一种无人车编队避障与连接保持控制方法、设备及介质

1.本发明涉及无人车控制技术领域，尤其涉及一种无人车编队避障与连接保持控制方法、设备及系统。


背景技术：

2.近年来，无人车编队控制受到了越来越多学者的关注，它可以用来完成环境监测、搜索与救援等多种任务。常见的编队控制方法有领航者-跟随者法、基于行为法、虚拟结构法等。现有的一些无人车编队控制大多是在假设没有障碍物的环境中进行编队运动，然而由于现实环境的复杂性，在其中不可避免的会存在一些障碍物，所以在编队运动过程中考虑避免碰撞是具有很大的实际意义的，在运动过程中每辆无人车必须确保与障碍物及其他无人车之间的避免碰撞，以保证整体编队运动的安全性。
3.现有的常用来实现避障的方法有人工势场法、模型预测法等等。此外，由于无人车所装配的通信设备的通信范围是有限的，所以在编队运动过程中当无人车间的距离超过通信范围时，编队群组可能被打破；再由于所执行任务的需要或者是编队运动环境中存在一些约束，整个编队运动被要求要满足一定的性能需求，通常用来达到期望性能的控制方法是预设性能控制(ppc)方法，该方法可以使系统状态在使用者规定的性能函数范围内变化，通过误差性能函数来调节系统的收敛速率、超调量和稳态误差等性能指标。然而因为ppc方法的性能边界是固定的，一旦无人车编队在运动过程中为了适应环境约束，例如无人车为了躲避障碍物就有可能使所期望的编队误差可能无限靠近甚至是超出性能函数边界，就会导致控制器奇异，无人车无法继续执行任务。此外，对于一些特别的任务，通常期望无人车能够快速从随机初始状态形成期望编队队形。现有的控制方法有有限时间控制、固定时间控制等等，但是其设计过程比较繁琐复杂。


技术实现要素：

4.为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种无人车编队避障与连接保持控制方法、设备及系统。
5.本说明书一个或多个实施例提供了一种无人车编队避障与连接保持控制方法，包括：
6.建立各无人车的运动学模型；
7.设计各无人车与其领航者间的相对距离和相对角度，以及距离误差和方位角误差；
8.通过人工势场函数设计无人车碰撞避免机制和连接保持机制；
9.根据定义的距离误差和方位角误差并采用有限时间柔性性能函数控制方法定义无人车距离误差边界；
10.利用误差转换函数将有约束的误差转化为无约束的误差；
11.设计基于障碍lyapunov函数的无人车控制器；
12.根据设计的控制器，在建立的无人车的运动学模型进行仿真，确定系统稳定性。
13.进一步的，所述设计各无人车与其领航者间的相对距离和相对角度，以及距离误差和方位角误差，其中，
14.无人车i与其领航者l间的相对距离和相对角度如下式：
[0015][0016]
θi(t)＝atan2(y
l-yi，x
l-xi)式1；
[0017]
无人车i与其领航者l的距离误差和方位角误差如下式：
[0018]edi
(t)＝di(t)-d
*
[0019]eβi
(t)＝βi(t)-β
*
式2；
[0020]
其中，di(t)为相对距离，θi(t)为相对角度，atan2为四象限反正切函数；为无人车i相对其领航者l的方位角；d
*
、β
*
分别为期望的与领航者l之间的距离和方位角。
[0021]
进一步的，所述通过人工势场函数设计无人车碰撞避免机制和连接保持机制具体包括：
[0022]
无人车间的碰撞避免机制，无人车与障碍物间的碰撞避免机制及无人车间的通信连接保持机制。
[0023]
进一步的，所述无人车间的碰撞避免机制，无人车与障碍物间的碰撞避免机制及无人车间的通信连接保持机制具体如下：
[0024]
无人车间碰撞避免的人工势场函数如下式：
[0025][0026][0027]
式中，||p
ij
||为第i辆无人车与第j辆无人车间的距离，ra为无人车间势场最大探测范围，ra为无人车间极限碰撞避免范围，当||p
ij
||小于ra时就会激活碰撞避免机制，当||p
ij
||小于ra时有碰撞风险；
[0028]
选取无人车与障碍物间的人工势场函数如下式：
[0029][0030]
式中，||p
ik
||为第i辆无人车与障碍物k间的距离，ro为无人车与障碍物碰撞避免的势场最大探测范围，ro为无人车与障碍物极限碰撞避免范围；
[0031]
选取无人车间的通信连接保持的人工势场函数如下式：
[0032]
[0033]
式中，当||p
ij
||大于rm时，势场函数作用使其脱离势场范围保证通信连接，r
max
为无人车的极限通信范围。
[0034]
