CN116719328B - 一种多无人车编队队形控制及避障重构方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种多无人车编队队形控制及避障重构方法与系统，涉及非电变量控制技术领域。本发明在实施过程中，可仅由领航车实时求解与各跟随车的编队参数，跟随车只负责按编队参数跟踪，不需要路径规划，具有重构求解效率高的特点；并且，通过比例控制器分别建立编队参数和误差函数对跟随车的控制分量，能够实现误差的收敛，使无人车迅速运动至编队参数要求的位置，队形形成迅速且保持精度高；进一步，以跟随车的最大输出控制量为约束进行跟随车输出控制量的确定，能够限制跟随车总控制量，使输出控制量满足车辆运动能力，跟踪过程平滑，不会出现超调的现象。

Description

一种多无人车编队队形控制及避障重构方法与系统

技术领域

本发明涉及非电变量控制技术领域，特别是涉及一种多无人车编队队形控制及避障重构方法与系统。

背景技术

随着社会的进步，无人驾驶技术迅速发展，但目前的无人驾驶汽车主要以单车智能模式运行，缺少与其他车辆的高效交互，不仅限制了交通效率，还制约了自动驾驶技术的发展。近年来，多无人车编队技术迅速发展，但对于多车编队系统，缺乏队形保持稳定且避障重构灵活的编队控制方法。

在多车编队中，各无人车之间的位置误差收敛迅速，以迅速形成并保持目标队形；同时，为充分考虑障碍物环境及编队任务的多样性，各无人车之间的相对位置又应该灵活多变；在编队行驶过程中，多车编队与障碍物及编队内部无人车之间均不应存在碰撞风险，且应该充分考虑无人车的运动能力，避免忽略车辆尺寸及运动特性进行编队控制。但是目前的多车编队控制方法难以同时满足以上要求，基于此，本领域亟需一种能够在充分利用环境中可行域范围和编队内无人车的运动能力的前提下，同时满足多车编队队形保持稳定性和避障重构灵活性的编队控制方法。

发明内容

为解决现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种多无人车编队队形控制及避障重构方法与系统。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种多无人车编队队形控制及避障重构方法，包括：

获取车辆编队中领航车与跟随车间的距离参数以及跟随车的宽度；

确定先验路点，并基于所述先验路点、所述领航车与跟随车间的距离参数以及所述跟随车的宽度确定横向可行域；

当所述横向可行域不满足所述车辆编队的通行要求时，更新所述车辆编队的编队参数；

采用比例控制器确定所述车辆编队的误差控制函数对跟随车的控制分量；

实时获取领航车的车辆状态和跟随车的车辆状态；

基于更新后的编队参数、所述领航车的车辆状态、所述跟随车的车辆状态和所述控制分量，以跟随车的最大输出控制量为约束确定跟随车的输出控制量；跟随车的最大输出控制量包括：跟随车的最大车速和跟随车前轮的最大转角。

可选地，所述车辆编队的通行要求为：

；

式中，表示在第个先验路点到领航车一侧车速的垂向距离，表示在第个先验路点到领航车另一侧车速的垂向距离，表示跟随车的宽度，表示冗余宽度，表示领航车后轴中心点一侧的横向可行域，表示领航车后轴中心点另一侧的横向可行域。

可选地，在更新所述车辆编队的编队参数后，所述方法还包括：

基于更新后的所述编队参数完成车辆编队队形的重构。

可选地，基于更新后的编队参数、所述领航车的车辆状态、所述跟随车的车辆状态和所述控制分量，以跟随车的最大输出控制量为约束确定跟随车的输出控制量，具体包括：

基于基于更新后的编队参数、所述领航车的车辆状态、所述跟随车的车辆状态和所述控制分量确定跟随车的期望控制量；

以跟随车的最大输出控制量为约束，基于所述跟随车的期望控制量确定所述跟随车的输出控制量。

可选地，跟随车的期望控制量为：

；

式中，表示时刻跟随车的期望速度，表示领航车的速度，表示时刻领航车的航向角，表示时刻跟随车的航向角，表示期望角度，表示消除纵向误差的比例控制系数，表示时刻的纵向误差函数，表示时刻跟随车前轮转角，表示时刻的横向误差函数，表示期望距离，表示跟随车的速度，表示消除横向误差的比例控制系数，表示跟随车轴距。

