CN114212083B - 一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制方法，该方法包括获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，并基于车辆行驶信息表征各控制目标；基于各控制目标生成目标车辆的综合跟踪信号，并根据综合跟踪信号的信号误差表征状态向量；根据状态向量生成状态反馈控制律，基于代价函数生成状态反馈控制律的优化问题方程，并基于优化问题方程求解状态反馈控制律，用以使信号误差最小；计算求解后的状态反馈控制律对应的控制输入，在当前控制周期基于控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态。本发明解决网联车辆自适应巡航控制中多个控制目标存在矛盾性的问题，在减小车辆跟车距离的同时，保证了车辆的安全性和乘客舒适性。

Description

一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制方法

技术领域

本申请涉及自适应巡航控制技术领域，具体而言，涉及一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制方法。

背景技术

网联车辆自适应巡航控制是通过无线通信网络（专用短程通信、蜂窝车联网等）和车载传感器（雷达、激光雷达和超声波传感器等）获取前车和本车的车辆行驶信息（位置、速度和加速度等），然后建立车辆动力学状态空间模型，将获取的前车和本车行驶信息输入模型，计算出合适的节气门开度或者刹车控制量，调节本车与前车的车间距，控制本车的速度、加速度，实现本车自动驾驶的一种控制方法。网联车辆在道路上跟随前车行驶时，为了保证车辆的跟随性目标，车辆的速度需要与前车保持一致，并且车间距保持在一个较小的距离，以便跟随前车进行巡航，但是这样使得乘客舒适性和车辆安全性不能得到保证。比如当前车状态频繁发生改变时，为了保证车辆的跟随性目标，本车也会频繁加速或者制动，进而影响乘客舒适性。此外网联车辆为了保证跟随性目标，会与前车保持较小的距离，这可能会导致车辆在紧急制动情况下发生追尾事故。

基于上述原因，目前网联车辆多目标自适应巡航控制过程需要考虑车辆跟随性、车辆安全性和乘客舒适性这三个控制目标。然而，目前的网联车辆多目标自适应巡航控制方式的多个目标之间存在相互冲突不能同时保证的问题，且大多使用了模型预测的方式，但模型预测方法难以实现网联车辆自适应巡航的全路况稳定运行。

发明内容

为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制方法。

第一方面，本申请实施例提供了一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制方法，所述方法包括：

获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，并基于所述车辆行驶信息表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标；

基于各所述控制目标生成所述目标车辆的综合跟踪信号，并根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量；

根据所述状态向量生成状态反馈控制律，基于代价函数生成所述状态反馈控制律的优化问题方程，并基于所述优化问题方程求解所述状态反馈控制律，用以使所述信号误差最小；

计算求解后的所述状态反馈控制律对应的控制输入，在当前控制周期基于所述控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态。

优选的，所述获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，并基于所述车辆行驶信息表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标，包括：

获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，基于所述车辆行驶信息建立网联车辆运动学方程，用以表征所述目标车辆与前车之间的相对距离、所述目标车辆与前车之间的相对速度、所述目标车辆的加速度；

基于所述相对距离、相对速度和加速度表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标，所述控制目标包括乘客舒适性、车辆安全性和车辆跟随性。

优选的，所述基于各所述控制目标生成所述目标车辆的综合跟踪信号，并根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量，包括：

设置可调实数权重参数，并分别为各所述控制目标分配所述可调实数权重参数后，基于各所述控制目标与各所述可调实数参数生成所述目标车辆的综合跟踪信号；

根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量。

优选的，所述根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量，包括：

根据所述相对距离、相对速度以及加速度构建第一转置矩阵，基于所述第一转置矩阵生成所述网联车辆自适应巡航控制系统的离散状态空间模型；

基于所述综合跟踪信号的信号误差与第二转置矩阵构建第三转置矩阵，根据所述第三转置矩阵将所述离散状态空间模型转换为离散增广状态空间模型，所述第三转置矩阵为所述离散增广状态空间模型的状态向量，所述第二转置矩阵为所述第一转置矩阵的转置矩阵。

