鲁棒协同自适应巡航：异构通信网联车控制系统

"异构通信网联车系统鲁棒协同自适应巡航控制" 在智能交通系统中，网联车（Connected Vehicles, CVs）通过车载通信设备与其他车辆、基础设施及云端进行信息交换，以实现更高级别的驾驶辅助功能。协同自适应巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC）是其中的关键技术，它允许车辆间实时共享速度、位置等信息，以实现安全、高效的行驶。本文针对存在异构通信环境、参数不确定性、丢包和延迟等问题的网联车系统，提出了一种鲁棒协同自适应巡航控制器设计方法。 首先，该方法引入了伯努利随机过程来建模通信丢包现象，这反映了无线通信网络的不可靠性。车辆间的通信可能会因各种原因中断，如信号干扰、车辆遮挡等，伯努利过程能够有效地描述这种随机失联的概率。 其次，考虑了具有可变输入延迟的跟踪模型，以应对实际网络传输中的延迟问题。延迟在高速行驶的车辆之间尤其关键，因为它可能影响车辆的响应时间，进而影响行驶安全和舒适性。可变输入延迟的引入使模型更接近实际系统，提高了控制策略的适用性。 为了降低控制器设计的复杂性，研究者采用了分散输出反馈控制结构。这种结构允许每个车辆根据本地信息和接收到的邻近车辆信息独立调整其行为，降低了对全局信息的需求，增强了系统的分布式特性。 接下来，利用线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMIs）技术，解决了不确定异构通信网联车系统的控制器设计问题。LMIs是现代控制理论中常用的一种工具，可以方便地处理非线性优化问题，特别是在稳定性分析和控制器设计中。 进一步，结合时滞系统方法和频域分析，研究了保证闭环系统稳定以及网联车辆系统弦稳定的条件。时滞系统的分析确保了即使在网络延迟的影响下，整个系统的动态性能也能保持稳定。而弦稳定性则关注相邻车辆之间的相对稳定性，防止车流中的振荡，这对于高速公路上的安全行驶至关重要。 最后，通过一个包含四辆车辆和三信道的网联车辆系统的仿真验证了所提方法的有效性。仿真实验结果表明，提出的控制器设计能够有效应对通信不确定性，保证车辆在异构通信环境下的协同行驶，同时提高了系统的鲁棒性和稳定性。 总结来说，这项工作为解决网联车系统在异构通信环境下的协同自适应巡航控制问题提供了新的思路和解决方案，对于提升智能交通系统的性能和安全性具有重要意义。