可选地，所述跟随车的输出控制量为：

；

；

式中，表示跟随车的最大车速，表示跟随车前轮的最大转角，表示时刻跟随车输出的速度，表示时刻跟随车输出的前轮转角。

一种多无人车编队队形控制及避障重构系统，包括：

数据采集器，用于采集车辆编队中领航车与跟随车间的距离参数以及跟随车的宽度，并用于实时采集领航车的车辆状态和跟随车的车辆状态；

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，分别与所述数据采集器和所述存储器连接，用于基于所述数据采集器采用的车辆状态，调取并执行所述计算机程序，以实施上述提供的多无人车编队队形控制及避障重构方法。

可选地，所述处理器包括：

参数获取模块，用于获取车辆编队中领航车与跟随车间的距离参数以及跟随车的宽度；

可行域确定模块，用于确定先验路点，并基于所述先验路点、所述领航车与跟随车间的距离参数以及所述跟随车的宽度确定横向可行域；

参数更新模块，用于当所述横向可行域不满足所述车辆编队的通行要求时，更新所述车辆编队的编队参数；

控制分量确定模块，用于采用比例控制器确定所述车辆编队的误差控制函数对跟随车的控制分量；

车辆状态获取模块，用于实时获取领航车的车辆状态和跟随车的车辆状态；

控制量输出模块，用于基于更新后的编队参数、所述领航车的车辆状态、所述跟随车的车辆状态和所述控制分量，以跟随车的最大输出控制量为约束确定跟随车的输出控制量；跟随车的最大输出控制量包括：跟随车的最大车速和跟随车前轮的最大转角。

可选地，所述存储器为计算机可读存储介质。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供的多无人车编队队形控制及避障重构方法与系统，可仅由领航车实时求解与各跟随车的编队参数，跟随车只负责按编队参数跟踪，不需要路径规划，具有重构求解效率高的特点；并且，通过比例控制器分别建立编队参数和误差函数对跟随车的控制分量，能够实现误差的收敛，使无人车迅速运动至编队参数要求的位置，队形形成迅速且保持精度高；进一步，以跟随车的最大输出控制量为约束进行跟随车输出控制量的确定，能够限制跟随车总控制量，使输出控制量满足车辆运动能力，跟踪过程平滑，不会出现超调的现象。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要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发明的一些实施例，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为本发明提供的多无人车编队队形控制及避障重构方法流程图；

图2为本发明实施例提供的领航-跟随编队模型示意图；

图3为本发明实施例提供的编队先验策略示意图；

图4为本发明实施例提供的编队横向可行域示意图；

图5为本发明实施例提供的重构至纵队队形示意图；

图6为本发明实施例提供的误差函数对控制量的影响示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种多无人车编队队形控制及避障重构方法与系统，能够在充分利用环境中可行域范围和编队内无人车的运动能力的前提下，满足多车编队队形保持稳定性和避障重构灵活性。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，本发明提供的多无人车编队队形控制及避障重构方法，包括：

步骤100：获取车辆编队中领航车与跟随车间的距离参数以及跟随车的宽度。

步骤101：确定先验路点，并基于先验路点、领航车与跟随车间的距离参数以及跟随车的宽度确定横向可行域。

步骤102：当横向可行域不满足车辆编队的通行要求时，更新车辆编队的编队参数。

步骤103：采用比例控制器确定车辆编队的误差控制函数对跟随车的控制分量。

步骤104：实时获取领航车的车辆状态和跟随车的车辆状态。

步骤105：基于更新后的编队参数、领航车的车辆状态、跟随车的车辆状态和控制分量，以跟随车的最大输出控制量为约束确定跟随车的输出控制量。跟随车的最大输出控制量包括：跟随车的最大车速和跟随车前轮的最大转角。

在实际应用过程中，在进行上述多无人车编队队形控制及避障重构方法之前，需要先建立编队，例如，将多车编队内的无人车分为一辆领航车和多辆跟随车，对每辆跟随车和领航车建立编队，表示编队参数。如图2所示，表示领航车后轴中心点，表示跟随车后轴中心点，表示领航车的航向角，表示跟随车的航向角，表示稳定编队时领航车和跟随车的期望距离，为稳定编队时点和点的连线所在方向和跟随车速度方向的夹角，表示稳定编队时领航车和跟随车的期望角度。基于此，当领航车后轴中心点与跟随车后轴中心点间的距离为期望距离，且领航车后轴中心点与跟随车后轴中心点的连线与的夹角为期望角度，则称领航车与跟随车处于编队状态，即：