优选的，所述根据所述状态向量生成状态反馈控制律，包括：

定义第一求解矩阵与第二求解矩阵，根据所述第一求解矩阵与第二求解矩阵构建状态反馈控制矩阵，基于所述状态反馈控制矩阵与所述状态向量生成状态反馈控制律。

优选的，所述基于所述优化问题方程求解所述状态反馈控制律，用以使所述信号误差最小，包括：

初始化各所述可调实数权重参数，计算初始状态向量；

基于所述优化问题方程与预设的各线性矩阵不等式约束式求解所述第一求解矩阵与第二求解矩阵，并计算求解所述状态反馈控制律；

基于所述状态反馈控制律确定控制输入，用以使所述信号误差最小。

优选的，所述方法还包括：

当进入下一控制周期时，重新计算所述控制输入，并重复所述在当前控制周期基于所述控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态的步骤。

第二方面，本申请实施例提供了一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，并基于所述车辆行驶信息表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标；

生成模块，用于基于各所述控制目标生成所述目标车辆的综合跟踪信号，并根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量；

求解模块，用于根据所述状态向量生成状态反馈控制律，基于代价函数生成所述状态反馈控制律的优化问题方程，并基于所述优化问题方程求解所述状态反馈控制律，用以使所述信号误差最小；

控制模块，用于计算求解后的所述状态反馈控制律对应的控制输入，在当前控制周期基于所述控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法。

本发明的有益效果为：1、设计了综合跟踪信号，并设计反馈控制律来保证车辆状态与跟踪信号的误差最小，保证车辆的多个控制目标，进而解决网联车辆自适应巡航控制中多个控制目标存在矛盾性的问题，在减小车辆跟车距离的同时，保证了车辆的安全性和乘客舒适性。

2、车辆多目标自适应巡航控制系统的可调参数比较少，操作方便，且计算简单，计算速度快，实时性好。

3、基于线性矩阵不等式计算反馈控制律，计算速度快，实时性好。

4、通过在线计算，能根据车辆实时状态变化计算出最优控制律对车辆状态进行调整，从而更好地实现车辆多目标自适应巡航。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的车辆多目标自适应巡航控制中目标车辆与前车的车间距变化曲线示意图；

图3为本申请实施例提供的车辆多目标自适应巡航控制中目标车辆速度变化曲线；

图4为本申请实施例提供的车辆多目标自适应巡航控制中目标车辆控制输入变化曲线；

图5为本申请实施例提供的一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制装置的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本申请的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。

下面的描述提供了示例，并且不对权利要求书中阐述的范围、适用性或示例进行限制。可以在不脱离本申请内容的范围的情况下，对描述的元素的功能和布置做出改变。各个示例可以适当省略、替代或添加各种过程或组件。例如所描述的方法可以以所描述的顺序不同的顺序来执行，并且可以添加、省略或组合各种步骤。此外，可以将关于一些示例描述的特征组合到其他示例中。

参见图1，图1是本申请实施例提供的一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制方法的流程示意图。在本申请实施例中，所述方法包括：

S101、获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，并基于所述车辆行驶信息表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标。

本申请的执行主体可以是网联车辆自适应巡航控制系统的云端服务器。

在本申请实施例中，目标车辆在行驶过程中，将会通过车载传感器获取其与前车之间的车辆行驶信息，并将车辆行驶信息上传至云端服务器。云端服务器获取到车辆行驶信息后，将以此为基础对网联车辆自适应巡航控制系统的多个控制目标分别进行表征，使得控制目标能够切实的表征出车辆多目标自适应巡航控制领域对车辆安全距离、相对速度、加速度控制等车辆行驶信息的准确性和实时性要求。

在一种可实施方式中，步骤S101包括：

获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，基于所述车辆行驶信息建立网联车辆运动学方程，用以表征所述目标车辆与前车之间的相对距离、所述目标车辆与前车之间的相对速度、所述目标车辆的加速度；

