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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明属于智能网联环境下自动驾驶技术领域，公开了一种自动驾驶车队的最优稳定控制方法及系统，本发明首先用阿依捷尔曼法对车辆跟驰模型中的非线性项在合理区间内进行过原点线性化，再将其代入原跟驰模型中并转化成系统状态方程形式，然后利用Lyapunov第二方法构建Lyapunov函数分析车队的稳定性，得到满足稳定性要求的跟驰模型的非线性项取值范围。其次，利用LQR控制方法，以系统的状态向量和控制向量的能量泛函作指标，用极小值原理在容许控制域中确定控制向量，证明可取Riccati方程的解作为Lyapunov函数的二次型，根据系统状态的线性反馈解对车队实现最优稳定控制。

主权项：1.一种自动驾驶车队的最优稳定控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100、根据特定车辆跟驰模型得到车队系统状态方程及系统平衡状态；步骤S200、用阿依捷尔曼法对系统进行线性化；步骤S300、定义系统能量泛函，约束控制向量，利用极小值原理求解泛函极值，得到系统最优控制；步骤S400、取Riccati方程的解作为Lyapunov函数中的二次型矩阵，系统可实现最优稳定控制；步骤S500、根据最优稳定控制方法设计车辆跟驰仿真程序；所述步骤S200中进行系统线性化包含以下步骤：步骤S210、利用阿依捷尔曼法对系统状态方程中含状态变量的非线性部分在合理区间内进行过原点线性化，得到线性化系数λ；步骤S220、将线性化后的结果代入原系统状态方程中，定义新的状态方程系数矩阵A和控制矩阵B；所述步骤S300包括以下步骤：步骤S310、定义一般系统能量泛函并对控制向量做一定约束0uumax，泛函应包含当前状态距离平衡状态的总暂态误差和消耗控制能量的总和，其中Q,R均为正定对称阵；步骤S320、用极小值原理求解泛函极值，定义哈密顿函数步骤S330、对不同变量求偏导，得到状态方程耦合方程Ru+BT＝0、其中耦合方程解即为最优控制解；步骤S340、为确定闭环控制解，假设哈密顿系数与状态变量间存在可逆矩阵变换κ＝Ps，并对闭环控制解求导步骤S350、结合步骤S330中伴随方程和步骤S340中求导的闭环控制解得到矩阵方程步骤S360、将步骤S330中状态方程和步骤S340中闭环控制解代入步骤S350中的矩阵方程，得到Riccati方程

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