速度约束下的无人车群组自主分簇分时协调控制方法

本发明属于多智能体协调控制，尤其是涉及速度约束下的无人车群组自主分簇分时协调控制方法。

背景技术：

1、在多运动体系统中，终端时间协调控制指的是协调各个运动体通过或抵达关键位置的时间，分时协调控制是终端时间协调控制的一种，是指协调各个运动体终端时间存在一定时间间隔。在多无人车协调控制领域，分时协调控制是非常关键的问题，例如，无人车群组执行运输任务中，在目标位置路段较为狭窄时无人车群组需要分时通过。现有研究基于多无人车间信息交互提出了一系列协调控制方法，但在某些情景下，限于无人车自身初始和速度、角度等约束，无人车群组难以实现有效的分时协调；或是无人车实现协调任务时付出了较大的机动能力，在面对突发状况时，例如障碍物、通信故障等，无人车没有足够调节能力及时规避这些问题。因此在实际环境中，多无人车群组需要进行自主分簇保障有效完成分时协调任务并留有一定机动能力处理突发状况。

2、当前关于无人车群组自主分簇和簇内分时协调控制的研究相对较少。分簇问题通常集中在无人机集群协同打击目标问题，主要考虑武器消耗等约束条件建立多目标分配模型，如现有技术[1](参见zhao y,song y,zhang j,et al.fuzzy game decision-makingof unmanned aerial vehicles air-to-ground attack based on the particle swarmoptimization integrating multiply strategies[j].control theory appl,2019,36(10):1644-1652.)；终端时间协调问题通常采用比例导引法建立导弹命中目标的剩余时间估计式和基于此的协同误差，通过控制使协同误差趋于零实现饱和命中目标，如现有技术[2](参见jialing zhou and jianying yang.distributed guidance law design forcooperative simultaneous attacks with multiple missiles[j].journal ofguidance,control,and dynamics,2016,39(10):2439-2447.)。现有相关多智能体群组分簇协调技术多为针对多目标分配开展研究，针对无人车群组对单一目标的分簇研究暂未发现。在多智能体终端时间协调控制方面，现有技术多为实现群组内同时到达目标位置，针对无人车群组分时通过目标位置的研究仍有待开展。此外，在现有研究中，被控对象在终端时间协调时无速度大小约束，而实际情况中无人车进行终端时间协调会受到自身状态和速度约束等限制。

3、本发明提出一种速度约束的无人车群组自主进行分簇且簇内无人车依次分时通过目标的终端时间协调控制方法，无需指定无人车群组中各无人车所属簇群，分簇控制算法根据无人车自身状态和速度限制范围进行自主分簇；此外，本方法研究的是速度约束无人车，速度不能突变且规定在一定范围内，例如在仓储环境内，为保证效率规定无人车最低速度，而无人车因自身限制具有速度上界，可应用于仓储内货物机器人自主分簇协调分时通过站点、交通场景下无人车分批次通过狭窄道路等任务，具有较好的研究价值和应用潜力。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供速度约束下的无人车群组自主分簇分时协调控制方法，解决现有技术存在的关于多智能群组自主分簇、簇内分时协调问题尤其是以无人车为研究对象的控制方法较少、且现有技术中在进行群组内终端时间协调时速度大小无约束的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供速度约束下的无人车群组自主分簇分时协调控制方法，包括以下步骤：

3、步骤1、根据无人车与目标位置的相对运动关系构造运动学模型；

4、步骤2、建立各无人车基于初始状态与速度约束的终端时间范围估计；

5、步骤3、构建无人车群组的通信网络，使各无人车通过数据交互得到群组内所有无人车的终端时间范围估计；

6、步骤4、根据步骤3中的所有无人车的终端时间范围估计的下界，分配无人车群组通过目标位置顺序，得到无人车的调整终端时间范围估计；

7、步骤5、根据步骤4中的调整终端时间范围估计，进行无人车群组自主分簇，得到多个无人车簇群并构建各簇群内的通信网络；

8、步骤6、根据步骤1中的运动学模型，各簇群内使用非光滑控制分别设计无人车垂直于视线方向的加速度分量控制；

9、步骤7、根据步骤1中的运动学模型、步骤4中无人车群组通过目标位置顺序及步骤5中的簇群内通信网络，计算分时通过一致性误差，使用非光滑控制设计无人车沿视线方向的加速度分量控制；