进一步的，所述采用有限时间柔性性能函数控制方法定义无人车距离误差边界具体如下式：
[0035][0036][0037]edi
(t)＝e
di
(t)+σ
di，l
(t)；
[0038]
式中，e
di
(t)是上、下距离误差边界，σ
di，u
(t)、σ
di，l
(t)分别对应为e
di
(t)的修改信号，e
di
(t)是上、下边界性能函数，σ
di，u
(t)、σ
di，l
(t)由如下的辅助系统产生：
[0039][0040][0041]
式中，ai、bi为设计参数是正常量；si为当无人车进行碰撞避免和连接保持操作与势能函数值有关的安全变量，设计当si大于0，则s
i，u
＝si，否则s
i，u
＝0；s
i，l
＝s
i，u-si。
[0042]
进一步的，还包括设定条件有限时间性能函数实现在有限时间内编队跟踪误差收敛到预定范围内，具体如下式：
[0043][0044]
其中，为性能函数初始值，为时间大于等于tf时的稳态值，tf为收敛时间，在时间t＝tf时，跟踪误差收敛到预先规定的边界内。
[0045]
进一步的，还包括步骤：
[0046]
利用误差转换函数t(
·
)将有约束的距离误差和方位角误差转换为无约束的距离误差和方位角误差，具体为：
[0047][0048][0049]
其中，令z
di
关于e
di
(t)、e
di
(t)的偏导记为p
edi，u
、p
edi，l
、p
edi
，令z
βi
关于e
βi
(t)、e
βi
(t)的偏导记为p
eβi，u
、p
eβi，l
、p
eβi
。
[0050]
进一步的，所述设计基于障碍lyapunov函数的无人车控制器具体如下式：
[0051]
障碍lyapunov函数为：
[0052]
[0053]
控制器设计为：
[0054][0055][0056]
其中，k
i1
、k
i2
为设计参数，v
l
、分别为领导者的线速度和航向角；
[0057]
通过保证方位角误差约束恒成立以及合理选择期望方位角使通过保证方位角误差约束恒成立以及合理选择期望方位角使不为0，即保证控制器相关部分分母不为0，并且存在p
eβi
≠0，p
edi
≠0。
[0058]
本说明书一个或多个实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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上述所述无人车编队避障与连接保持控制方法。
[0059]
本说明书一个或多个实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述无人车编队避障与连接保持控制方法的步骤。
[0060]
本发明提供的一种无人车编队避障与连接保持控制方法、设备及系统，在本方案中采用领航者-跟随者法来实现编队控制，首先建立无人车的运动学模型，然后为了实现无人车间碰撞避免和通信连接维持，引入人工势场函数建设置碰撞避免机制和连接保持机制，当无人车进入到势场范围时，势场函数作用驱使无人车离开势场范围，且采用有限时间柔性性能函数控制方法对无人车距离误差边界的设定，实现编队跟踪误差在有限时间内快速收敛在预先设定的范围内，同时可以实现无人车编队运动过程中的碰撞避免、通信连接维持与性能要求达到一种平衡，即保证了在整个无人车编队运动的过程中能够实现碰撞避免与通信连接维持，又满足了整个编队运动在性能上的要求。
附图说明
[0061]
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0062]
图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种无人车编队避障与连接保持控制方法流程图；
[0063]
图2为本实施例提供的领航者与跟随者相对位姿图；
[0064]
图3为本实施例提供的无人车与障碍物相对位姿图；
[0065]
图4为本实施例提供的无人车间通信连接维持示意图；
[0066]
图5为本实施例提供的使用标准预设性能函数与有限时间柔性性能函数的效果对比示意图；
[0067]
图6为本说明书一个或多个实施例提供的一种计算机的结构示意图。
具体实施方式
[0068]
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个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说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明件的保护范围。