基于所述相对距离、相对速度和加速度表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标，所述控制目标包括乘客舒适性、车辆安全性和车辆跟随性。

在本申请实施例中，根据车辆行驶信息能够建立出网联车辆运动学方程，通过网联车辆运动学方程能够分别表征出目标车辆与前车之间的相对距离、目标车辆与前车之间的相对速度、目标车辆的加速度，进而使得云端服务器能够基于这些数据对各个控制目标进行表征。

具体的，网联车辆运动学方程的第一计算公式如下：

其中，变量k表示时刻，分别表示目标车辆的位置和速度；分别表示前车的位置和速度；/>分别表示目标车辆的加速度和控制输入；/>表示目标车辆的车辆动力学常数；/>表示采样周期；/>分别是目标车辆与前车的相对距离和相对速度。

用以表征乘客舒适性的第二计算公式为：

用以表征车辆安全性的第三计算公式为：

用以表征车辆跟随性的第四计算公式为：

其中，表示目标车辆的最大加速度；/>表示目标车辆的加速度变化量；/>表示车辆的最小安全距离；/>表示目标车辆的车头时距；/>分别表示目标车辆与前车的理想车间距和理想速度差；/>表示目标车辆与前车的理想车间距与实际车间距误差。

S102、基于各所述控制目标生成所述目标车辆的综合跟踪信号，并根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量。

在本申请实施例中，表征确定出各个控制目标后，为解决多个控制目标存在矛盾性的问题，云端服务器将整合各个控制目标，以此生成综合跟踪信号，使得后续对综合跟踪信号进行具体计算的过程中，能够在减小车辆跟车距离的同时，保证车辆的安全性和乘客舒适性等多个控制目标。由于在实际情况中，理想的综合跟踪信号与实际的综合跟踪信号之间存在误差，故将根据生成的综合跟踪信号对应的表征计算式确定出综合跟踪信号的信号误差，并以信号误差对车辆的状态向量进行表征。

在一种可实施方式中，步骤S102包括：

设置可调实数权重参数，并分别为各所述控制目标分配所述可调实数权重参数后，基于各所述控制目标与各所述可调实数参数生成所述目标车辆的综合跟踪信号；

根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量。

在本申请实施例中，将设置有可调实数权重参数，以此分别表示相对距离、相对速度和加速度的加权系数，所设计的本车综合跟踪信号对应的第五计算公式为：

其中，表示所设计的本车综合跟踪信号，/>表示前车加速度。

在一种可实施方式中，所述根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量，包括：

根据所述相对距离、相对速度以及加速度构建第一转置矩阵，基于所述第一转置矩阵生成所述网联车辆自适应巡航控制系统的离散状态空间模型；

基于所述综合跟踪信号的信号误差与第二转置矩阵构建第三转置矩阵，根据所述第三转置矩阵将所述离散状态空间模型转换为离散增广状态空间模型，所述第三转置矩阵为所述离散增广状态空间模型的状态向量，所述第二转置矩阵为所述第一转置矩阵的转置矩阵。

在本申请实施例中，根据相对距离、相对速度以及加速度构建有第一转置矩阵，根据第一转置矩阵与第一计算公式可以得到网联车辆自适应巡航控制系统离散状态空间模型，其对应的第六计算公式为：

其中，。

综合跟踪信号的信号误差为，将定义生成有第三转置矩阵/>，进而将离散状态空间模型转换为离散增广状态空间模型，其对应的第七计算公式如下：

其中，；

。

通过最终得到的离散增广状态空间模型便可以对状态向量进行迭代计算。

S103、根据所述状态向量生成状态反馈控制律，基于代价函数生成所述状态反馈控制律的优化问题方程，并基于所述优化问题方程求解所述状态反馈控制律，用以使所述信号误差最小。