10、步骤8、根据步骤6和步骤7所设计的垂直于视线方向和沿视线方向的加速度分量控制，构建无人车在切向和法向方向上的加速度控制；

11、步骤9、实时更新无人车位置和速度信息，并根据无人车与目标位置的实时位置关系调整无人车加速度控制以及与邻居间的数据交互关系。

12、优选的，步骤1的具体过程如下：

13、假设惯性坐标系下存在n个无人车组成的群组，无人车i，i＝1,···,n的运动学模型具体为：

14、

15、其中(xi,yi)为无人车i质心位置坐标，γi表示无人车i的航向角(即速度方向与x轴的夹角，规定以逆时针方向为正)，vi表示无人车i的速度大小，与分别表示无人车i的切向加速度与法向加速度(即无人车在速度方向的加速度分量和垂直于速度方向的加速度分量)；

16、假设目标位置坐标为(x*,y*)，建立无人车i与目标的相对运动学模型：

17、

18、其中表示无人车i与目标位置之间的相对距离，θi＝arctan((y*-yi)/(x*-xi))表示无人车i的视线角(即视线方向与x轴的夹角，视线方向为无人车i与目标位置连线方向，以逆时针方向为正)，φi表示前置角(即无人车i速度方向与视线方向的夹角，以逆时针方向为正)，表示垂直于视线方向的速度分量，表示沿视线方向的速度分量；

19、根据无人车与目标的相对运动学模型，建立无人车沿视线方向的速度分量、垂直于视线方向的速度分量与加速度控制输入的关系模型：

20、

21、其中表示无人车i沿视线方向的加速度分量控制，为无人车i垂直于视线方向的加速度分量控制。

22、优选的，步骤2中建立各无人车基于初始状态与速度约束的终端时间范围估计的具体过程如下：

23、s21、按照随机顺序给无人车群组中各个无人车进行编号1,2,···,n；

24、s22、估计群组中每个无人车通过目标位置的终端时刻：

25、

26、其中终端时刻为无人车通过目标位置的时刻，下标i∈{1,2,···,n}表示编号为i的无人车，t0表示初始时刻；

27、s23、假设无人车速度范围限制均为[vmin,vmax]，根据无人车速度约束得到初始时刻无人车通过目标位置的终端时间范围估计：

28、

29、其中无人车群组中每辆无人车的速度约束均为[vmin,vmax]，和分别为无人车从初始位置抵达目标位置的所需要的最短时间估计和最长时间估计。

30、优选的，步骤3中各无人车通过数据交互得到群组内所有无人车的终端时间范围估计的具体过程如下：

31、s31、构建无向拓扑图无向拓扑图为连通图；所述无向拓扑图包括顶点集合其中每个顶点表示一辆无人车，还包括边集合用于描述无人车之间数据交换关系；

32、s32、各无人车基于无向拓扑图与邻居进行n-1次数据交互后得到群组内所有无人车的终端时间范围估计，其中每次数据交互中各无人车接收邻居的终端范围估计、并向邻居发送自身终端时间范围估计。

33、优选的，步骤4中根据所有无人车的终端时间范围估计的下界，分配无人车群组通过目标位置顺序，得到无人车的调整终端时间范围估计的具体过程如下：

34、s41、将各无人车终端时间范围下界按升序排列并进行重新编号1,2,···,n，使编号后满足设无人车群组通过目标位置顺序为重新编号后的次序；

35、s42、根据设定的相邻无人车通过目标位置的时间间隔δ和无人车群组通过目标位置顺序，基于无人车终端时间范围估计得到调整终端时间范围估计：

36、

37、和分别为调整终端时间范围估计下界和调整时间范围估计上界。

38、优选的，步骤5中根据调整终端时间范围估计，进行无人车群组自主分簇，得到多个无人车簇群并构建各簇群内的通信网络的具体过程如下：

39、s51、令s＝1，表示将无人车1划分到第s簇群，令ps＝1，表示第s簇群中的无人车数量，令ms＝1，表示第一个划分到第s簇群中的无人车编号，令i＝2，将无人车1的调整终端时间范围估计与无人车i的调整终端时间范围估计取交集；