[0069]
下面结合具体实施方式和说明书附图对本发明做出详细的说明。
[0070]
方法实施例
[0071]
根据本发明实施例，提供了一种无人车编队避障与连接保持控制方法，如图1所示，为本实施例提供的无人车编队避障与连接保持控制方法流程图，根据本发明实施例的一种无人车编队避障与连接保持控制方法，包括：
[0072]
s1、建立各无人车的运动学模型；
[0073]
s2、设计各无人车与其领航者间的相对距离和相对角度，以及距离误差和方位角误差；
[0074]
s3、通过人工势场函数设计无人车碰撞避免机制和连接保持机制；
[0075]
s4、根据定义的距离误差和方位角误差，采用有限时间柔性性能函数控制方法定义无人车距离误差边界；
[0076]
s5、利用误差转换函数将有约束的误差转化为无约束的误差；即将距离误差和方位角误差转化为无约束的误差；
[0077]
具体的，利用预设性能控制方法(ppc)将前面所定义的距离和方位角误差(利用了ppc方法将这些误差限制在了一个区域内)通过一个误差转换函数转换成一个无约束的误差，即取值为负无穷到正无穷。
[0078]
s6、设计基于障碍lyapunov函数的无人车控制器；
[0079]
s7、根据设计的控制器，在建立的无人车的运动学模型进行仿真，确定系统稳定性。
[0080]
本实施例方法是为了解决当无人车编队运动过程为了保持通信连接维持或遇到障碍物时，能够自动的避开障碍物，避免与其他无人车间的碰撞问题，提供了一种无人车编队避障与连接保持控制方法，在本设计中采用领航者-跟随者法来实现编队控制，首先建立无人车的运动学模型，然后为了实现无人车间碰撞避免和通信连接维持，引入人工势场函数建设置碰撞避免机制和连接保持机制，当无人车进入到势场范围时，势场函数作用驱使无人车离开势场范围，且采用有限时间柔性性能函数控制方法对无人车距离误差边界的设定，实现编队跟踪误差在有限时间内快速收敛在预先设定的范围内，同时可以实现无人车编队运动过程中的碰撞避免、通信连接维持与性能要求达到一种平衡，即保证了在整个无人车编队运动的过程中能够实现碰撞避免与通信连接维持，又满足了整个编队运动在性能
上的要求。
[0081]
在一些实施例中，步骤s1中，首先建立单个无人车的运动学模型，第i个无人车运动学模型可以表示为：
[0082][0083][0084][0085]
式中，vi为无人车的线速度，ωi为角速度，为航向角。
[0086]
在本实施例中，设计各无人车与其领航者间的相对距离和相对角度，以及距离误差和方位角误差，参考图2所示，图2为本实施例提供的领航者l与跟随者i(下述称作无人车i)相对位姿图，其中，
[0087]
无人车i与其领航者l间的相对距离和相对角度如下式：
[0088][0089]
θi(t)＝atan2(y
l-yi，x
l-xi)式2；
[0090]
无人车i与其领航者l的距离误差和方位角误差如下式：
[0091]edi
(t)＝di(t)-d
*
[0092]eβi
(t)＝βi(t)-β
*
式3；
[0093]
其中，di(t)为相对距离，θi(t)为相对角度，atan2为四象限反正切函数；为无人车i相对其领航者l的方位角；d
*
、β
*
分别为期望的与领航者l之间的距离和方位角，(x
l
，y
l
)为领导者的位置。
[0094]
在一实施例，为了保证在整个无人车编队运动的过程中能够实现碰撞避免与通信连接维持，本实施例利用人工势场函数设计无人车碰撞避免机制和连接保持机制，其中包括无人车间的碰撞避免机制，无人车与障碍物间的碰撞避免机制及无人车间的通信连接保持机制。
[0095]
优选的，无人车间碰撞避免的人工势场函数如下式：
[0096][0097][0098]
式中，||p
ij
||为第i辆无人车与第j辆无人车间的距离，ra为无人车间势场最大探测范围，ra为无人车间极限碰撞避免范围，当||p
ij
||小于ra时就会激活碰撞避免机制，当||p
ij
||小于ra时有碰撞风险。
[0099]
图3为本实施例提供的无人车i与障碍物k相对位姿图，选取无人车与障碍物间的人工势场函数如下式：
[0100][0101]
式中，||p
ik
||为第i辆无人车与障碍物k间的距离，ro为无人车与障碍物碰撞避免的势场最大探测范围，ro为无人车与障碍物极限碰撞避免范围。
[0102]
本实施例，参考图3所示，通过ro(ra)表示势场函数探测范围，当无人车与障碍物(或其他无人车)之间的距离小于ro(ra)时，势场函数起作用，ro(ra)表示极限碰撞避免范围，当无人车与障碍物(或其他无人车)之间的距离小于ro(ra)时，表示无人车有非常大的可能发生碰撞。
