基于模型预测控制的CACC系统通信延时补偿方法

为确保通信延时条件下协同式自适应巡航控制(CACC)系统的弦稳定性，利用模型预测控制(MPC)和长短期记忆(LSTM)预测方法，研究CACC系统中车辆协同控制下的通信延时补偿方法；基于车辆队列四元素架构理论，构建了包括车辆动力学模型、间距策略、网络拓扑和MPC纵向控制器的系统模型，并综合考虑2范数和无穷范数弦稳定性条件，提出了CACC车辆队列混合范数弦稳定性量化指标，最终形成协同式车辆队列建模与评价体系；设计了一种利用前车加速度轨迹(PVAT)作为开环优化参考轨迹的MPC方法，即MPC-PVAT，通过综合考虑队列的跟驰、安全、通行效率和燃油消耗等性能指标，使目标函数趋于最小代价，从而得到当前时刻的最优控制量，并利用庞特里亚金最大值原理对所设计的优化问题进行快速求解；在MPC-PVAT基础上，提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的通信延时补偿方法，即MPC-LSTM，将跟驰车辆的传感器信息输入LSTM网络来预测其前车的运动状态，从而缓解短暂通信延时对车辆队列稳定性的影响。仿真测试结果表明:MPC-LSTM可容忍的通信延时上界大于1.5 s，比MPC-PVAT提升了0.8 s，比线性控制器提升了1.1 s；在基于实车数据测试中，当通信延时增加到1.2 s时，MPC-LSTM的弦稳定性指标相比MPC-PVAT提升了20.33%，与线性控制器相比稳定性提升了39.35%。可见，在通信延时较大的情况下，MPC-LSTM对通信延时具有很好的容忍性，从而有效地保证了CACC车辆队列的弦稳定性。