（1）；

其中，，，上标表示向量的转置，表示方向的单位向量，有：

（2）；

其中，表示跟随车后轴中心点的横坐标，表示跟随车后轴中心点的纵坐标，表示领航车后轴中心点的横坐标，表示领航车后轴中心点的纵坐标。

在实际编队行驶过程中，编队不一定能时时刻刻满足上式（2），则定义编队的误差函数为：

（3）；

其中，表示在时刻编队的误差值，表示在时刻编队中领航车后轴中心点位置，表示在时刻编队中跟随车后轴中心点位置，表示在时刻编队中跟随车的航向角，表示方向的单位向量。

对于不同的跟随车，编队参数不同，对于一辆领航车、两辆跟随车形成的三车编队，假设定义三种队形分别为：

（1）期望三角队形，：

该队形为初始设定的期望队形，三台车成正三角队形且相对距离较大，在宽阔区域不需要编队重构来避障时，应采用这种队形行驶。其中，和分别为该队形中两辆跟随车后轴中心点与领航车后轴中心点的期望距离，和分别为该队形中两辆跟随车与领航车的期望角度，且，。

（2）小三角队形，：

该队形为当多车编队遇到较为狭窄的区域，仅通过缩小编队内车辆相对距离就可以安全通过该区域的队形。其中，和分别为该队形中两辆跟随车后轴中心点与领航车后轴中心点的期望距离，和分别为该队形中两辆跟随车与领航车的期望角度，且，。

（3）纵队队形，：

该队形为当多车编队遇到极端狭窄的区域，只能以纵队方式通过的队形。其中，和分别为该队形中两辆跟随车后轴中心点与领航车后轴中心点的期望距离，和分别为该队形中两辆跟随车与领航车的期望角度，且，。

进一步，以上述定义的三种车辆编队队形为例，对本发明上述提供的多无人车编队队形控制及避障重构方法的实施原理和实施过程进行说明。

首先，进行编队参数避障更新：

在编队行驶过程中，领航车除跟踪其路径行驶外，还需要利用先验策略，确定前方一段距离内横向可行域宽度，并据此提前判断是否需要更新编队参数、重构队形以实现编队避障。基于此，编队参数避障更新的过程包括：

步骤1、确定先验路点：

本步骤用于领航车确定需实时判断的横向可行域的位置。假设领航车能按已有路径规划结果行驶，时刻领航车后轴中心点处于第个路点，则在不进行编队重构且领航车以最快速度行驶的前提下，经过某一段时间后，领航车后轴中心点将到达第个路点位置。其中，需要略大于多车编队从期望三角队形重构至纵队队形所需时间，其意义在于，即使前方遇到最狭窄的路况，编队可以在经过个路点后，重构为代表最大通过能力的纵队队形。

如图3所示，用实线代表车辆轮廓的多车编队中，领航车后轴中心点处于第个路点的位置，而用虚线代表车辆轮廓的多车编队中，领航车后轴中心点处于第个路点的位置。当多车编队领航车实际位置到达实线所示位置时，应该对第个路点对应的位置，确定领航车左右两侧横向可行域，即领航车后轴中心点一侧的横向可行域和领航车后轴中心点另一侧的横向可行域。

步骤2、横向可行域确定：

当领航车在第个路点而需要判断第个路点的横向可行域时，假设领航车能高精度跟踪路径，在时间后，领航车后轴中心点与第个路点重合。

从领航车后轴中心点出发，沿着领航车速度的垂向向外延伸搜索，确定第个路点时，将领航车后轴中心点一侧的横向可行域和领航车后轴中心点另一侧的横向可行域分别作为跟随车在第个路点时实际横向可行域上限和的确定依据。其中，编队横向可行域可参见图4，图4中，表示第个路点时，领航车后轴中心点一侧的横向可行域，表示第个路点时，领航车后轴中心点另一侧的横向可行域，和分别表示跟随车在第个路点时左右两侧实际横向可行域上限，表示第一个跟随车的后轴中心点坐标，表示第二个跟随车的后轴中心点坐标表示第一个跟随车后轴中心点的速度，表示第二个跟随车后轴中心点的速度，表示第一个跟随车后轴中心点与领航车后轴中心点的连线和第一个跟随车速度方向的期望夹角，表示第二个跟随车后轴中心点与领航车后轴中心点的连线和第二个跟随车速度方向的期望夹角。