40、s52、若交集不为空集，则将无人车i划分到第s簇群，更新ps＝ps+1，同时更新τ为调整终端时间范围估计的交集；若交集为空集，则更新s＝s+1，更新ms＝i，并将无人车i划分到第s簇群，更新ps＝1，同时更新τ为无人车i的调整终端时间范围估计；

41、s53、若没有遍历完群组内所有无人车，则更新i＝i+1，将无人车i的调整终端时间范围估计与调整终端时间范围估计的交集τ取交集，并重复s52，直至遍历完群组内所有无人车；

42、s54、分簇后各簇群内重新组网构建每个簇群新的通信网络，新的通信网络中含有有向生成树。

43、优选的，步骤6中各簇群内使用非光滑控制分别设计无人车i垂直于视线方向的加速度分量控制，使无人车视线角速率或前置角指定时间收敛到零，具体表达式如下：

44、

45、其中κi＞0为常数，τ为关于时间的函数，函数τ(t)为

46、

47、其中ρ>2为常数，t为设定的指定收敛时间，t1＝t0+t∈(t0,∞)为常数，为τ(t)的一阶导函数，具体为：

48、

49、优选的，步骤7中计算分时通过一致性误差，使用非光滑控制设计无人车沿视线方向的加速度分量控制的具体过程如下：

50、s71、若无人车i未通过目标位置，根据无人车i当前状态估计通过目标位置的剩余时间表达式:

51、

52、其中剩余时间为当前时间到通过目标位置时间的时间间隔，若无人车i通过目标位置，记此刻为通过时刻ti；若t＞ti记无人车i通过目标位置，此时剩余时间为负数，其绝对值表示通过目标位置后经过的时间，具体为：

53、

54、s72、根据簇内通信网络，结合无人车群组通过目标位置顺序，计算第s簇群内分时通过一致性误差ξs,i为

55、

56、其中aij表示通信拓扑中领接矩阵中的元素，若无人车i可以收到无人车j发送的信息，则aij＝1，否则aij＝0，特别地，aii＝0，表示无人车j的剩余时间估计；

57、s73、设计无人车i沿视线方向的加速度分量控制为：

58、

59、其中αi,βi＞0为常数，0＜ki＜1＜μi为常数，ξs,i表示第s簇群中无人车i的分时通过一致性误差，

60、其中函数定义为

61、

62、为限制速度下界的分量，具体为：

63、

64、其中

65、

66、其中为常数，为限制速度上界的分量，具体为：

67、

68、其中

69、

70、其中为常数。

71、优选的，步骤8中构建无人车在切向和法向方向上的加速度控制具体如下：

72、

73、其中

74、

75、优选的，步骤9中根据无人车与目标位置的实时位置关系调整无人车加速度控制以及与邻居间的数据交互关系的具体过程如下：

76、s91、实时更新每辆无人车位置和速度等信息，确保数据交互时传递无人车的实时信息；

77、s92、根据无人车i的实时位置与目标位置的关系进行判断，若无人车i通过目标位置，则停止与簇群新通信网络中邻居的数据交互，此时通信网络中并停止设计的加速度控制对无人车i的作用；若无人车i未通过目标位置，则返回步骤7，更新加速度控制。

78、因此，本发明采用上述速度约束下的无人车群组自主分簇分时协调控制方法，具有以下有益效果：

79、(1)本发明可以实现给定目标通过位置和群组内无人车通过时间间隔，无需提前指定每辆无人车所属簇群和无人车通过目标位置的次序，无人车群组自主进行分簇且簇内无人车依次分时通过目标位置；

80、(2)本发明提出了在无人车运动过程中速度不超出速度约束的控制方法，使无人车速度始终保持在指定速度范围内。

81、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。