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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种基于历史路径的智能场面车辆编队跟随控制方法，属于智能场面车辆编队控制技术领域，解决了现有技术中无人车编队在领导车辆由人为操纵的情况下考虑横向场景难以平滑的编队行驶的问题，具体包括：步骤S1，车辆编队包括领导车辆和跟随车辆，且该车辆编队为三角形车辆编队或一字形车辆编队，进行领导车辆的历史路径记录与车辆编队处理，得到跟随车辆的变换路径；步骤S2，构建跟随车辆的非线性的车辆运动学模型，得到线性化误差模型；步骤S3，构建线性模型预测控制器，获得跟随车辆控制输入；步骤S4，将从步骤S3得到的跟随车辆控制输入传送至跟随车辆，更新历史路径，并反馈至步骤S1。
主权项：1.一种基于历史路径的智能场面车辆编队跟随控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，车辆编队包括领导车辆和跟随车辆，且该车辆编队为三角形车辆编队或一字形车辆编队，通过车载传感器获取领导车辆的历史路径并通过车-车通讯传递至跟随车辆的处理器进行记录，以及进行车辆编队处理，得到跟随车辆的变换路径；步骤S2，构建跟随车辆的非线性的车辆运动学模型，对该车辆运动学模型进行模型线性化与离散化处理，得到线性化误差模型；步骤S3，基于步骤S2的线性化误差模型，构建线性模型预测控制器，求解预测优化问题获得跟随车辆控制输入；步骤S4，将从步骤S3得到的跟随车辆控制输入传送至跟随车辆，更新历史路径，并反馈至步骤S1；其中，步骤S2包括：步骤S2.1，构建跟随车辆的非线性的车辆运动学模型Xik+1＝fXik，Uik其中，k代表时间，Xik为跟随车辆状态，Uik为跟随车辆控制输入；步骤S2.2，基于获得的变换路径，构建领导车辆的历史路径参考模型Xhk+1＝fXhk，Uhk其中，Xhk表示历史路径中领导车辆参考状态，Uhk表示历史路径中领导车辆参考输入，在此基础上引入误差状态与误差输入步骤S2.3，将跟随车辆的非线性的车辆运动学模型在历史路径参考模型附近Taylor展开： 得到线性化误差模型：
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于历史路径的智能场面车辆编队跟随控制方法
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