雙端通信時延下網聯車輛縱向隊列的分布式控制器設計與分析

關鍵詞： 云控制系統；網聯車輛隊列；時變時延；雙端通信時延

中圖分類號： U 461.8 文獻標識碼： A DOI： 10.3969/j.issn.1674-8484.2024.03.014

隨著物聯網、云計算等技術的發展，云控制系統（cloud control system，CCS） 的概念孕育而生[1]。智能交通系統是云控制系統的一個重要應用場景。2020年，中國發改委發布《智能汽車創新發展戰略》，要求統籌建設智能汽車大數據云控基礎平臺[2]。同年，清華大學李克強院士提出了車路云一體化融合控制系統[3]，指出了基于云控制系統的網聯車輛隊列的縱向協同控制是一項重要的研究內容。

車輛隊列縱向控制是指基于蜂窩車聯網（cellularvehicle-to-everything，C-V2X） 通信技術，為同一車道上的具有共同駕駛目標的車輛設計控制器調整車輛的運動狀態，從而最終實現恒定間距下的有序行駛目標[4]。在云控制系統的幫助下，車輛隊列的協同駕駛可以通過減小車輛的間距增加道路通行效率并降低能耗。此外，利用云端管控可以使車輛駕駛更安全、更舒適[5]。

隨著計算機技術發展，智能網聯汽車云控系統逐漸實現從理論研究到現實實踐的轉變，在車輛隊列縱向控制技術上得到了初步驗證。許慶等[6] 針對云端到車端通道的非理想通信場景，考慮時延、丟包將網聯車輛控制系統建模為Markov 跳變系統，基于線性矩陣不等式的方法實現系統的穩定性和安全性。LI Shuyan等[7] 提出一種基于云控系統的預測自適應巡航控制（predictive adaptive cruise control，PACC） 算法，構建車云之間PACC 分級控制架構， 證實云控制系統（CCS）在智能網聯汽車應用方面具有巨大的潛力。

基于云的網聯車輛隊列控制研究仍處于起步階段。U. Montanaro 等[8] 基于完美通信通道和機外云計算系統提出一種完全自適應隊列控制解決方案，分布式控制器可自動調整至最優狀態。趙菲等[9] 提出了一種基于云平臺的隊列集中式模型預測控制算法，并設計了一種時延補償方法， 證明了系統的穩定性，同時分析了時延對隊列穩定性和燃料消耗的影響。C. Quadri 等[10] 研究了基于邊緣云的場景中車輛編隊的可行性，使用集中式協同自適應巡航 （cooperative adaptive cruise control，CACC） 控制算法有效地控制大型隊列。

由于基于云的網聯車輛隊列控制器在云端，通過無線通信技術實現車輛狀態信息上傳與控制信息的下載，不可避免地受到網絡帶寬、承載能力與傳輸協議的影響，會存在傳輸時延、數據丟包、抖動等網絡缺陷，進而影響隊列控制系統的性能。其中傳輸延遲主要有2種：1） 傳感器-控制器延遲；2） 控制器-執行器延遲。傳統車輛隊列主要考慮的是傳感器-執行器的延遲。而基于云的車輛隊列與傳統車輛隊列的主要區別是需要考慮控制器-執行器延遲。D. M. Bernardo等[11]針對受到時變異構延遲影響的車輛隊列系統構建分布式控制協議，通過Lyapunov-Razumikin證明了隊列誤差系統的穩定性。G. Fiengo等[12]針對同質時變參數不確定性和車輛間時變通信延遲的情況下，提出了一種新型分布式魯棒比例-積分-微分控制，用 Lyapunov-Krasovskii方法證明了網聯自動駕駛車輛隊列的領導者跟蹤穩定性。HUANGDarong等[13]利用Routh-Hurwitz穩定性定理保證了隊列系統穩定性，使用Lyapunov-Razumikhin定理確定了在多種通信拓撲下的時變延遲的上限。此外，在上述文獻中，很少有學者去分析控制器增益、通信拓撲等車輛隊列元素與時延上界之間的關系。當這三者滿足一定定量關系時，借助于云強大的存儲、計算性能，能快速得到實現隊列系統穩定性的控制方案。

網聯車輛隊列系統的車端-云端、云端-車端的雙端通信時延會極大影響隊列的控制性能。針對上述問題，本文使用網絡控制系統中廣泛使用的采樣控制系統方法，將傳感器-控制器延遲、控制器-執行器延遲的雙端時變通信時延轉化為輸入時變時延模型，完成對基于云的車輛隊列進行的建模；使用矩陣Riccati不等式設計狀態反饋控制協議。進一步，使用Lyapunov-Razumikhin定理得到時延上界、控制器增益與通信拓撲連通性的關系，分析時變延遲、通信拓撲連通性與控制器增益的耦合機理，最后使用Simulink數值仿真時延驗證隊列誤差系統的穩定性。

1 基于云的網聯車輛隊列系統建模

1.1 基于云的網聯車輛隊列問題描述

如圖 1 所示，基于云的網聯車輛隊列由N+1輛車組成，其中包含一輛領航車輛和N輛跟隨車輛。車輛均裝配狀態傳感器，通過無線通信網絡將車輛的狀態上傳至云平臺，云平臺中有每個車輛的虛擬化模型（ 包含模型、分布式控制器），為了保證車輛間信息的隱私性，各個虛擬化模型通過一定通信拓撲進行信息交互，然后在云端進行分布式控制器的計算，最后將控制量傳回各跟隨車輛。網聯車輛隊列的控制目標是在確保與前車保持期望車車間距的同時，達到與領航車輛一致的行駛速度，進而實現隊列保持期望的隊列構型，即：