学术研究报告：基于预设性能的车辆编队分层换道控制方法

本文介绍由Ei-Wei Che（东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室、东北大学信息科学与工程学院）、Lili Zhang（青岛大学自动化学院、山东省工业控制技术重点实验室）、Chao Deng（南京邮电大学先进技术研究院）和Zheng-Guang Wu（浙江大学工业控制技术国家重点实验室、网络系统与控制研究所）合作完成的研究成果，题为《Hierarchical lane-changing control for vehicle platoons in prescribed performance》。该论文于2025年发表在控制领域顶级期刊Automatica（Volume 171, Article 111972），针对非线性车辆编队的换道控制问题提出了一种创新性解决方案。

一、研究背景与目标

科学领域：本研究属于智能交通系统中的车辆协同控制领域，聚焦车辆编队（vehicle platoon）的换道（lane-changing）场景，涉及非线性控制、预设性能控制（prescribed performance control, PPC）、神经网络（neural network, NN）逼近等关键技术。
研究动机：现有换道算法多针对单车设计，且大多仅关注纵向控制或忽略编队内/间碰撞风险。实际交通中，车辆编队需满足：（1）在预设时间内精确完成换道；（2）避免编队内（intra-platoon）和编队外（inter-platoon）碰撞；（3）保障乘客舒适性。传统方法如有限时间控制（Guo et al., 2021）无法兼顾上述需求。
研究目标：提出分层控制架构，通过战术层（tactical layer）规划安全换道轨迹，操作层（operational layer）设计饱和输入下的预设性能控制器，确保编队在计算的安全换道完成时间（lane-changing completion time, LCCT）内达成目标。

二、研究流程与方法

1. 换道场景建模与安全条件构建

• 研究对象：非线性车辆编队M（含1辆领头车m0和n辆跟随车mi），动态模型包含纵向/横向位移、速度、加速度及饱和输入约束（式1a–1c）。
  
• 碰撞避免条件：通过几何分析建立四类约束（图5–8）：
  
  • 领头车与目标车道前车（ld）、当前车道前车（lo）的最小距离条件（式11–12）；
    
  • 末尾车与目标车道后车（fd）、当前车道后车（fo）的最小距离条件（式13–14）。
    
• 舒适性条件：基于最小转弯半径（式21）限制横向加速度，确保换道轨迹平滑。
  

2. 安全换道时间（LCCT）计算

• 关键步骤：通过积分方程（式15–19）联立求解tl的可行区间（如仿真中[3.1219, 11.7202]秒），确保换道期间满足所有碰撞约束。
  
• 创新性：首次将LCCT与碰撞条件、舒适性直接关联，避免了人为预设时间的盲目性（对比文献[Li et al., 2017]）。
  

3. 轨迹规划与控制器设计

• 战术层（轨迹生成）：
  
  • 横向轨迹：采用正弦函数生成领头车目标位移（式22–23），保障加速度连续。
    
  • 纵向轨迹：通过LCCT约束下的加速度积分得到（式24）。
    
• 操作层（跟踪控制）：
  
  • 预设性能函数设计（式25）：基于LCCT构造动态边界，确保误差在tl内收敛至预设区域（如|epxi|<0.05 m）。
    
  • 神经网络自适应控制器：
    
  • 使用径向基函数NN（式50–51）逼近未知非线性（如空气阻力、发动机动态）；
    
  • 结合反步法（backstepping）设计饱和输入控制器（式56–57），引入参数自适应律（式59–60）在线更新权值估计。
    

4. 稳定性与性能分析

• Lyapunov理论证明（定理1）：所有信号一致最终有界，跟踪误差始终满足性能约束（图12）。
  
• 抗饱和处理：通过饱和函数近似（式4）将输入限幅转化为增益不确定项，结合Young不等式（引理1）处理。
  

三、主要结果与贡献

1. 理论成果：

   • 提出首个完整的分层换道控制框架，统一解决了轨迹规划、碰撞避免、预设性能跟踪问题。
     
   • 通过LCCT计算（图16–17验证）证明：若时间超出[3.1219, 11.7202]秒区间，编队将发生碰撞，凸显方法必要性。
     

2. 仿真验证：

   • 对比实验1（单车编队）：误差在3.5秒内收敛至预设区域（图12），控制输入未饱和（图14）。
     
   • 对比实验2（与Guo et al., 2021对比）：传统有限时间控制无法保证初始状态无关的收敛性能（图20 vs. 图21）。
     

3. 应用价值：

   • 为高速公路多车协同换道提供可靠算法，支持车联网环境下的编队安全重构。
     
   • 性能函数设计方法可推广至其他需预设瞬态性能的控制场景。
     

四、研究亮点

1. 创新方法：首次将LCCT计算与PPC结合，解决了换道时间与安全性、舒适性的耦合问题。
   
2. 技术融合：联合NN逼近、反步法及自适应控制，处理未知非线性与输入饱和。
   
3. 全面性：同时考虑编队内/间碰撞风险，优于仅关注单车道的研究（如Duret et al., 2020）。
   

五、结论与展望

本研究为非线性车辆编队换道控制提供了系统解决方案，其核心贡献在于通过分层设计和LCCT计算实现了安全性与性能的严格保证。未来工作可扩展至通信延迟、传感器故障等不确定场景，并探索实际交通流中的大规模编队协同验证。