任殿波,張 策,張繼業(yè)
(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)汽車工程學(xué)院,264209山東威海,rdianbo@tom.com; 2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,264209山東威海; 3.西南交通大學(xué)牽引動(dòng)力國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,610031成都)
車輛跟隨理論是運(yùn)用動(dòng)力學(xué)方法,探究在無法超車的單一車道上車輛列隊(duì)行駛時(shí),后車跟隨前車的行駛狀態(tài),并且借助于數(shù)學(xué)模型加以分析闡述的一種理論[1].關(guān)于自動(dòng)化公路系統(tǒng)的車輛跟隨控制研究,已取得很多有價(jià)值的研究成果,如文獻(xiàn)[2-4]研究了基于PID(Proportional Integral Derivative)控制方法的車輛縱向跟隨控制;文獻(xiàn)[5]采用了優(yōu)化方法研究車輛跟隨控制;文獻(xiàn)[6]采用了模糊控制方法;文獻(xiàn)[7-9]采用李雅普諾夫函數(shù)方法,對(duì)車輛跟隨系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)車輛跟隨滑??刂埔?guī)律.上述文獻(xiàn)在研究中把車輛質(zhì)量、車輛行駛時(shí)受到的地面摩擦力以及空氣阻力系數(shù)等假定為已知常數(shù),而實(shí)際上,這些參數(shù)都具有不確定性,如乘客人數(shù)的變化以及載貨多少會(huì)使車輛的質(zhì)量發(fā)生改變,不同的路況往往具有不同的摩擦系數(shù),導(dǎo)致路面對(duì)車輛的摩擦阻力也不相同,空氣阻力系數(shù)也會(huì)受到空氣密度的變化影響.鑒于此,文獻(xiàn)[10-12]基于Lyapunov函數(shù)方法,對(duì)這些具有不確定性的車輛參數(shù)進(jìn)行在線估計(jì),設(shè)計(jì)了車輛跟隨系統(tǒng)滑模自適應(yīng)控制規(guī)律.上述文獻(xiàn)研究中,都是采用“顧前”型的車輛跟隨系統(tǒng)模型,即控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)只考慮前方車輛的狀態(tài),而沒有考慮后方車輛的狀態(tài)信息.在自動(dòng)化公路系統(tǒng)中,車輛列隊(duì)行駛,車輛間距較小,若車隊(duì)中某個(gè)車輛出現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)故障,導(dǎo)致該車速度及加速能力低于期望值,容易與后面車輛發(fā)生碰撞;而當(dāng)出現(xiàn)剎車故障時(shí),車輛速度及加速度會(huì)大于期望值,容易與前面車輛發(fā)生追尾事故.所以,從交通安全和運(yùn)行效率考慮,對(duì)車隊(duì)中每個(gè)車輛的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)該同時(shí)考慮其前后雙方車輛的狀態(tài)信息.文獻(xiàn)[13]建立了考慮前后車速信息的車輛跟馳模型,沒有涉及控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì);文獻(xiàn)[14-15]兼顧前后車輛信息,對(duì)車輛跟隨控制問題進(jìn)行了研究,但沒有考慮車輛參數(shù)的不確定性.
本文基于Lyapunov函數(shù)方法,考慮車輛前后相鄰車輛的位置、速度信息,研究具有不確定參數(shù)的“顧前、顧后”型車輛縱向跟隨自適應(yīng)控制,通過計(jì)算機(jī)仿真對(duì)取得的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證.
根據(jù)文獻(xiàn)[11],車輛縱向動(dòng)力學(xué)模型可表示為
式中:m表示車輛質(zhì)量;x表示縱向位移;R表示車輛總傳動(dòng)比;reff表示輪胎有效半徑;Tnet為發(fā)動(dòng)機(jī)凈扭矩,Tb表示作用在車輪上的剎車力矩;Rx表示滾動(dòng)阻力;Je=Ie+It+IwR2+mR2為發(fā)動(dòng)機(jī)有效轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,Ie、It和Iw分別表示發(fā)動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)軸和輪胎的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;cx表示空氣阻力系數(shù),θ為路面俯仰角,g表示重力加速度.
假設(shè)不考慮路面俯仰,令M=Je,F(xiàn)=,,分別表示等效的車輛系統(tǒng)模型參數(shù),即等效質(zhì)量、滾動(dòng)阻力和空氣阻力系數(shù);令 u =Rreff(Tnet-RTb),表示等效的控制輸入,即牽引制動(dòng)作用力.則方程(1)可簡(jiǎn)記為
為便于控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和分析,本文基于模型(2)進(jìn)行研究.