则在第个路点，、和、应该存在以下关系：

（4）；

其中，式中，表示在第个先验路点到领航车一侧车速的垂向距离，表示在第个先验路点到领航车另一侧车速的垂向距离，表示跟随车的宽度，表示冗余宽度，表示领航车后轴中心点一侧的横向可行域，表示领航车后轴中心点另一侧的横向可行域。

在跟随车实际横向可行域的确定过程中，没有限定编队形状，仅从领航车的角度出发确定可行域，因此，本发明在不同编队下具有普适性，经过编队重构后，也可以应用这一可行域确定方式确定跟随车实际横向可行域。

在本发明中，多车编队中领航车与跟随车之间的期望距离较小，即各跟随车与领航车的横向距离和纵向距离都较小，则可以将领航车当前位置的可行域，作为跟随车经过短距离的移动后到达领航车此位置附近时的可行域。考虑到无人车的实际横纵向运动，这种方式在大多数情况下是可行的，但在少数极端狭窄路况，跟随车存在碰撞风险。因此，为降低这类碰撞风险，并考虑到控制精度、通信延时等潜在问题，设计了冗余宽度，通过减小可行域的方式，提升安全性。通过无人车尺寸、编队策略、编队控制精度等综合确定冗余宽度的值。

步骤3、考虑避障的编队参数更新：

在求解到到的垂向距离和到的垂向距离后，应该判断是否需要更新编队参数及确定更新参数值。

为方便后续表达，令：

（5）；

上式（5）的意义在于简化算法：当可行域较大时，不用对到的垂向距离和到的垂向距离同时进行判断，而当可行域较小、有必要进行队形重构时，领航车路径一般会处于两侧障碍物的较中间位置，因此，使用两者中的较小值进行重构队形求解也是可行的。重构编队参数求解采用以下公式进行：

(6)；

步骤4、重构编队参数发布：

领航车在行驶过程中，实时发布与各跟随车的编队参数。当需要编队队形重构避障时，应该提前发布更新后的编队参数。

当编队重构过程中，各无人车之间不存在碰撞风险时，领航车可以同步发布与各跟随车的编队参数更新值。例如，当编队队形在期望三角队形到小三角队形间重构时，编队参数中仅各跟随车与领航车之间的期望距离发生改变，期望角度没变，编队内部各无人车无碰撞风险，可以同步发布。

但当编队重构过程中，各无人车之间存在碰撞风险时，应采用分步重构策略，避免编队内部发生碰撞。具体来说，当领航车后轴中心点处于第个路点的位置时，触发了需重构至纵队队形的条件，则可以采用中央控制器发送重构编队参数给第一个跟随车，第一个跟随车接收到后，立刻开始队形重构，经过个路点完成队形重构。在重构条件触发前，第二个跟随车的编队参数为，根据实际情况为或，在重构触发时，先将第二个跟随车编队参数更新为，其中：

（7）；

式中，和表示第二个跟随车编队参数中的角度参数，即编队参数更新后，第二个跟随车后轴中心点与领航车后轴中心点的连线和第二个跟随车速度方向的期望夹角。

当第二个跟随车初步形成编队或第一个跟随车与第二个跟随车无碰撞风险后，采用中央控制器再发送重构编队参数，第二个跟随车接收到后，按此参数完成队形重构。该第二个跟随车重构的过程共经历个路点，至此，队形重构完成，如图5所示。

从期望三角队形重构至纵队队形所需时间是最长的，且一般来说，，因此，上述采用的表示为：

（8）；

其中，为确定横向可行域时，先验路点编号超前当前路点编号的数值，和均为期望三角队形重构至纵队队形的相关参数，为一个较小的正整数，是考虑到控制精度、通信延时等设计的冗余量。

