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。