估计张量。其中

为矩阵/>

可采用ADMM(Alternating direction method of multipliers)算法对优化函数求解，那么模型(18)中需要引入一个大小与

为了求解各个变量在迭代过程中的更新公式，定义增广拉格朗日函数如下：

式中，<.，.>表示内积；

当在t时刻被控车辆的前方某一辆车发生通信失效，通过求解上述模型(19)可以实现对t时刻缺失的前车状态信息预测，并存储在被控车辆的历史张量中。如果t+1时刻持续发生失效，则需将t时刻预测完成的张量用于t+1时刻对缺失数据的估计。

(6)信息权重调节器

通过对控制器结构的分析可以发现，在CCF下当预测器失效后，预测器输出的数据为直接接收的前车状态信息，且丢失了通信失效车辆的输入信息。如何使得控制器适应由于信息丢失导致的通信拓扑的变化，并且对已经获取的信息进行有效的利用是预测器失效后需要面临的问题。对于MPF下，通信失效引起的通信拓扑的种类变化随着M的增大而指数级增加，控制器内不可能预设大量的参数。因此需要控制器能够自适应调整信息权重，且参数不应过于复杂。

本发明中在控制器中设计了两个权重调节器，分别用于对所获取的位置以及加速度信息重新分配权重。权重调节器需要满足两个条件：

①为了避免碰撞，与被控车辆越近的车辆其信息权重应当越大，使得被控车辆能够对更近车辆的加减速做出更多的反应。

②当前方某一辆车的信息丢失后，原本属于该信息的权重应当被分配给其余信息，并且离被控车辆越近，分配得到的权重应当越多，保证总信息权重仍然为1。

首先是用于获取加速度信息的权重器。该权重器表达为：

其中，

为权重调节向量，通过参数μ调节信息权重，为权重器设计的核心参数，该参数为一个大于1的常数；||·||

其中，μ

不同于以往的研究中需要设置多组信息权重参数，本发明所提出的信息权重调节器仅向控制器添加了一个附加参数μ，而不会增加控制系统的复杂性。

以M＝3，μ＝2为例，当不存在CCF时，信息权重分配系数如下：

可以发现权重系数满足条件①，即车i紧邻的前方第1辆车拥有最大的信息权重系数，越远的车辆信息权重越低。并且当μ值越大意味着越近的车辆状态信息权重越高，当μ＝1时，表示所有车辆的信息拥有相同的权重。

当i车前方第二辆车发生CCF时，那么权重系数更新为：

控制器也满足条件②：前方第二辆车的信息权重有0.23分配给了紧邻的第1辆车，0.06分配给了前方第3辆车，所有权重之和为1。

在同质车队的假设下认为所有的车辆都采用同样的控制器，因此在i

同样的，本发明假设位置权重器与加速度权重器有相同的参数，用符号