步骤5、编队恢复触发：

在多车编队通过障碍物后，应该触发编队恢复，以期望三角队形行驶。

在本发明中，统称由期望三角队形重构为小三角队形、期望三角队形重构为纵队队形、小三角队形重构为纵队队形为队形缩小，统称由纵队队形重构为期望三角队形、小三角队形重构为期望三角队形、纵队队形重构为小三角队形为队形扩大。

在每次触发队形缩小这类多车编队重构情况时，都应该设置路点标志位。如果触发期望三角队形重构为小三角队形且未完成编队重构前，又触发了小三角队形重构为纵队队形，则应该重置路点标志位。必须在领航车后轴中心点行驶至第个路点时才能成功触发队形扩大这类编队重构：

（9）；

其中，是为保证多车编队已经通过障碍物区域设计的固定值。

式（9）表示，当多车编队将通过队形缩小的方式来通过障碍物区域时，必须等多车编队完成队形重构且安全通过障碍物区域后，才能进行队形扩大。如果没有式（9）限制，将有可能出现多车编队还没有通过障碍物区域，就触发了队形扩大的情况，导致碰撞的发生。

其次，进行跟随车控制量求解：

在编队行驶过程中的时刻，跟随车得到领航车的车辆状态后，跟随车应该结合自身车辆状态及编队参数，求解该时刻的控制量。

基于此，跟随车控制量求解过程包括：

步骤1、跟随参数获取：

在多车编队行驶过程中，跟随车需要获取实时相关参数，才能进行控制量求解以高精度编队行驶。其中需要的参数包括：由领航车实时求解发布、经多车编队通信系统传输的各跟随车对应编队参数，由领航车实时发布、经多车编队通信系统传输的领航车车辆状态，领航车车辆状态包括领航车后轴中心点坐标、车速、航向角，由跟随车底盘获取的跟随车后轴中心点坐标、车速和航向角。

步骤2、编队参数控制分量求解：

为表述方便，定义表示与全局坐标系轴的夹角为的单位向量，定义表示与全局坐标系轴的夹角为的单位向量，即：

（10）；

在仅考虑编队参数对跟随车控制量的影响时，不考虑编队误差函数的影响，即时，有：

（11）；

对上式（11）；移项并关于微分，得到：

（12）；

由微分的定义及车辆运动学模型可得：

（13）；

其中，为跟随车虚拟前轮转角，为跟随车轴距。

带入式（12）可得：

（14）；

为将上式（14）通过数学运算方法简化，定义旋转矩阵为：

（15）；

将式（14）；等式左右两边均右乘该旋转矩阵，可得：

（16）；

将式（16）整理化简，可得：

（17）；

则由式（17）可得：

（18）；

将式（18）带入式（17），可得：

（19）；

综上，在的前提下，各跟随车基于领航车的车辆状态和编队参数，得到跟随车的控制量为：

（20）；

步骤3、误差函数控制分量求解：

在实际编队形成、编队保持及编队变换的过程中，误差函数不可能成立。因此，推导为实现编队行驶时，误差函数造成的跟随车控制分量。

由图6可得，当领航车与跟随车处于编队行驶时，领航车虚拟后轴中心点应该是图6中的点，显然点与点未重合，存在误差向量。为通过对跟随车的横纵向控制消除误差向量，将误差函数分别向和方向正交分解，得到纵向误差函数和横向误差函数，为：

（21）；

其中，表示纵向误差函数，表示横向误差函数。

纵向误差主要通过控制跟随车车速来消除，横向误差函数主要通过控制跟随车虚拟前轮转角来消除。通过设计比例控制器，可得误差函数对跟随车的控制分量，为：

（22）；

其中，表示为消除纵向误差的比例控制系数，表示为消除横向误差的比例控制系数，其具体值应结合编队中车辆运动能力、期望队形控制精度、仿真结果等综合决定。

步骤4、跟随车控制总量求解：

结合式（20）和式（22），可得跟随车控制总量为：

（23）；

由车辆运动学可得：

（24）；

联立式（23）和式（24），可得编队时跟随车的期望控制量为：

（25）；

步骤5、限制跟随车输出控制量：

在上述计算编队中跟随车的期望控制量时，仅为理论推导，并未考虑某些车辆特性限制，比如车辆的最大车速限制、车辆的最大加速度限制、虚拟前轮转角的最大角速度限制等。忽略这些限制，则计算出的期望控制量可能超出无人车的控制能力，导致无人车无法实现期望控制量，使编队稳定性降低，甚至不能有效形成编队。因此，需要对跟随车的输出控制量做一定的约束。