針對(duì)一列車隊(duì),如圖1所示.假定領(lǐng)頭車輛位移x0、速度v0和加速度a0的信息依靠通信系統(tǒng)能傳遞給其后面的每一個(gè)被控制的車輛;第i-1個(gè)車輛的位移xi-1、速度vi-1和第i+1個(gè)車輛的位移xi+1、速度vi+1信息能傳遞給第i個(gè)車輛.
第i輛車與第i-1輛車之間的車間距誤差定義為
式中:Li表示第i輛車與第i-1輛車之間期望的固定間距,n表示跟隨車輛的個(gè)數(shù).對(duì)車輛跟隨進(jìn)行控制的目的是使εi(t)漸近趨于0.
圖1 一個(gè)考慮前后信息的車輛編隊(duì)模型
采用滑模變結(jié)構(gòu)控制方法.定義切換函數(shù)
式中q1、q2、q3和q4是待定參數(shù).
假設(shè)車輛模型參數(shù)Fi、Mi、ci未知,但是慢變的,其估計(jì)值分別記為^Fi、^Mi和^ci.為了使˙Si=0,取等效控制
為了使系統(tǒng)狀態(tài)滿足滑動(dòng)模態(tài)的可達(dá)條件,取非線性控制
其中λ>0,是可選的控制參數(shù).控制律采用如下形式
參數(shù)自適應(yīng)律設(shè)計(jì)為
式中:α、β、γ為自適應(yīng)速率修正因子,均為正;
首先分析滑模的可達(dá)性.根據(jù)式(4),得
其中
把式(7)代入式(9),考慮式(5)和(6),得
取Lyapunov函數(shù)
對(duì)上式求導(dǎo),聯(lián)系式(8)、(10)得
下面考慮系統(tǒng)滑模運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性.在滑動(dòng)模態(tài),Si=0,i=1,2,…n.再聯(lián)系式(3)、(4),得
定義ε0=0,εn+1=0,并取
由式(12)得
令ε=[ε1,ε2,…,εn]Τ,式(14)可寫為
其中
由線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性理論[17],假若A為M-矩陣,則式(15)為漸近穩(wěn)定的.
如果l1、l2、l3滿足條件
則A的主對(duì)角線上元素為正,非主對(duì)角線上元素為負(fù);取單位正向量e=[1,1,…,1]Τ,若l1、l2、l3同時(shí)滿足
則有Ae>0,根據(jù)M-矩陣知識(shí),可判定A為一非奇異M-矩陣.由式(16)、(17),再聯(lián)系式(13),可得到,只要參數(shù)q1、q2、q3和q4滿足下面條件
則當(dāng)t→∞時(shí),εi→0,i=1,2,…,n,即系統(tǒng)滑模運(yùn)動(dòng)漸近穩(wěn)定.
假設(shè)車輛模型參數(shù)Mi、ci、Fi是不知道的,仿真實(shí)驗(yàn)中假定Mi=1 000 kg,ci=0.5 N·s2/m2,F(xiàn)i=200 N,i=1,2,3,4.控制律采用式(7),其各分量由式(5)、(6)給出;參數(shù)自適應(yīng)規(guī)律采用式(8);控制參數(shù)及自適應(yīng)速率修正因子取值見表1.根據(jù)式(18)可看出,控制參數(shù)q1、q2、q3和q4取值滿足車輛跟隨系統(tǒng)的穩(wěn)定性條件.
表1 車輛跟隨控制參數(shù)
期望車間距Li=12 m,i=1,2,3,4;初始車間距誤差ε1=2 m,ε2=1.5 m,ε3=1 m,ε4= 0.5 m;初始速度v0=25 m/s,v1=24.5 m/s,v2= 24 m/s,v3=23.5 m/s,v4=23 m/s;初始位移x0= 100 m,x1=90 m,x2=79.5 m,x3=68.5 m,x4= 57 m;領(lǐng)頭車輛加速度歷時(shí)如下
仿真結(jié)果見圖2~4.圖2~3顯示,4個(gè)跟隨車輛的速度能夠很快逼近領(lǐng)頭車輛的速度,切換函數(shù)和車間距誤差漸近穩(wěn)定,且具有快的收斂速度,其中虛線表示的是領(lǐng)頭車輛,實(shí)線表示跟隨車輛.圖4反映了對(duì)未知參數(shù)的估計(jì)情況,圖中虛線表示參數(shù)的真實(shí)值,實(shí)線表示對(duì)參數(shù)的估計(jì)值.參數(shù)估計(jì)值的調(diào)節(jié)受跟蹤誤差的收斂性影響,跟蹤誤差趨于0時(shí),參數(shù)估計(jì)值趨于穩(wěn)定值,系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性并不需要模型參數(shù)的估計(jì)值收斂到其真實(shí)值[16],可以看出,對(duì)M的估計(jì),4個(gè)跟隨車輛質(zhì)量的估計(jì)值并沒有收斂到實(shí)際值1 000 kg.
