[发明专利]一种混合交通场景下的多船分布式协同控制方法

权利要求书

1.一种混合交通场景下的多船分布式协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

在每一个采样时刻，各异质智能体获取当前时刻的本船信息和他船信息；其中，本船信息包括本船状态和控制输入，他船信息包括他船状态和他船期望，他船期望为他船期望本船在下一时刻所做出的决策；

基于获取的当前时刻的本船信息和他船信息，各异质智能体采用模型预测控制和串行迭代方式更新本船下一时刻的控制决策；

若各异质智能体下一时刻的控制决策与他船期望一致时，所有异质智能体达成控制协议；

其中，智能体之间的协同控制问题求解形式为：

y_a(k)＝h(x_a(k),u_a(k)),

y_a(k)＝z_a(k),

g(x_a(k),u_a(k),z_b(k))≤0,

式中，J_a(x_a(k),u_a(k))为智能体a的目标函数，x_a(k)和u_a(k)分别为a在k时刻的状态和控制输入；为协同智能体集合；为与智能体a沟通协同的智能体集合；y_a(k)为智能体a与其他智能体的耦合参数，z_a(k)为其他智能体对这一耦合参数的期望值；g(x_a(k),u_a(k),z_b(k))≤0为智能体a和智能体b之间的耦合约束。

2.根据权利要求1所述的混合交通场景下的多船分布式协同控制方法，其特征在于，模型预测控制具体为：

在每一个采样时刻，异质智能体基于本船信息和他船信息，预测本船未来一段时间内的控制序列，并以该控制序列的第一个元素作为控制决策；

在下一个采样时刻，重复上述过程，进行滚动优化。

3.根据权利要求2所述的混合交通场景下的多船分布式协同控制方法，其特征在于，模型预测控制还包括：反馈矫正，通过预测误差反馈，修正预测模型。

4.根据权利要求1所述的混合交通场景下的多船分布式协同控制方法，其特征在于，串行迭代具体为：在每一个采样时刻，控制决策先更新的船舶使用的是后更新船舶的前一次迭代信息，控制决策后更新的船舶使用的是前更新船舶的本次迭代信息。

5.根据权利要求1所述的混合交通场景下的多船分布式协同控制方法，其特征在于，本船状态和他船状态包括位置、航向和航速。

6.根据权利要求1所述的混合交通场景下的多船分布式协同控制方法，其特征在于，本船状态通过本船设置的传感器测得，他船状态通过本船设置的传感器测得或由他船通过通信告知。

7.根据权利要求1所述的混合交通场景下的多船分布式协同控制方法，其特征在于，采用以下方式求解该协同控制问题：

首先建立目标函数的增广拉格朗日函数：

式中，λ_a为对偶变量，ρ_a为惩罚系数；

再通过以下迭代：

式中，S表示迭代次数，即不同的采样时刻。

8.根据权利要求7所述的混合交通场景下的多船分布式协同控制方法，其特征在于，当原空间和对偶空间的残差和满足预设标准时，迭代终止，协议达成：

式中，和为预设阈值。