已知跟随车的最大车速为，最大加速度为，虚拟前轮最大转角为，虚拟前轮转角的最大角速度为，控制量的更新时间为，即每经过时间跟随车向其底盘发送一次最新计算出来的期望控制量。

在对跟随车的纵向控制量约束时，首先考虑最大加速度的限制，约束跟随车速度的变化率，更新时刻跟随车期望车速为：

（26）；

其中，，表示时间内无人车的最大速度变化量。

随后，在式速度更新结果的结果上，考虑最大车速的限制：

（27）；

而在对跟随车的横向控制量约束时，思路相似，也是首先考虑虚拟前轮转角的最大角速度的限制，约束跟随车前轮转角的变化率，更新时刻跟随车前轮转角为：

（28）；

其中，，表示时间内无人车的最大速度变化量。

随后，在式（28）中对虚拟前轮转角更新的结果上，考虑虚拟前轮最大转角为的限制，则有：

（29）；

将以上考虑相关约束后更新得到的控制量作为时刻最终的输出控制量，该最终输出控制量考虑了期望编队参数、时刻的误差函数以及无人车的运动控制能力，通过设计合理的比例控制系数，编队内的车辆可以快速从非编队状态快速运动至编队状态，并保持编队状态稳定行驶，该编队控制具有较高的精度、鲁棒性及较快的响应。

基于上述描述，本发明提供的多无人车编队队形控制及避障重构方法，可以使多车编队队形形成迅速、保持稳定、避障重构灵活。

具体的，领航车基于先验策略和已有的路径规划结果，判断是否需要编队重构避障，并更新队形参数。重构求解效率高，仅由领航车实时求解与各跟随车的编队参数即可，跟随车只负责按编队参数跟踪，不需要路径规划。避障重构过程及队形恢复过程充分考虑效率与安全性，在避免编队内部发生碰撞及编队与环境障碍物发生碰撞的前提下，可以灵活避障。

在编队形成及保持过程中，误差函数收敛迅速，队形控制精度高。分别建立编队参数和误差函数对跟随车的控制分量，通过比例控制器实现误差的收敛，使无人车迅速运动至编队参数要求的位置，队形形成迅速且保持精度高。通过限制跟随车总控制量，使输出控制量满足车辆运动能力，跟踪过程平滑，一般不会出现超调的现象。

进一步，本发明还提供了一种多无人车编队队形控制及避障重构系统。该系统包括：数据采集器、存储器和处理器。

数据采集器用于采集车辆编队中领航车与跟随车间的距离参数以及跟随车的宽度，并用于实时采集领航车的车辆状态和跟随车的车辆状态。

存储器用于存储计算机程序。

处理器分别与数据采集器和存储器连接，以用于基于数据采集器采用的车辆状态，调取并执行计算机程序，以实施上述提供的多无人车编队队形控制及避障重构方法。

进一步，本发明采用的处理器包括：参数获取模块、可行域确定模块、参数更新模块、控制分量确定模块、车辆状态获取模块和控制量输出模块。

其中，参数获取模块用于获取车辆编队中领航车与跟随车间的距离参数以及跟随车的宽度。

可行域确定模块用于确定先验路点，并基于先验路点、领航车与跟随车间的距离参数以及跟随车的宽度确定横向可行域。

参数更新模块用于当横向可行域不满足车辆编队的通行要求时，更新车辆编队的编队参数。

控制分量确定模块用于采用比例控制器确定车辆编队的误差控制函数对跟随车的控制分量。

车辆状态获取模块用于实时获取领航车的车辆状态和跟随车的车辆状态。

控制量输出模块用于基于更新后的编队参数、领航车的车辆状态、跟随车的车辆状态和控制分量，以跟随车的最大输出控制量为约束确定跟随车的输出控制量。跟随车的最大输出控制量包括：跟随车的最大车速和跟随车前轮的最大转角。

此外，上述存储器中存储的计算机程序通过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介质中。基于这样的理解，本发明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介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种多无人车编队队形控制及避障重构方法，其特征在于，包括：

