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。     

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。     

智能网联车辆节能自适应巡航控制研究

现有车辆自适应巡航控制多专注于单一的轨迹跟踪目标,而决定控制技术实际应用效益的关键是系统的节能性能.为了能够同时保证跟踪误差收敛性与燃油经济性,研究了一种车辆节能自适应巡航控制器设计方法：首先以轨迹跟踪为目标,设计了具有时变反馈增益的状态反馈控制律;其次,以反馈增益为优化变量,以整个预测时域内各采样时刻自身车辆单位位移燃油消耗量的累加为代价函数,基于经济模型预测控制方法设计了节能控制算法,并通过构建共同Lyapunov函数,给出了保证跟踪误差以指数速度收敛的反馈增益选取范围;最后,通过数值仿真验证了控制器设计的有效性,定量展示了本文所提出的方法在降低燃油消耗量方面的有效性.     

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。     

自适应巡航控制系统模型在Simulink中的实现

当前,人们对道路安全和汽车安全的需求有增不减。该文旨在建立一个巡航控制系统,使行驶车辆在保持直行的高速公路上保持固定的速度。通过在Simulink中建立自适应巡航控制模型,模拟了实际情况中本车与前车在速度、加速度和位置方面的关系。根据从Matlab中得到的速度、加速度和相对距离的图像,论证了当两辆车保持安全距离时,本车将保持一个固定的速度。     

基于MPC自适应巡航系统控制策略联合仿真研究

为了提高自适应巡航系统的鲁棒性和对复杂跟车环境的适用性,提出一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的自适应巡航系统分层控制策略。上层控制策略主要考虑速度控制模式和距离控制模式之间的切换,下层控制策略则基于MPC理论而提出,确定汽车加速、减速或保持当前车速,以提升系统跟随性。在Carsim软件中选取有防抱死制动系统的C级掀背车,实时模拟两车(前车和本车)跟随的运行过程。在MATLAB/Simulink中建立纵向运动学模型,运用MPC控制策略对车辆的跟车工况进行联合仿真。结果表明,我们设计的MPC控制器与PID(proportional-integral-derivative,比例-积分-微分)控制器相比,在跟车工况下本车的加速度峰差值仅为1.65 m/s~2,加速度变化均值降低约23%,提高了驾驶的舒适性和行驶的稳定性;同时车间距误差范围控制在-0.5～7.3 m,均值误差降低约12%,在实际跟车环境中,能有效减少追尾、加塞等情况的发生。     

基于朴素贝叶斯算法的变权重多目标自适应巡航控制策略

针对目前使用较为广泛的基于模型预测控制的自适应巡航系统,该文提出一种分层控制结构,设计一种变权重的模型预测控制器作为上位控制器。为了获得最佳加速度,综合考虑驾驶员期望车距,车辆自身物理限制,前车加速度影响等因素。使用高斯朴素贝叶斯算法预测前方车辆未来行为,从而采取不同的权重参数策略。通过Matlab/Simulink与Carsim对固定权重参数和可变权重参数分别进行联合仿真,结果表明,随着道路条件的变化,可变权重参数可以提高车辆自适应巡航系统的表现效果,显著降低固定权重策略的系统速度和距离偏差量,有效提高了系统的控制精度与适应性。     

车辆起-停巡航控制系统的加速度跟踪控制

针对低速行驶工况下的车辆StopandGo(起停)巡航控制系统,在研究其加速度动态响应非线性特性的基础上,设计了一种基于滑模变结构控制(SMC)的模型匹配控制器,该控制器综合了SMC的鲁棒性及模型匹配控制(MMC)快速响应的优点。通过仿真计算,结果表明该控制器不但能有效提高车辆在低速工况下加速度的快速跟踪性,而且还改善了系统对外界干扰的鲁棒性能。     

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.     

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.     

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.      

基于自适应MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制

根据自适应模型预测控制相关原理,设计一种无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制策略.基于车辆动力学模型,建立轨迹跟踪控制器,并设计目标函数与相关约束,利用自适应MPC(model predictive control)控制算法对其进行求解.在每一个控制时刻工作点,不断更新卡尔曼状态估计器相关增益系数矩阵以及控制器的状态来适应无人驾驶车辆当前的工作环境,以此补偿车辆的非线性以及状态测量噪声带来的影响.在MATLAB中搭建仿真模型并进行仿真验证,得出自适应MPC对于无人驾驶车辆的轨迹跟踪拥有较好的控制精度与鲁棒性,验证了该算法应用在轨迹跟踪控制层的有效性,为轨迹跟踪控制的研究提供了参考.     

Longitudinal Acceleration Tracking Control of Low Speed Heavy-Duty Vehicles

This paper presents a model matching control （MMC） method based on the sliding mode control （SMC） method for longitudinal acceleration tracking control in a vehicular stop-and-go cruise control system. The nonlinearity of the vehicle acceleration response at low speeds was analyzed to develop a transfer function model of the vehicle longitudinal dynamics using the least-mean-square system identification technique. This transfer function was then used to design the MMC controller, including an SMC feedback compensator. The system combines the advantages of the two control methods with robust control and rapid response. Simulations show that the controller enhances the rapid trackability to the vehicle acceleration and improves the system＇s robustness at low speeds compared with conventional PID MMC controllers.     

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.     

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.     

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.     

低速巡航工况非线性车速跟踪控制

电控机械式自动变速器（AMT）车辆在车速较低时,其跟车巡航控制的性能对于车辆安全有重要影响,为此,提出三步法控制策略对离合器滑差进行精确控制,从而确保AMT车辆在低速巡航工况下的车速跟踪性能。三步法控制利用参考跟踪轨迹的前馈信息和车辆速度的反馈信息,控制器推导过程中采用李雅普诺夫函数法,以保证控制系统的渐近稳定性。仿真和实车试验结果表明,采用所提出的三步法控制策略,可使AMT车辆在各种工况下均能保持良好的速度跟踪性能。