车辆编队系统中的多目标分布式控制

简介：
本研究探讨了在智能交通系统中车辆编队技术的应用，着重于开发能够实现多目标优化（如提高效率、增强安全性）的分布式控制算法。通过利用先进的通信技术和传感器融合策略，我们旨在设计一套灵活且高效的控制系统，以促进未来自动驾驶车队的安全运行和协同作业。 在探讨车辆编队系统的多目标分布式控制时，首先要理解车辆编队的基本概念：这是指多辆汽车通过自动控制系统保持一定的队形和车距，在行驶过程中提高行车安全性和道路通行效率。接下来是分布式控制作为一种控制策略的核心思想，即系统中的每个子系统或单元拥有一定程度的自主性，并且它们通过相互间的通信与协调完成系统的总体目标，无需依赖于中央控制器。 文章标题中提到的“多目标”表示控制系统需要同时考虑多个优化指标，比如车辆编队的速度一致性、碰撞预防和能效最优化等。而“多维空间关联系统模型”表明研究者建立了一个复杂的空间模型来模拟车辆间的相互作用，其中空间变量和移动算子是构建该模型的关键工具。 具体实施中，作者采用了H2/H∞控制理论，这是一种用于处理系统性能与鲁棒性的方法。其中的H2控制主要关注于最小化系统的输出能量，而H∞控制则致力于增强系统对干扰的最大鲁棒性。设计了具有相同关联结构的分布式输出反馈控制器，允许每辆车只与其前后车辆交换信息以减少通信量，并且由于本地处理增强了系统对于中央处理器故障的鲁棒性。 文中提到“弹簧质点模型”是一种物理模拟工具，用来分析车辆间的相互作用并验证提出的控制策略的有效性。集中式与分散式的对比展示了两种不同方式各自的优缺点：前者所有决策和信息由中心控制器完成；后者每个子系统独立处理信息以提高灵活性。分布式控制系统则结合了两者的优点。 文章的重点在于对传统集中式控制的改进，提出了一种新的多目标分布式控制方法来优化车辆编队系统的效率与安全性，并通过仿真实验验证其有效性和可行性，为未来该技术的发展提供理论和实践意义。关键词“分布式控制”、“车辆编队”以及“关联系统”表明了文章的主要研究方向和范围；中图分类号TP24则说明本段落属于自动控制及机器人学领域。