[0103]
参考图4，为通信连接维持示意图，当无人车i和j之间的距离大于rm时，势场函数作用使无人车i，j间的距离变小，使其保持在通信范围内，r
max
为两无人车的极限通信范围。
[0104]
选取无人车间的通信连接保持的人工势场函数如下式：
[0105][0106]
式中，当||p
ij
||大于rm时，势场函数作用使其脱离势场范围保证通信连接，r
max
为无人车的极限通信范围，此外，要合理的设置各个势场函数的边界范围，确保无人车编队能够正常运动。
[0107]
在一些实施例中，现有技术中，标准的ppc方法是将编队跟踪误差ei(t)限制在一个预先定义的边界内变化：
[0108][0109]
其中，ei(t)分别为编队跟踪误差的上边界、下边界性能函数，它是由使用者设计的一个平滑的、有界的、随时间正衰减的函数，之后利用误差转换函数将上面有约束的误差转化成为一个无约束的误差，以便后续控制器设计。但注意到上述的边界性能函数是固定的，即不能随着误差的变化而变化。例如当考虑到无人车在编队运动过程中遇到障碍物时，由于要躲避障碍物，所以编队跟踪误差很可能打破以上的性能边界限制，如图5所示，为本实施例提供的使用标准预设性能函数与有限时间柔性性能函数的效果对比示意图，可以看出使用标准预设性能控制方法会打破了性能边界限制，这将会对系统造成不期望的后果。
[0110]
因此，本实施例为了解决无人车编队碰撞避免或通信连接维持与其预设性能间的一个平衡问题，通过在编队跟踪误差的上下边界项中加入一个非负的修改信号，这个修改信号与无人车编队碰撞避免以及通信连接维持有关，当无人车进行碰撞避免或通信连接维持操作时，此时修改信号可以降低性能限制，增大性能函数边界，当无人车完成操作后，又恢复原来的性能限制，本实施例步骤s4中采用有限时间柔性性能函数控制方法定义无人车距离误差边界具体如下式：
[0111]
[0112][0113]edi
(t)＝e
di
(t)+σ
di，l
(t)式8；
[0114]
式中，e
di
(t)是上、下距离误差边界，σ
di，u
(t)、σ
di，l
(t)分别对应为e
di
(t)的修改信号，e
di
(t)是上、下边界性能函数，σ
di，u
(t)、σ
di，l
(t)由如下的辅助系统产生：
[0115][0116][0117]
式中，ai、bi为设计参数是正常量；si为当无人车进行碰撞避免和连接保持操作与势能函数值有关的安全变量。为了实现当跟踪误差小于0时，误差下边界变大，跟踪误差大于0时，误差上边界变大，此处设计当si大于0，则s
i，u
＝si，否则s
i，u
＝0；s
i，l
＝s
i，u-si。这里n为跟随者无人车的数量，no为障碍物的数量。
[0118][0119]
本实施例，先用柔性性能函数控制方法定义距离误差，然后在是采用了一个有限时间性能函数(标准的性能函数是没有有限时间收敛这一性质的)。通过结合这两点，变成了有限时间柔性性能函数控制方法。
[0120]
优选的，本实施例，为了实现在有限时间内编队跟踪误差收敛到预定范围内，提出一个新的有限时间性能函数，具体如下：
[0121][0122]
其中，为性能函数初始值，为时间大于等于tf时的稳态值，tf为收敛时间，在时间t＝tf时，跟踪误差收敛到预先规定的边界内。
[0123]
同样的，定义方位角误差边界为
[0124][0125]
为了避免控制器奇异问题，方位角误差采用有限时间性能函数控制方法定义误差边界，即性能函数采用有限时间性能函数，方位角误差没有采用有限时间柔性性能控制，而是采用有限时间性能控制。所以方位角误差的上下边界中只有一项，即上下边界性能函数。在这里，其误差上下边界和误差上下边界性能函数是等价的，一个意思，为了在误差转换函数这里不混淆其意思，所以统一用误差的上下边界表示；其中，e
βi
(t)分别为方位角误差的上边界、下边界。
[0126]
其中，e
di
(t)＝δ
did
ρi，e
βi
(t)＝δ
βi，l
ρi。其中δ
di，u
、δ
di，l
、δ
βi，u
、δ
βi，l
为设计参数，为正常量，通过合理调节这些参数可以调节性能函数的大小以及使初始误差位于初始误差上、下边界之内。
[0127]
接下来利用误差转换函数t(
·
)将有约束的距离误差和方位角误差转换为无约束的距离误差和方位角误差。
[0128][0129]
误差转换函数选择为：
[0130][0131]
这里zi表示转换后的无约束误差，ei分别表示误差的上、下边界，
[0132]