圖2 車輛狀態(tài)及車間距誤差
圖3 切換函數(shù)與控制輸入
圖4 參數(shù)估計(jì)
1)對(duì)考慮前后車輛信息的自動(dòng)化公路系統(tǒng)車輛跟隨控制問題進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)了具有不確定參數(shù)的車輛跟隨變結(jié)構(gòu)控制規(guī)律和不確定參數(shù)自適應(yīng)規(guī)律.
2)基于Lyapunov穩(wěn)定性理論,應(yīng)用M-矩陣知識(shí),對(duì)滑模的可達(dá)性和滑模運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,得到了系統(tǒng)漸近穩(wěn)定的充分條件.在控制參數(shù)滿足該條件的情況下,設(shè)計(jì)的控制規(guī)律和參數(shù)估計(jì)式能保證滑模漸近可達(dá),車間距誤差漸近穩(wěn)定.
3)通過一個(gè)5車輛編隊(duì),對(duì)文中結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證.由于控制參數(shù)有較大的收斂域,實(shí)踐上便于應(yīng)用.
[1] NAGEL K.Particle hopping models and traffic flow theory[J].Physical Review E,1996,53(5):4655-4672
[2] ZHANG J,IOANNOU P A.Longitudinal control of heavy trucks in mixed traffic:environmental and fuel economy considerations[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2006,7(1): 92-104.
[3] DRUZHININA M,MOKLEGAARD L,STEFANOPOULOU A G.Parameter estimation and supervisory techniques for robust longitudinal control of heavy vehicles[R].PATH Research Report,UCB-ITS-PRR-2003-15.Berkeley:University of California,2003.
[4] FUJIOKA T,ASO M,KIMURA T.Longitudinal vehicle following control for autonomous driving[C]//Proceedings of International Symposium on Advanced Vehicle Control.Aachen,Germany:JSAE,1996:1293-1304.
[5] SAINTE-MARIE J,MAMMAR S,NOUVELIERE L,et al.Sub-optimal longitudinal control of road vehicles with capacity and safety considerations[J].ASME Journal of Dynamic Systems,Measurement,and Control.2004,126(1):26-35.
[6] ARACIL J,HEREDIA G,OLLERO A.Global stability analysis of fuzzy path tracking using frequency Response[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2000,13(2):109-119.
[7] SWAROOP D,HEDRICK J K.String stability of interconnected systems[J].IEEE Transactions on Automatic Control,1996,41(3):349-357.
[8] ZHANG Jiye,SUDA Y,IWASA T,et al.Vector Lyapunov function approach to longitudinal control of vehicles in a platoon[J].JSME International Journal (Series C),2004,47(2):653-658.
[9] 任殿波,張繼業(yè).基于Lyapunov函數(shù)方法的時(shí)滯車輛縱向跟隨控制[J].控制與決策,2007,22(8): 918-926.
[10] SWAROOP D,HEDRICK J K,CHOI S B.Direct adaptive longitudinal control of vehicle platoons[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2001,50(1):150-161.
[11] RAJAMANI R.Vehicle dynamics and control[M].New York:Springer,2006.
[12] RAN Dianbo,ZHANG Jiye.Adaptive algorithm to vehicle following control in intelligent transportation system[C]//Proceedings of the International Symposium on Information Processing.Moscow,Russia: IEEE CS,2008:46-50.
[13] 熊烈強(qiáng),王富,李杰.考慮前后車速度關(guān)系的車輛跟馳模型[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2005,33(9):87-90.
[14] COOK P A.Stable control of vehicle convoys for safety and comfort[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2007,52(3):526-531.
[15] COOK P A,SUDIN S.Convoy dynamic with bi-directional flow of control information[C]//Proceedings of the IFAC Symposium on Control Transportation Systems.Tokyo,Japan:IFAC,2003:433-438.
[16] SLOTINE J E,LI W.Applied nonlinear control[M].Beijing:China Machine Press,2004.
[17] 舒仲周,張繼業(yè),曹登慶.運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性[M].北京:中國鐵道出版社,2001.