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现代社会,人类对日常生活的智能化决策依赖程度越来越高,在交通控制领域,随着无线通信技术的快速发展,融合了“智能化”和“网联化”技术的网联式自主驾驶车辆“驶入”人们的视野。在此背景下,多车协同控制技术作为网联式自主驾驶车辆的核心技术,可以有效解决交通拥堵问题,受到了大批学者的关注。本文以网联式自主驾驶车辆为研究对象,借助群智能理论研究多车协同控制技术,并在不同测试环境下进行多车协同控制策略的实车应用研究。首先,本文以编队为主要应用场景,研究网联式自主驾驶多车协同控制技术,设计了网联式编队模型及其通信架构,模型利用中心服务单元(CSU)、路侧单元(RSU)进行无线通信,车载单元(OBU)加装感知设备进行环境感知;自主驾驶车辆在此通信架构下形成了一种“分解型”的分层控制结构。以此为基础,建立自主驾驶多车协同线性控制模型,进行稳定性分析。设计了多车队形保持、多车队形切换、编队避障、自适应4种编队应用场景;并讨论了场景中编队车间距控制、有限状态机(FSM)建模、纵横向耦合控制、构建环境态势场等车队模型控制问题。为提高4种编队应用场景下网联式自主驾驶车辆多车协同控制技术的鲁棒性和灵活性,本文研究了群智能(Swarm Intelligent,SI)理论,抽象出多智能体汽车系统(Multi Intelligent Vehicle System,MIVS)。受到自然界“自组织协同机制”的启发,在多智能体汽车系统(MIVS)上应用“蜂拥控制”算法,对自主驾驶多车协同线性控制模型进行优化,提出了多智能体汽车系统(MIVS)协同控制策略(多车队形保持策略、多车队形切换策略、编队避障策略、自适应策略)。具体的工作包括:借助面积势函数,构造了摄动力,解决编队一维队列跟驰问题;应用有限状态机(FSM)模型,实现协作式换道场景;变道时加入渐变虚拟引导车,提高编队横向控制的舒适性和稳定性;在动态、静态障碍物边缘创造虚拟智能体,使自主驾驶车辆具备局部路径规划能力。为验证基于群智能的多车协同控制算法的有效性,本文首先进行计算机仿真。结合车辆运动学及动力学特征,构造了Simulink-CarSim联合仿真模型,实现了基于群智能的多车协同控制算法,并模拟本文设计的4种编队应用场景,仿真结果表明该算法有效。最后在应用研究层面,利用无线蜂窝网络(LTE-V/5G)技术及东风AX7自主驾驶试验平台,在专用的试车场内,进行网联式自主驾驶车辆多车协同控制实车测试。三辆AX7自主驾驶车辆组成的网联式自主驾驶编队在华北某封闭试车场内以0~20km/h的速度完成起步、加减速、停车的试验,实现了3辆AX7距离保持在15m(含车身长度)的编队行驶策略,距离控制精度?0.5m(稳态误差);多车队形切换策略和编队避障策略在华中某封闭试车场内成功完成,实车协作式换道场景下最短车间距可控制在5m,策略执行周期?20s,换道过程中最大横向加速度2.3m/s~2,侧向加速度变化率0.1g/sec,满足了驾驶舒适性需求。最后自适应策略在华中某郊区开放道路上,完成了存在动态、静态障碍物的环境感知测试。以上4种编队应用场景的测试验证了本文基于群智能的多车协同控制策略的有效性与应用研究价值。