然后将上述定义的有约束的距离和方位角误差转换为无约束的误差有即
[0133][0134][0135]
为了便于表达，这里令z
di
关于e
di
(t)、e
di
(t)的偏导记为p
edi，u
、p
edi，l
、p
edi
，令z
βi
关于e
βi
(t)、e
βi
(t)的偏导记为p
eβi，u
、p
eβi，l
、p
eβi
。
[0136]
定义障碍lyapunov函数为：
[0137][0138]
控制器设计为：
[0139][0140][0141]
其中，k
i1
、k
i2
为设计参数，都为正常量。v
l
、分别为领导者的线速度和航向角。注意到在前面已经将方位角误差进行了约束，所以通过保证方位角误差约束恒成立以及合理选择期望方位角就可以使选择期望方位角就可以使不为0，即保证控制器相关部分分母不为0，并且存在p
eβi
≠0，p
edi
≠0，即控制器奇异问题得到了解决。
[0142]
如图6所示，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中无人车编队避障与连接保持控制方法，或者
计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中无人车编队避障与连接保持控制方法，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如下方法步骤：
[0143]
s1、建立各无人车的运动学模型；
[0144]
s2、设计各无人车与其领航者间的相对距离和相对角度，以及距离误差和方位角误差；
[0145]
s3、通过人工势场函数设计无人车碰撞避免机制和连接保持机制；
[0146]
s4、根据定义的距离误差和方位角误差，采用有限时间柔性性能函数控制方法定义无人车距离误差边界；
[0147]
s5、利用误差转换函数将有约束的误差转化为无约束的误差；
[0148]
s6、设计基于障碍lyapunov函数的无人车控制器；
[0149]
s7、根据设计的控制器，在建立的无人车的运动学模型进行仿真，确定系统稳定性。
[0150]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0151]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0152]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，且本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。

技术特征：
1.一种无人车编队避障与连接保持控制方法，其特征在于，包括：建立各无人车的运动学模型；设计各无人车与其领航者间的相对距离和相对角度，以及距离误差和方位角误差；通过人工势场函数设计无人车碰撞避免机制和连接保持机制；根据定义的距离误差和方位角误差并采用有限时间柔性性能函数控制方法定义无人车距离误差边界；利用误差转换函数将有约束的误差转化为无约束的误差；设计基于障碍lyapunov函数的无人车控制器；根据设计的控制器，在建立的无人车的运动学模型进行仿真，确定系统稳定性。2.如权利要求1所述的无人车编队避障与连接保持控制方法，其特征在于，所述设计各无人车与其领航者间的相对距离和相对角度，以及距离误差和方位角误差，其中，无人车i与其领航者l间的相对距离和相对角度如下式：θ
i
(t)＝atan2(y
l-y
i
，x
l-x
i
)；无人车i与其领航者l的距离误差和方位角误差如下式：e
di
(t)＝d
i
(t)-d
*
e
βi
(t)＝β
i
(t)-β
*
；其中，d
i
(t)为相对距离，θ
i
(t)为相对角度，atan2为四象限反正切函数；为无人车i相对其领航者l的方位角；d
*
、β
*
分别为期望的与领航者l之间的距离和方位角。3.如权利要求1所述的无人车编队避障与连接保持控制方法，其特征在于，所述通过人工势场函数设计无人车碰撞避免机制和连接保持机制具体包括：无人车间的碰撞避免机制，无人车与障碍物间的碰撞避免机制及无人车间的通信连接保持机制。4.如权利要求3所述的无人车编队避障与连接保持控制方法，其特征在于，所述无人车间的碰撞避免机制，无人车与障碍物间的碰撞避免机制及无人车间的通信连接保持机制具体如下：无人车间碰撞避免的人工势场函数如下式：无人车间碰撞避免的人工势场函数如下式：式中，||p
ij
||为第i辆无人车与第j辆无人车间的距离，r
a