在本申请实施例中，根据计算表征出的状态向量，能够设计生成有状态反馈控制律，并且能够根据代价函数生成有该状态反馈控制律的优化问题方程。前述过程中，状态反馈控制律、状态向量等计算数据均是由车辆行驶信息所计算表征出的计算表达式。在生成了优化问题方程后，才会对状态反馈控制律进行实际的求解计算，以此来使得最终得到的状态反馈控制律在当前的车辆行驶信息下的信号误差最小。

在一种可实施方式中，所述根据所述状态向量生成状态反馈控制律，包括：

定义第一求解矩阵与第二求解矩阵，根据所述第一求解矩阵与第二求解矩阵构建状态反馈控制矩阵，基于所述状态反馈控制矩阵与所述状态向量生成状态反馈控制律。

在本申请实施例中，将定义有第一求解矩阵和第二求解矩阵/>，根据第一求解矩阵与第二求解矩阵能够构建状态反馈控制矩阵/>，根据状态反馈控制矩阵与状态向量便能够设计生成状态反馈控制律/>。

代价函数为，优化问题方程对应的第八计算公式如下：

其中，为系统传递函数；/>是给定的/>性能界限；；/>；；/>；/>为可调实数权重参数，分别是跟踪误差权重和控制输入权重；j表示在当前k时刻往后预测的时间步；l表示从零时刻到k-1时刻的时间步。

在一种可实施方式中，所述基于所述优化问题方程求解所述状态反馈控制律，用以使所述信号误差最小，包括：

初始化各所述可调实数权重参数，计算初始状态向量；

基于所述优化问题方程与预设的各线性矩阵不等式约束式求解所述第一求解矩阵与第二求解矩阵，并计算求解所述状态反馈控制律；

基于所述状态反馈控制律确定控制输入，用以使所述信号误差最小。

在本申请实施例中，通过初始化各个可调实数权重参数，能够初始化矩阵，进而能够计算出初始状态向量/>。根据第一求解矩阵与第二求解矩阵，能够将优化问题方程调整为/>，通过给定/>、/>和/>，便能够基于优化问题方程与各个线性矩阵不等式约束式对第一求解矩阵/>与第二求解矩阵/>进行求解，以此计算出状态反馈控制矩阵/>，然后计算出状态反馈控制律/>，进而求得控制输入/>。

在本申请中，将设置有三个线性矩阵不等式约束式，对应的第九计算公式、第十计算公式、第十一计算公式如下：

其中，为松弛变量，取值为[0，1]；I为单位矩阵。

S104、计算求解后的所述状态反馈控制律对应的控制输入，在当前控制周期基于所述控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态。

在本申请实施例中，求解出状态反馈控制律后，云端服务器便能够确定出状态反馈控制律所对应的控制输入，此时得到的控制输入即为在当前的车辆行驶信息下，能够在减小车辆跟车距离的同时，还能保证车辆的安全性和乘客舒适性的最优控制输入。故云端服务器将在当前的控制周期内根据最终计算得到的控制输入对目标车辆的跟踪前车运动状态进行驱动。

在一种可实施方式中，所述方法还包括：

当进入下一控制周期时，重新计算所述控制输入，并重复所述在当前控制周期基于所述控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态的步骤。

在本申请实施例中，在下一个控制周期时，重新获取目标车辆和前车的实时车辆行驶信息并计算出新的控制输入，如此周而复始，实现网联车辆多目标自适应巡航。

示例性的，本申请的在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制方法对应的一种实际操作过程如下：

1、输入，安全距离/>，本车车辆动力学常数/>，采样周期/>=0.1s，车头时距/>=1s，/>约束条件/>=1，松弛变量/>=0.6，控制输入约束/>，前车0到64秒加速度/>，之后/>。

2、通过已经编写好的计算程序计算出k=1时刻车辆多目标自适应巡航系统的状态反馈控制矩阵，输入参数代入线性矩阵不等式，求出符合条件的

然后计算出状态反馈控制矩阵。

3、得到状态反馈控制矩阵之后，进一步计算出控制输入，驱动本车跟踪前车运动状态；在下一个控制周期时，重新获取本车和前车的实时车辆行驶信息并计算出新的控制输入/>，如此周而复始，实现网联车辆多目标自适应巡航。

