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申请/专利权人：南京林业大学

摘要：本发明公开了一种基于虚拟引导泊位的链式CAV队列成形改进蜂拥控制方法，首先，以智能网联无人车队为研究对象，利用非线性函数关系描述多无人车智能体系统中各无人车之间的作用力；其次，设计了基于多虚拟引导泊位的链式无人车队列成形改进蜂拥控制算法。结果表明，本发明算法实现了不同初始状态、不同数量的智能网联无人车安全，迅速，稳定的约束为规则的链式队列单双链后驶出无信号灯交叉口，且所有无人车在完成蜂拥过程中保持合理间距、避碰的同时速度渐进达成一致，实现了智能网联无人车队列编队的稳定规划和跟踪，对提高无人车队列行驶安全性以及道路通行效率具有重要意义。

主权项：1.一种基于虚拟引导泊位的链式CAV队列成形改进蜂拥控制方法，其特征在于，包括：步骤1、在无信号灯控制交叉路口，包含若干智能网联无人车队，若干智能网联无人车队内的智能网联车辆CAV共有n个，智能网联车辆CAV简称车辆，n个车辆构成多无人车智能体系统；步骤2、每个车辆具有不同的初始状态，其动力学方程如下： 式中，表示车辆vi在t时刻的位置向量；表示车辆vi在t时刻的速度向量；uit表示车辆vi在t时刻的控制输入；步骤3、设车辆vi的无线广播覆盖范围是一个以车辆自身重心为原点，半径为R的圆形区域，在车辆vi的无线广播覆盖范围内的所有车辆均与车辆vi无线通信连接，所有位于上述圆形区域的车辆构成了在当前t时刻车辆vi的邻集Nit；步骤4、依据车辆vi与相邻集Nit中车辆之间的存在连边状态，刻画t时刻的系统网络图Mit以及相应的连接矩阵Cit；步骤5、为每个车辆虚拟一个可移动的虚拟引导泊位，不同初始状态的n辆车辆相对应的虚拟引导泊位的数量为m，虚拟引导泊位的动力学方程如下： 式中，表示车辆vi相对应的虚拟引导泊位在t时刻的位置向量；表示车辆vi相对应的虚拟引导泊位在t时刻的速度向量；表示车辆vi相对应的虚拟引导泊位在t时刻的加速度向量；步骤6、对m个虚拟引导泊位的初始位置和初始速度进行初始化设置，且无信号灯控制交叉路口内上的n个车辆具有不同的初始位置和速度；步骤7、计算车辆vi和车辆vj的虚拟作用力函数： 其中，式3中的自变量x表示车辆vi和车辆vj的σ范数距离，ρh·表示借助凹凸函数构造的距离碰撞势函数，其是一个在0和1之间平滑变化的标量函数；θa、θb、θc表示系数常量，且满足0＜θa＜θb、||R||表示车辆感知半径R的σ范数；||d||表示各车辆之间需要保持的理想距离d的σ范数； 式中，h表示用于确定空间领域中受到势能力场影响最大的区域；在区域[0,h]内，当ρhx＝1，车辆受到虚拟作用力函数的影响最大；在区域[0,h]以外，ρhx由1递减至0，则也相应地递减至0；步骤8、计算出车辆vi在t时刻的控制输入： 式中，表示qit-1指向qjt-1的方向向量，参数ε表示σ范数距离计算常量，且满足ε＞0；均表示正常数；表示车辆vi和车辆vj的虚拟作用力函数，||qjt-1-qit-1||表示t-1时刻车辆vi和车辆vj的σ范数距离；表示多无人车智能体系统网络图Mit-1相应的连接矩阵Cit-1第i行第j列的元素；步骤9：9.1、不断更新所有虚拟引导泊位的位置向量以及速度向量，进而优化每个虚拟引导泊位在无信号灯控制交叉路口的移动轨迹；9.2、车辆vi根据接收到的虚拟引导泊位以及车辆vi的邻集内的车辆在某时刻的位置信息和速度信息，按照步骤8中的公式5实时调整下一时刻自身的控制输入，进而按照步骤2中的公式1更新自身的位置和速度；9.3将所有车辆均按照步骤9.2的方法更新自身的位置和速度，最终将所有车辆分别引导至相对应的虚拟引导泊位上。

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百度查询： 南京林业大学 基于虚拟引导泊位的链式CAV队列成形改进蜂拥控制方法