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多自主车辆系统的相关研究成果有助于高效利用有限的交通资源,提高道路交通的安全性,近年来已成为智能交通领域的研究热点之一。本文主要研究动态竞争环境中多自主车辆系统的协作控制与分布式优化,包括车辆编队中的跟随和队形控制、道路交叉口区域多车协作以及多自主车辆任务规划等,主要内容如下:(1)通过车辆跟随的Leader-follower模型,建立车辆跟随误差模型,设计跟随控制器实现车辆的稳定跟随控制。建立自主车运动学模型,采用Leader-follower结构描述两车跟随关系,得到车辆跟随误差模型。根据反馈线性化和Lyapunov稳定性理论,设计车辆跟随控制器。仿真结果表明该控制器能够实现车辆的稳定跟随控制。(2)根据图论描述车队中的Leader-follower关系,采用设计的跟随控制器实现车队队形的稳定控制。以图的形式表示车队队形,图中的点代表自主车,边代表车辆间的Leader-follower关系。验证跟随控制器对典型队形的控制作用,针对车队队形保持和改变进行仿真实验,结果表明该控制器能够实现车队队形的稳定控制。(3)建立道路交叉口区域多自主车辆协作控制模型,并对模型进行求解。引入时空轨迹图分析车辆与交叉口入口的距离随时间的变化关系,建立多车协作安全性指标,以通过交叉口区域总时间最短为目标建立多车协作快速性指标,将两个指标加权处理得到多车协作模型,并给出模型的约束条件。采用罚函数法对模型进行处理并采用粒子群算法进行求解,算例求解结果表明该方法能使多车协作模型的目标函数收敛,并求得多车协作的最优加速度。(4)对典型交通路网建模,研究多自主车辆任务规划问题。基于交通路网中路口节点分布相对松散的特点,提出自主车辆位置预分配,采用模拟退火算法求解预分配路口节点组合作为多车任务规划的起始节点。引入自主车的能力和偏好减少拍卖中的冲突,并采用Dijkstra算法进行路径规划。仿真结果表明以预分配节点组合作为任务规划起始节点能够减少多自主车辆任务规划时间。综上所述,本文就动态竞争环境中多自主车辆系统协作控制与分布式优化问题,进行了多自主车辆跟随控制、队形控制、交叉口协作以及任务规划相关的理论研究,并通过仿真实验进行了验证与分析。