实际控制效果如图2、图3、图4所示，图2为车辆多目标自适应巡航控制中本车与前车的车间距变化曲线；图3为车辆多目标自适应巡航控制中本车速度变化曲线；图4为车辆多目标自适应巡航控制中本车控制输入变化曲线。

下面将结合附图5，对本申请实施例提供的在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制装置进行详细介绍。需要说明的是，附图5所示的在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制装置，用于执行本申请图1所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请图1所示的实施例。

请参见图5，图5是本申请实施例提供的一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制装置的结构示意图。如图5所示，所述装置包括：

获取模块501，用于获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，并基于所述车辆行驶信息表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标；

生成模块502，用于基于各所述控制目标生成所述目标车辆的综合跟踪信号，并根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量；

求解模块503，用于根据所述状态向量生成状态反馈控制律，基于代价函数生成所述状态反馈控制律的优化问题方程，并基于所述优化问题方程求解所述状态反馈控制律，用以使所述信号误差最小；

控制模块504，用于计算求解后的所述状态反馈控制律对应的控制输入，在当前控制周期基于所述控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态。

在一种可实施方式中，获取模块501包括：

获取单元，用于获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，基于所述车辆行驶信息建立网联车辆运动学方程，用以表征所述目标车辆与前车之间的相对距离、所述目标车辆与前车之间的相对速度、所述目标车辆的加速度；

第一表征单元，用于基于所述相对距离、相对速度和加速度表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标，所述控制目标包括乘客舒适性、车辆安全性和车辆跟随性。

在一种可实施方式中，生成模块502包括：

设置单元，用于设置可调实数权重参数，并分别为各所述控制目标分配所述可调实数权重参数后，基于各所述控制目标与各所述可调实数参数生成所述目标车辆的综合跟踪信号；

第二表征单元，用于根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量。

在一种可实施方式中，生成模块502还包括：

第一构建单元，用于根据所述相对距离、相对速度以及加速度构建第一转置矩阵，基于所述第一转置矩阵生成所述网联车辆自适应巡航控制系统的离散状态空间模型；

第二构建单元，用于基于所述综合跟踪信号的信号误差与第二转置矩阵构建第三转置矩阵，根据所述第三转置矩阵将所述离散状态空间模型转换为离散增广状态空间模型，所述第三转置矩阵为所述离散增广状态空间模型的状态向量，所述第二转置矩阵为所述第一转置矩阵的转置矩阵。

在一种可实施方式中，求解模块503包括：

定义单元，用于定义第一求解矩阵与第二求解矩阵，根据所述第一求解矩阵与第二求解矩阵构建状态反馈控制矩阵，基于所述状态反馈控制矩阵与所述状态向量生成状态反馈控制律。

在一种可实施方式中，求解模块503还包括：

第一计算单元，用于初始化各所述可调实数权重参数，计算初始状态向量；

第二计算单元，用于基于所述优化问题方程与预设的各线性矩阵不等式约束式求解所述第一求解矩阵与第二求解矩阵，并计算求解所述状态反馈控制律；

第三计算单元，用于基于所述状态反馈控制律确定控制输入，用以使所述信号误差最小。

在一种可实施方式中，所述装置还包括：

重复模块，用于当进入下一控制周期时，重新计算所述控制输入，并重复所述在当前控制周期基于所述控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态的步骤。

本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请实施例的技术方案可借助软件和/或硬件来实现。本说明书中的“单元”和“模块”是指能够独立完成或与其他部件配合完成特定功能的软件和/或硬件，其中硬件例如可以是现场可编程门阵列（Field－ProgrammableGate Array，FPGA）、集成电路（Integrated Circuit，IC）等。

