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Cooperative Path Following of Autonomous Vehicles with Model Predictive Control and Event Triggered Communications

解耦(概率) 模型预测控制 有界函数 路径(计算) 计算机科学 控制理论(社会学) 方案(数学) 控制(管理) 事件(粒子物理) 稳定性理论 分布式计算 拓扑(电路) 控制工程 工程类 数学 计算机网络 人工智能 数学分析 物理 电气工程 量子力学 非线性系统
作者
Nguyen T. Hung,A. Pascoal
出处
期刊:IFAC-PapersOnLine [Elsevier BV]
卷期号:51 (20): 562-567 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.ifacol.2018.11.031
摘要

This paper presents a solution to the problem of multiple vehicle cooperative path following (CPF) that takes explicitly into account the constraints on the vehicles inputs and the topology of the inter-vehicle communications network. The solution involves decoupling the original constrained CPF problem into two sub-problems: i) single vehicle constrained path following and ii) multi-agent system (MAS) coordination. The first is solved by adopting a sampled-data model predictive control (MPC) scheme, whereas the latter is tackled by using a distributed control law with an event triggered communication (ETC) mechanism. We show that this design methodology yields a stable closed-loop CPF system: the path following error for each vehicle is globally asymptotically stable (GAS) and the coordination errors between the vehicles are bounded. A simulation example consisting of three autonomous vehicles following a given 2D- desired formation illustrates the efficacy of the CPF strategy proposed.

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