冉鴻雁

（四川化工職業(yè)技術(shù)學(xué)院 四川省瀘州市 646300）

隨著多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)是指一個(gè)物理的或抽象的實(shí)體，具備感知周遭環(huán)境，并正確調(diào)用自身所有知識(shí)對(duì)環(huán)境做出適當(dāng)反應(yīng)的能力。依據(jù)此概念，自然界中的多數(shù)生物體，如候鳥(niǎo)、昆蟲(chóng)等，和現(xiàn)代社會(huì)中的大多智能裝備，如數(shù)據(jù)智能無(wú)人機(jī)最后一公里配送、數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)智能物流車輛配送及各類交叉研究的機(jī)器人等，均可視為多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)。作為多媒體算力驅(qū)動(dòng)視域下數(shù)據(jù)智能物流的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，數(shù)據(jù)智能物流網(wǎng)絡(luò)化控制與容錯(cuò)控制系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)多車間感知、決策和控制的協(xié)同作用。而數(shù)字能智能化與智能物流汽車技術(shù)的多媒體算力驅(qū)動(dòng)視域下數(shù)據(jù)智能物流被認(rèn)為是智能交通系統(tǒng)的主要實(shí)現(xiàn)形式，對(duì)破解道路擁堵、數(shù)據(jù)智能物流車輛事故等城鎮(zhèn)化難題具有重要研究意義。

1 系統(tǒng)問(wèn)題描述

考慮如下具有雙積分器運(yùn)動(dòng)特性的多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)描述為：

其中，q和p分別為第i 個(gè)多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)的位置向量和速度向量，u為施加在多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)i 上的感知輸入，n 為多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)的個(gè)數(shù)。假設(shè)所有多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)的感知和通信范圍均為R，則多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng) 的相對(duì)集可定義為：

2 多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)模型

2.1 多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

假設(shè)多車系統(tǒng)中每輛車均為四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)前輪轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)，則在側(cè)偏角較小時(shí)，數(shù)據(jù)智能物流車輛的多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型可簡(jiǎn)寫(xiě)為：

其中，X,Y分別為第i 輛車在全局坐標(biāo)系下的縱向和橫向位移，θ為數(shù)據(jù)智能物流車輛的航向角，v為數(shù)據(jù)智能物流車輛的速度，在小側(cè)偏角下近似等于數(shù)據(jù)智能物流車輛的縱向車速，ω為數(shù)據(jù)智能物流車輛的橫擺角速度。

式（6）可轉(zhuǎn)變?yōu)椋?/p>

式中：

2.2 多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)運(yùn)動(dòng)模型

在僅涉及數(shù)據(jù)智能物流車輛平面運(yùn)動(dòng)下，數(shù)據(jù)智能物流車輛的3 自由度多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)運(yùn)動(dòng)模型可寫(xiě)為：

則數(shù)據(jù)智能物流車輛非線性系統(tǒng)（15）可為：

式中

3 數(shù)據(jù)智能物流駕駛隊(duì)列成形分分布式控制模型

3.1 數(shù)據(jù)智能物流駕駛分布式控制器設(shè)計(jì)

3.1.1 數(shù)據(jù)智能物流車輛動(dòng)力學(xué)穩(wěn)定邊界

由于本文僅考慮數(shù)據(jù)智能物流車輛的平面運(yùn)動(dòng)，在此基礎(chǔ)上其穩(wěn)定性邊界主要由縱向車速和橫擺角速度約束條件構(gòu)成。根據(jù)式（12），數(shù)據(jù)智能物流車輛的側(cè)向加速度可重新表示為：

在此基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)智能物流車輛橫擺角速度應(yīng)該滿足：

在此基礎(chǔ)上，為了保證足夠的數(shù)據(jù)智能物流車輛輪胎力，每個(gè)數(shù)據(jù)智能物流車輛車輪的載荷都必須大于零。同時(shí)，數(shù)據(jù)智能物流車輛縱向加速度應(yīng)滿足：

式中：h為數(shù)據(jù)智能物流車輛質(zhì)心的高度。除了以上因素外，在實(shí)際數(shù)據(jù)智能物流車輛行駛過(guò)程中，為了防止出現(xiàn)數(shù)據(jù)智能物流車輛側(cè)滑，數(shù)據(jù)智能物流車輛的縱向力F和側(cè)向力F不應(yīng)超過(guò)地面所能承受的最大摩擦力，在此基礎(chǔ)上有：

結(jié)合式（23）和（24）可得：

其中，

根據(jù)式（25），可得到：

綜合以上分析，則優(yōu)化變量矩陣可選擇為：

式中：Q,p為權(quán)重，N為正常數(shù)，v為數(shù)據(jù)智能物流車輛的最大車速，表示為：

3.2 數(shù)據(jù)智能物流駕駛跟蹤層控制器設(shè)計(jì)

根據(jù)規(guī)劃控制器所生成的參考狀態(tài)，在 時(shí)刻的有限預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)最優(yōu)控制問(wèn)題的代價(jià)函數(shù)可寫(xiě)為：

（1）研究了多車隊(duì)列控制問(wèn)題中數(shù)據(jù)智能物流車輛側(cè)向動(dòng)力學(xué)和執(zhí)行器飽和問(wèn)題?；跀?shù)據(jù)智能物流車輛穩(wěn)定邊界，并結(jié)合多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)群集控制算法，設(shè)計(jì)了一種穩(wěn)定高效的分布式多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)。

（2）提出了一種分布式路徑跟蹤控制器，形成了一種分層結(jié)構(gòu)的控制體系，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)智能物流車輛隊(duì)列編隊(duì)的穩(wěn)定規(guī)劃和跟蹤。

（3）為了評(píng)估所提出的多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)的有效性，對(duì)具備不同速度、位于不同車道的五輛車進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的基于多媒體算力驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)群集算法的多車隊(duì)列形成感知相比，所提出的控制器可以實(shí)現(xiàn)安全、高效的多車隊(duì)列形成。