本申请实施例的各处理单元和/或模块，可通过实现本申请实施例所述的功能的模拟电路而实现，也可以通过执行本申请实施例所述的功能的软件而实现。

参见图6，其示出了本申请实施例所涉及的一种电子设备的结构示意图，该电子设备可以用于实施图1所示实施例中的方法。如图6所示，电子设备600可以包括：至少一个中央处理器601，至少一个网络接口604，用户接口603，存储器605，至少一个通信总线602。

其中，通信总线602用于实现这些组件之间的连接通信。

其中，用户接口603可以包括显示屏（Display）、摄像头（Camera），可选用户接口603还可以包括标准的有线接口、无线接口。

其中，网络接口604可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。

其中，中央处理器601可以包括一个或者多个处理核心。中央处理器601利用各种接口和线路连接整个电子设备600内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器605内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器605内的数据，执行终端600的各种功能和处理数据。可选的，中央处理器601可以采用数字信号处理（Digital SignalProcessing，DSP）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）、可编程逻辑阵列（Programmable Logic Array，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。中央处理器601可集成中央中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、图像中央处理器（GraphicsProcessing Unit，GPU）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到中央处理器601中，单独通过一块芯片进行实现。

其中，存储器605可以包括随机存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括只读存储器（Read-Only Memory）。可选的，该存储器605包括非瞬时性计算机可读介质（non-transitory computer-readable storage medium）。存储器605可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器605可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器605可选的还可以是至少一个位于远离前述中央处理器601的存储装置。如图6所示，作为一种计算机存储介质的存储器605中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及程序指令。

在图6所示的电子设备600中，用户接口603主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而中央处理器601可以用于调用存储器605中存储的在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制应用程序，并具体执行以下操作：

获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，并基于所述车辆行驶信息表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标；

基于各所述控制目标生成所述目标车辆的综合跟踪信号，并根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量；

根据所述状态向量生成状态反馈控制律，基于代价函数生成所述状态反馈控制律的优化问题方程，并基于所述优化问题方程求解所述状态反馈控制律，用以使所述信号误差最小；

计算求解后的所述状态反馈控制律对应的控制输入，在当前控制周期基于所述控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。其中，计算机可读存储介质可以包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、DVD、CD-ROM、微型驱动器以及磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、DRAM、VRAM、闪速存储器设备、磁卡或光卡、纳米系统（包括分子存储器IC），或适合于存储指令和/或数据的任何类型的媒介或设备。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器（Read-Only Memory， ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通进程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器（Read-Only Memory， ROM）、随机存取器（Random AccessMemory，RAM）、磁盘或光盘等。

以上所述者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里的公开后，将容易想到本公开的其实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。

Claims (5)

1.一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，并基于所述车辆行驶信息表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标；

基于各所述控制目标生成所述目标车辆的综合跟踪信号，并根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量；

根据所述状态向量生成状态反馈控制律，基于代价函数生成所述状态反馈控制律的优化问题方程，并基于所述优化问题方程求解所述状态反馈控制律，用以使所述信号误差最小；

计算求解后的所述状态反馈控制律对应的控制输入，在当前控制周期基于所述控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态；

其中，所述获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，并基于所述车辆行驶信息表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标，包括：

获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，基于所述车辆行驶信息建立网联车辆运动学方程，用以表征所述目标车辆与前车之间的相对距离、所述目标车辆与前车之间的相对速度、所述目标车辆的加速度；

基于所述相对距离、相对速度和加速度表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标，所述控制目标包括乘客舒适性、车辆安全性和车辆跟随性；

所述基于各所述控制目标生成所述目标车辆的综合跟踪信号，并根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量，包括：

设置可调实数权重参数，并分别为各所述控制目标分配所述可调实数权重参数后，基于各所述控制目标与各所述可调实数参数生成所述目标车辆的综合跟踪信号；

根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量；

所述根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量，包括：

根据所述相对距离、相对速度以及加速度构建第一转置矩阵，基于所述第一转置矩阵生成所述网联车辆自适应巡航控制系统的离散状态空间模型；

基于所述综合跟踪信号的信号误差与第二转置矩阵构建第三转置矩阵，根据所述第三转置矩阵将所述离散状态空间模型转换为离散增广状态空间模型，所述第三转置矩阵为所述离散增广状态空间模型的状态向量，所述第二转置矩阵为所述第一转置矩阵的转置矩阵；

