车辆自适应巡航下的MPC方法的研究

提出了一种新颖的车辆自适应巡航控制(ACC)系统,该系统可以在保障跟车距离的同时,提升车辆的燃油经济性。基于模型预测控制(MPC)进行ACC的上层控制器搭建,并在此基础上采用高斯过程回归(GPR),网格搜索(GS)和自适应方法进行三轨参数调整,将控制域和预测域调整到最优状态。此外,为了减少计算量并提高稳定性,系统采用了粒子群优化算法(PSO)对系统进行升级改进。仿真结果表明,基于MPC控制的车辆自适应巡航控制系统可以在保证良好跟踪性能的同时降低燃油消耗率。

基于卡尔曼滤波器的轮速信号电路及算法研究

在汽车动力学控制的过程中,准确获取轮速信息至关重要。针对磁电式轮速传感器信号处理电路稳定性差、无法自检和车速门槛值高(>4km/h)等问题,设计了一种结构简单且具有自检功能的模拟/数字混合的电路;同时针对硬件电路不能处理轮速异常点以及低速时轮速信号频繁地波动等问题,结合电路设计原理利用卡尔曼滤波器对轮速信号进行滤波处理。硬件电路与卡尔曼滤波算法联合处理轮速信号,具有结构简单、成本低、鲁棒性良好等特点。