Zusammenfassung
Motiviert durch die Regelung autonomer, in einer Kolonne fahrender Fahrzeuge, wird in diesem Artikel eine neue Methode zur robusten modellprädiktiven Regelung (RMPR) von verteilten Systemen mit Kettenstruktur vorgestellt. Die Teilsysteme werden durch lokale Zustände modelliert, wobei die Eingänge des vorangehenden Teilsystems als beschränkte Störung betrachtet werden. Ausgehend von einer von Kerrigan et al. vorgestellten Methode zur robusten modellprädiktiven Regelung nicht-verteilter Systeme wird für das verteilte System gezeigt, dass die Lösbarkeit des Optimierungsproblems im Anfangszustand die Lösbarkeit für alle folgenden Zeitschritte garantiert. Im Allgemeinen kann die gefundene Lösung sehr konservativ sein und zu hohen Kosten führen. Deshalb wird im zweiten Teil des Artikels ein Konzept vorgestellt, bei welchem Kommunikation zwischen den Teilsystemen verwendet wird, um die Regelgüte zu erhöhen und eine weniger konservative Lösung zu erhalten.
Abstract
This paper proposes an approach to robust model predictive control (RMPC) for distributed systems with chain structure. Motivated by the application of a platoon of autonomous vehicles in linear motion, we consider a system structure in which the dynamics of each subsystem is specified in relative error coordinates and in affine form, considering the input of the preceding subsystem as disturbance (since locally not known a-priori). Employing principles of RMPC as suggested before by Kerrigan et al. for the case of non-distributed systems, we first show how robust strong feasibility can be guaranteed for the distributed case. The drawback of this approach is that the zone of robustness is obtained in a relatively conservative form, and that the control error, in general, cannot be forced to zero. Thus, in the second part, we include a scheme for communicating predicted control trajectories between the subsystems in order to improve the control performance and to render the solution less conservative.
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