所述根据所述状态向量生成状态反馈控制律，包括：

定义第一求解矩阵与第二求解矩阵，根据所述第一求解矩阵与第二求解矩阵构建状态反馈控制矩阵，基于所述状态反馈控制矩阵与所述状态向量生成状态反馈控制律；

所述基于所述优化问题方程求解所述状态反馈控制律，用以使所述信号误差最小，包括：

初始化各所述可调实数权重参数，计算初始状态向量；

基于所述优化问题方程与预设的各线性矩阵不等式约束式求解所述第一求解矩阵与第二求解矩阵，并计算求解所述状态反馈控制律；

基于所述状态反馈控制律确定控制输入，用以使所述信号误差最小。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当进入下一控制周期时，重新计算所述控制输入，并重复所述在当前控制周期基于所述控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态的步骤。

3.一种在线优化调度的网联车辆多目标自适应巡航控制装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，并基于所述车辆行驶信息表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标；

生成模块，用于基于各所述控制目标生成所述目标车辆的综合跟踪信号，并根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量；

求解模块，用于根据所述状态向量生成状态反馈控制律，基于代价函数生成所述状态反馈控制律的优化问题方程，并基于所述优化问题方程求解所述状态反馈控制律，用以使所述信号误差最小；

控制模块，用于计算求解后的所述状态反馈控制律对应的控制输入，在当前控制周期基于所述控制输入驱动所述目标车辆的跟踪前车运动状态；

其中，所述获取模块包括：

获取单元，用于获取目标车辆与前车之间的车辆行驶信息，基于所述车辆行驶信息建立网联车辆运动学方程，用以表征所述目标车辆与前车之间的相对距离、所述目标车辆与前车之间的相对速度、所述目标车辆的加速度；

第一表征单元，用于基于所述相对距离、相对速度和加速度表征网联车辆自适应巡航控制系统的各控制目标，所述控制目标包括乘客舒适性、车辆安全性和车辆跟随性；

所述生成模块包括：

设置单元，用于设置可调实数权重参数，并分别为各所述控制目标分配所述可调实数权重参数后，基于各所述控制目标与各所述可调实数参数生成所述目标车辆的综合跟踪信号；

第二表征单元，用于根据所述综合跟踪信号的信号误差表征状态向量；

所述生成模块还包括：

第一构建单元，用于根据所述相对距离、相对速度以及加速度构建第一转置矩阵，基于所述第一转置矩阵生成所述网联车辆自适应巡航控制系统的离散状态空间模型；

第二构建单元，用于基于所述综合跟踪信号的信号误差与第二转置矩阵构建第三转置矩阵，根据所述第三转置矩阵将所述离散状态空间模型转换为离散增广状态空间模型，所述第三转置矩阵为所述离散增广状态空间模型的状态向量，所述第二转置矩阵为所述第一转置矩阵的转置矩阵；

所述求解模块包括：

定义单元，用于定义第一求解矩阵与第二求解矩阵，根据所述第一求解矩阵与第二求解矩阵构建状态反馈控制矩阵，基于所述状态反馈控制矩阵与所述状态向量生成状态反馈控制律；

所述求解模块还包括：

第一计算单元，用于初始化各所述可调实数权重参数，计算初始状态向量；

第二计算单元，用于基于所述优化问题方程与预设的各线性矩阵不等式约束式求解所述第一求解矩阵与第二求解矩阵，并计算求解所述状态反馈控制律；

第三计算单元，用于基于所述状态反馈控制律确定控制输入，用以使所述信号误差最小。

4.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-2任一项所述方法的步骤。

5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-2任一项所述方法的步骤。