为无人车间势场最大探测范围，r
a
为无人车间极限碰撞避免范围，当||p
ij
||小于r
a
时就会激活碰撞避免机制，当||p
ij
||小于r
a
时有碰撞风险；选取无人车与障碍物间的人工势场函数如下式：
式中，||p
ik
||为第i辆无人车与障碍物k间的距离，r
o
为无人车与障碍物碰撞避免的势场最大探测范围，r
o
为无人车与障碍物极限碰撞避免范围；选取无人车间的通信连接保持的人工势场函数如下式：式中，当||p
ij
||大于r
m
时，势场函数作用使无人车脱离势场范围保证通信连接，r
max
为无人车的极限通信范围。5.如权利要求4所述的无人车编队避障与连接保持控制方法，其特征在于，所述采用有限时间柔性性能函数控制方法定义无人车距离误差边界具体如下式：限时间柔性性能函数控制方法定义无人车距离误差边界具体如下式：限时间柔性性能函数控制方法定义无人车距离误差边界具体如下式：式中，e
di
(t)分别对应为上、下距离误差边界，σ
di,u
(t)、σ
di,l
(t)分别对应为e
di
(t)的修改信号，e
di
(t)分别对应为上、下边界性能函数，σ
di,u
(t)、σ
di,l
(t)由如下的辅助系统产生：的辅助系统产生：的辅助系统产生：式中，n为跟随者无人车的数量，n
o
为障碍物的数量，a
i
、b
i
为设计参数是正常量；s
i
为与碰撞避免与连接保持有关的安全变量，设计当s
i
大于0，则s
i,u
＝s
i
，否则s
i,u
＝0；s
i,l
＝s
i,u-s
i
；定义方位角误差边界为：式中，e
βi
(t)分别为方位角误差的上边界、下边界。6.如权利要求1所述的无人车编队避障与连接保持控制方法，其特征在于，还包括：设定条件有限时间性能函数实现在有限时间内编队跟踪误差收敛到预定范围内，具体如下式：
其中，为性能函数初始值，为时间大于等于t
f
时的稳态值，t
f
为收敛时间，在时间t＝t
f
时，跟踪误差收敛到预先规定的边界内。7.如权利要求5所述的无人车编队避障与连接保持控制方法，其特征在于，还包括步骤：利用误差转换函数t(
·
)将有约束的距离误差和方位角误差转换为无约束的距离误差和方位角误差，具体为：具体为：其中，令z
di
关于e
di
(t)、e
di
(t)的偏导记为p
edi,u
、p
edi,l
、p
edi
，令z
βi
关于e
βi
(t)、e
βi
(t)的偏导记为p
eβi,u
、p
eβi,l
、p
eβi
。8.如权利要求7所述的无人车编队避障与连接保持控制方法，其特征在于，所述设计基于障碍lyapunov函数的无人车控制器具体如下式：障碍lyapunov函数为：控制器设计为：控制器设计为：控制器设计为：其中，k
i1
、k
i2
为设计参数，v
l
、分别为领导者的线速度和航向角；通过保证方位角误差约束恒成立以及合理选择期望方位角使通过保证方位角误差约束恒成立以及合理选择期望方位角使不为0，即保证控制器相关部分分母不为0，并且存在p
eβi
≠0，p
edi
≠0。9.计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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至8任一项所述无人车编队避障与连接保持控制方法。
10.计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，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至8任一项所述无人车编队避障与连接保持控制方法的步骤。

技术总结
本公开提供了一种无人车编队避障与连接保持控制方法、设备及系统，该方法包括建立各无人车的运动学模型；设计各无人车与其领航者间的相对距离和相对角度，以及距离误差和方位角误差；通过人工势场函数设计无人车碰撞避免机制和连接保持机制；根据定义的距离误差和方位角误差，采用有限时间柔性性能函数控制方法定义无人车距离误差边界；利用误差转换函数将有约束的误差转化为无约束的误差；设计基于障碍Lyapunov函数的无人车控制器；根据设计的控制器，在建立的无人车的运动学模型进行仿真，确定系统稳定性。本发明以解决当无人车编队运动过程为了保持通信连接维持或遇到障碍物时，能够自动的避开障碍物，避免与其他无人车间的碰撞问题。碰撞问题。碰撞问题。


技术研发人员：赵志甲 段俊帅 何树德 邹涛
受保护的技术使用者：广州大学
技术研发日：2023.08.18
技术公布日：2023/10/15