智能车辆自适应巡航控制策略研究

为满足车辆自适应巡航安全性要求,提出了一种分层式自适应巡航控制策略。首先将车辆行驶模式分为定速巡航与跟车巡航两种,并设计控制模式切换策略,针对不同模式,分别建立基于PID控制和基于可变车头时距的安全车间距策略与最优控制的控制器模型,获得期望加速度;然后建立下层制动/节气门开度切换模型及其逆模型,得到车辆期望的节气门开度和制动压力,实现对车辆的控制;最后基于CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台进行测试。结果显示,所设计的安全车间距策略和控制策略能够保证巡航稳定性及安全性。     

智能网联汽车中心式匝道合流协同控制

提出了一种面向智能网联汽车的中心式匝道合流协同控制方法.首先建立了中心式匝道合流协同控制模型,然后通过离散化将其转化为非线性最优化问题,并采用NOMAD算法求解.进行了100组仿真实验,通过随机设置不同的初始化条件对所提方法的有效性以及车辆油耗影响因素进行了研究,并与其他文献的方法进行对比.研究结果表明,本文所提方法对不同的初始合流场景有较好的控制效果,与对比文献中的方法相比,可使车辆平均油耗降低42.38％,显著提高了匝道合流过程中车辆的燃油经济性.     

考虑执行器时滞不确定的车辆编队网联巡航鲁棒模型预测控制

针对车辆编队中执行器时滞的不确定性,提出了一种基于鲁棒模型预测控制的新的车辆编队网联巡航控制方法。该方法能够实时处理编队安全约束,并兼顾车辆编队的弦稳定性与对执行器时滞的鲁棒性。首先,建立车辆编队的数学模型与网联巡航模型预测控制的控制架构,分析无约束条件下网联巡航模型预测控制的线性反馈特性。其次,基于H∞控制分析网联巡航线性系统对执行器时滞不确定的鲁棒性,得到车辆编队L2弦稳定性的实现条件。然后,通过控制器参数匹配,根据满足编队稳定性、鲁棒性要求的线性反馈参数对模型预测控制器的优化权重进行调整。通过不同执行器时滞的车辆编队系统仿真,结果表明,本文提出的控制方法简化了工程应用中相应的控制器参数匹配工作,进一步提高了车辆编队网联巡航控制系统的功能稳定性与安全性。     

基于模糊控制的车辆自适应巡航系统设计

在定速巡航的基础上,结合跟车巡航功能,设计了一种自适应巡航分层控制系统,可根据行驶工况自动切换其工作模式,实现巡航系统的智能化。该系统综合考虑了跟车系统中前车车速、加速度、车距等各种因素,利用模糊控制技术的优点,提高控制系统的性能。利用Matlab仿真及硬件在环技术进行实验研究,结果表明该控制系统能够实现巡航模式的自适应切换,并且具有较高的控制精度和理想的巡航性能。     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

车辆多目标自适应巡航控制算法

为了综合协调车辆跟车时的追踪性能、燃油经济性能、驾乘人员舒适性能和跟车安全性能,研究了多目标自适应巡航控制(ACC)算法,建立了包含车辆模型和车间关系的ACC系统集成式纵向运动学模型,设计了描述追踪误差、燃油消耗量和驾驶员跟车行为误差的目标函数,以及保证动态跟车、期望驾乘感受和跟车安全的约束条件,基于模型预测控制理论将多目标ACC系统控制算法转化为带有多个约束的在线二次规划问题。采用反馈校正机制改善了算法设计时存在的建模失配和外部干扰等低鲁棒性问题,引入向量松弛因子解决了优化求解过程中硬约束导致的控制算法非可行解问题。仿真结果表明,相比线性二次型调节器的ACC算法,所提控制算法在前车循环工况中100km油耗降低9.3%,追踪误差指标降低21.7%,从而实现了良好的车辆追踪,同时满足驾驶员期望的跟车特性要求。     

基于滑模控制的车辆自适应巡航系统设计

针对自适应巡航系统控制鲁棒性及存在路面扰动、实时扰动等不确定性的问题,提出一种考虑安全车距的车辆自适应滑模控制方法.首先通过建立车辆纵向动力学模型,并将道路坡度作为系统扰动;基于安全车距设计自适应巡航滑模控制器,通过稳定性分析证明该控制器的稳定性;最后,通过与PID控制算法进行对比研究.结果表明:采用滑模控制器的自适应巡航控制系统具有更好的跟踪性能和抗干扰能力.     