获取车辆编队中领航车与跟随车间的距离参数以及跟随车的宽度；

确定先验路点，并基于所述先验路点、所述领航车与跟随车间的距离参数以及所述跟随车的宽度确定横向可行域；

当所述横向可行域不满足所述车辆编队的通行要求时，更新所述车辆编队的编队参数；

采用比例控制器确定所述车辆编队的误差控制函数对跟随车的控制分量；

实时获取领航车的车辆状态和跟随车的车辆状态；

基于更新后的编队参数、所述领航车的车辆状态、所述跟随车的车辆状态和所述控制分量，以跟随车的最大输出控制量为约束确定跟随车的输出控制量；跟随车的最大输出控制量包括：跟随车的最大车速和跟随车前轮的最大转角；

基于更新后的编队参数、所述领航车的车辆状态、所述跟随车的车辆状态和所述控制分量，以跟随车的最大输出控制量为约束确定跟随车的输出控制量，具体包括：

基于更新后的编队参数、所述领航车的车辆状态、所述跟随车的车辆状态和所述控制分量确定跟随车的期望控制量；

以跟随车的最大输出控制量为约束，基于所述跟随车的期望控制量确定所述跟随车的输出控制量；

跟随车的期望控制量为：

；

式中，表示时刻跟随车的期望速度，表示领航车的速度，表示时刻领航车的航向角，表示时刻跟随车的航向角，表示期望角度，表示消除纵向误差的比例控制系数，表示时刻的纵向误差函数，表示时刻跟随车前轮转角，表示时刻的横向误差函数，表示期望距离，表示跟随车的速度，表示消除横向误差的比例控制系数，表示跟随车轴距。

2.根据权利要求1所述的多无人车编队队形控制及避障重构方法，其特征在于，所述车辆编队的通行要求为：

；

式中，表示在第个先验路点到领航车一侧车速的垂向距离，表示在第个先验路点到领航车另一侧车速的垂向距离，表示跟随车的宽度，表示冗余宽度，表示领航车后轴中心点一侧的横向可行域，表示领航车后轴中心点另一侧的横向可行域。

3.根据权利要求1所述的多无人车编队队形控制及避障重构方法，其特征在于，在更新所述车辆编队的编队参数后，所述方法还包括：

基于更新后的所述编队参数完成车辆编队队形的重构。

4.根据权利要求1所述的多无人车编队队形控制及避障重构方法，其特征在于，所述跟随车的输出控制量为：

；

；

式中，表示跟随车的最大车速，表示跟随车前轮的最大转角，表示时刻跟随车输出的速度，表示时刻跟随车输出的前轮转角。

5.一种多无人车编队队形控制及避障重构系统，其特征在于，包括：

数据采集器，用于采集车辆编队中领航车与跟随车间的距离参数以及跟随车的宽度，并用于实时采集领航车的车辆状态和跟随车的车辆状态；

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，分别与所述数据采集器和所述存储器连接，用于基于所述数据采集器采集的车辆状态，调取并执行所述计算机程序，以实施如权利要求1-4任意一项所述的多无人车编队队形控制及避障重构方法。

6.根据权利要求5所述的多无人车编队队形控制及避障重构系统，其特征在于，所述处理器包括：

参数获取模块，用于获取车辆编队中领航车与跟随车间的距离参数以及跟随车的宽度；

可行域确定模块，用于确定先验路点，并基于所述先验路点、所述领航车与跟随车间的距离参数以及所述跟随车的宽度确定横向可行域；

参数更新模块，用于当所述横向可行域不满足所述车辆编队的通行要求时，更新所述车辆编队的编队参数；

控制分量确定模块，用于采用比例控制器确定所述车辆编队的误差控制函数对跟随车的控制分量；

车辆状态获取模块，用于实时获取领航车的车辆状态和跟随车的车辆状态；

控制量输出模块，用于基于更新后的编队参数、所述领航车的车辆状态、所述跟随车的车辆状态和所述控制分量，以跟随车的最大输出控制量为约束确定跟随车的输出控制量；跟随车的最大输出控制量包括：跟随车的最大车速和跟随车前轮的最大转角。

7.根据权利要求5所述的多无人车编队队形控制及避障重构系统，其特征在于，所述存储器为计算机可读存储介质。