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申请/专利权人：大连海事大学

摘要：本发明公开了一种基于自适应动态规划的自动驾驶车队协同自适应巡航控制方法，包括：根据车辆的动态特性，采用车辆纵向运动的动力学方程并实施固定时间间隔跟车策略，得到实际车间距与期望车间距的误差，根据车辆纵向运动的动力学方程和实际车间距与期望车间距的误差构建协同自适应巡航控制系统的动态方程，得到协同自适应巡航控制系统状态；根据协同自适应巡航控制系统状态构建车辆控制器，控制器包括控制增益矩阵；根据车辆控制器构建每辆车的初始执行控制器，采用自适应动态规划方法求解车辆最优控制器，自适应动态规划方法包含两层滤波器结构：使用初始执行控制器和协同自适应巡航控制系统状态构建第一层滤波器结构，得到两组滤波值；使用两组滤波值构建第二层滤波器结构；使用自适应动态规划方法中的值迭代策略对控制增益矩阵进行求解，得到最优的控制增益矩阵；将所述最优控制增益矩阵代入所述车辆控制器中，得到车辆最优控制器，使用车辆最优控制器对车辆进行控制。与现有的技术相比，本发明对数据的存储量要求更少，计算复杂性更低，解决了ADP方法应用在CACC系统数据处理困难的问题。

主权项：1.一种基于自适应动态规划的自动驾驶车队协同自适应巡航控制方法，其特征在于，包括：S1：根据车辆的动态特性，采用车辆纵向运动的动力学方程并实施固定时间间隔跟车策略，得到实际车间距与期望车间距的误差，根据所述车辆纵向运动的动力学方程和所述实际车间距与期望车间距的误差构建协同自适应巡航控制系统的动态方程，得到协同自适应巡航控制系统状态；S2：根据所述协同自适应巡航控制系统状态构建车辆控制器，所述控制器包括控制增益矩阵；S3：根据所述车辆控制器构建每辆车的初始执行控制器，采用自适应动态规划方法求解车辆最优控制器，所述自适应动态规划方法包含两层滤波器结构：使用所述初始执行控制器和所述协同自适应巡航控制系统状态构建第一层滤波器结构，得到两组滤波值；使用所述两组滤波值构建第二层滤波器结构；S4：使用自适应动态规划方法中的值迭代策略对所述控制增益矩阵进行求解，得到最优控制增益矩阵；S5：将所述最优控制增益矩阵代入所述车辆控制器中，得到车辆最优控制器，使用所述车辆最优控制器对车辆进行控制。

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