车辆自适应巡航控制系统有效目标辨识算法

针对现有汽车自适应巡航控制系统(adaptive cruise control,ACC)在弯道上经常出现的追踪目标丢失问题,利用微波雷达、三轴陀螺仪、车道线识别系统等传感器构建了自然驾驶行为试验车。在高速公路、国道等道路下进行了多位驾驶人的实际道路自然驾驶试验,提取了自然跟车过程中的自车运动状态数据以及道路交通环境数据。采用车速与车身横摆角速度,基于非线性三自由度车辆动力学模型建立了横摆角速度的卡尔曼滤波器,实现了对道路曲率的在线实时估算。在此基础上,以前方目标车辆的后侧中心是否处于本车车道为判断依据,建立了ACC系统有效目标辨识模型。研究结果表明:建立的模型能够快速识别ACC系统的有效目标,对多个目标的区分能力较强;尽管该道路曲率估算误差较大,但模型依然能够准确辨识得到ACC系统的有效目标。     

考虑测量噪声的车辆自适应巡航控制系统纵向跟车研究

提出一种具有自适应补偿能力的反馈校正模型预测控制器设计方法,该控制器由卡尔曼滤波器和模型预测控制器构成.建立ACC控制系统车间纵向跟车动力学模型,采用卡尔曼滤波器进行状态变量的估计,消除测量噪声的干扰;利用反馈校正机制改进跟车预测模型,以处理参数不完全确定和外部干扰对模型精度带来的影响,并采用向量松弛因子对硬约束进行软化处理,避免优化求解过程中出现无可行解的情况.将本文所设计的控制器转化为带约束的二次规划问题,利用MPC控制器滚动优化的特点,将控制量作用于被控对象,实现自适应巡航控制.实验结果表明:在存在测量噪声的情况下,本文提出的方法有效地提高了ACC系统的跟车安全性和乘坐舒适性,并且系统具备良好的抗干扰能力.     

基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.      

四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制研究

论文以四轮轮毂电机电动车为对象,研究了综合考虑理论安全距离与实际距离之差、两车相对速度的模式切换控制和再生制动的自适应巡航控制(ACC)策略。该控制策略将ACC分为跟随前车模式、定速巡航模式和匀速行驶模式,设计了包括理论安全距离算法、驱动力矩控制算法、制动力矩控制算法的自适应巡航控制器,通过再生制动对制动能量进行回收,并基于驾驶模拟器实验台设计典型工况对控制策略进行实验验证。结果表明：设计的自适应巡航控制策略能够使本车安全跟随前车,提高驾驶舒适性,实现再生制动控制。     

汽车自适应巡航控制系统研究现状与发展趋势

作为传统定速巡航的升级,自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)系统可以提高驾驶舒适性和行车安全性.论文概述了ACC系统的发展历程,从环境感知技术、驾驶员跟车行为特性、车辆动力学建模、ACC系统控制算法、ACC系统功能扩展等方面对近年来ACC系统的最新研究成果进行了详细论述,在此基础上讨论并展望了ACC系统研究的共性问题与发展趋势.     

智能网联信息下车辆跟驰模型构建及行为影响分析

基于传统跟驰模型提出考虑多前车速度和加速度信息影响的跟驰模型,根据车辆轨迹信息对跟驰模型参数标定,探究多前车信息对本车运行在交通安全和效率方面的影响以及协同自适应巡航（cooperative adaptive cruise control,CACC）车辆在不同渗透率下对交通安全和效率的影响。结果表明：除了紧邻前车外,多前车的运动信息会对后车的运动造成影响;考虑多前车的速度和加速度反馈会提高交通安全和效率;CACC车辆对交通安全和效率的影响与CACC渗透率和排列方式有很大关系。     

汽车自适应巡航控制主动制动实现方法

探讨主动制动控制系统在汽车自适应巡航控制中的作用.对主动制动采用基于加速度的控制方案,给出了主动制动系统的硬件组成.为了实现期望加速度跟随控制,在理论和试验的基础上建立了用于求解期望制动压力的车辆制动逆动力学模型.利用改进的PID算法开发了制动压力控制器.实车试验证明,制动压力和加速度控制效果都达到了自适应巡航系统对主动制动控制的要求.     

汽车自适应巡航系统中电子节气门的精确控制

在改装的捷达GTX轿车上研究ACC系统中电子节气门的控制策略.在控制方法中综合应用了多种PID算法,针对直流力矩电机机械特性对控制策略进行了优化,通过单片机的输出比较通道产生PWM以控制电机.通过实验台和实车试验,证明基于该控制策略开发电子节气门控制器的控制效果良好.