车辆自适应巡航控制的内秉模态特性

为分析车辆自适应巡航控制下的跟驰状态对驾乘舒适性的影响,基于刺激-反应类线性跟驰模型,分别模拟跟驰车在微尺度避撞工况、微尺度扰动工况和全球统一轻型车辆测试循环(world light vehicle test cycle, WLTC)工况的速度-时间图像,采用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)相结合的时频分析方法提取跟驰车的内秉模态特性,分析低频下不同驾驶工况对驾乘人员舒适性的影响。结果表明:不同驾驶工况的内秉模态频率不同,频率越小,车辆的振幅越大;相较于微尺度避撞工况和扰动工况,WLTC工况的内秉模态频率带宽分布较宽,幅值较高,波动能量较大;WLTC工况下,频率小于0.10 Hz的超低频区的内秉模态幅值较高,人体恶心程度较严重,对运动病的贡献较大。

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.

分布式驱动电动汽车自适应巡航控制策略研究

以分布式驱动汽车为研究对象,针对多目标协同的自适应巡航问题,应用非线性可变车头时距模型,对坡道、弯道工况设计了间距补偿策略,提高实际车间距离信号的准确性;综合考虑车辆行驶安全性,舒适性,节能性,设计了基于模型预测控制(Model predictive control,MPC)算法、分层控制的自适应巡航控制(Adaptive cruise control,ACC)系统。基于变步长离散化的方法改进ACC系统多目标协同上层控制算法,在保证较长预测时域的基础上提高系统的精确性和实时性。下层控制器中建立逆驱动系统模型、逆制动系统模型,制动/驱动切换逻辑,以车辆整体驱动效率最优为目标设计了期望力矩分配策略。在CarSim/Simulink搭建仿真环境验证了所设计策略的有效性。

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。

基于柔性演员-评论家算法的自适应巡航控制研究

针对目前自适应巡航控制技术中,深度强化学习的控制算法环境适应能力不足、模型迁移性及泛化能力较差的问题,提出一种基于最大熵原理和随机离线策略的柔性演员-评论家(SAC)控制算法。构建演员和评论家网络拟合动作值函数和动作策略函数,并使用自调节温度系数改善智能体的环境探索能力;针对奖励稀疏问题,运用奖励塑造思想设计奖励函数;此外,提出一种新的经验回放机制以提高样本利用率。将所提出的控制算法在不同场景中进行仿真及实车验证,并与深度确定性策略梯度(DDPG)算法进行比较,结果表明,该算法具有更好的模型泛化能力和实车迁移效果。

基于自然驾驶数据的车辆自适应巡航系统控制方法

在常规的基于模型预测控制自适应巡航系统的算法中,舒适性约束均是采用固定加速度的形式,没有深入考虑不同速度下的加速度极值范围问题,这会导致在追求安全性和速度跟随性情况下,系统加速度和冲击度变化过大,从而降低了驾乘的舒适性。根据NGSIM自然驾驶数据集所得到了车辆的速度-加速度关系,并以此作为加速度的约束目标,将常规模型预测控制的定约束改为随速度变化的变约束,从而达到根据自然驾驶数据提高跟车舒适性的目的,并通过仿真试验验证了该方法的合理性。研究结果表明:该方法可使ACC系统在保证安全跟车和速度跟随的同时,使得加速度和冲击度波动变小;最大冲击度相比定加速度约束的模型预测控制减小了14.96%,可有效改善ACC系统的舒适性。

基于模型预测控制的可变目标距离自适应巡航控制研究

为解决在复杂交通环境中自适应巡航系统存在旁车切入本车前方工况时,目标期望距离计算模型得到的期望相对距离与实际相对距离发生阶跃以及堵车蠕行工况,车辆与前车距离较近,拥堵路况不断启停的目标车辆的速度、加速度和相对距离持续抖动,导致的纵向加速度幅值过大带来的驾驶平顺性、舒适性和安全性问题,提出可变目标距离的自适应巡航控制算法,基于模型预测控制理论,建立离散纵向运动学预测模型,综合考虑底盘加速度响应、极限安全纵向跟车距离、车辆自身物理限制、驾驶人乘坐舒适性等优化控制目标,引入松弛因子进行在线求得可行解.在旁车不同切入工况、综合工况行驶以及堵车蠕行工况对本算法进行仿真和实车测试并利用数据对IDM算法开环实验,研究成果对比表明,考虑旁车切入的可变目标距离的自适应巡航控制算法在旁车加速切入工况中,纵向控制产生的最大冲击度为-0.25 m/s^(3),相比于IDM模型降低50%,堵车蠕行工况中纵向控制产生最大减速度为-0.3 m/s^(2),相比于IDM模型降低30%,综合工况和定速巡航工况中,算法在保持安全距离情况下可以对车辆实现稳定纵向控制,加速度幅值不超过-0.36 m/s^(2),可有效提高驾驶人的舒适性、平顺性和安全性.

轮毂电动机驱动电动汽车自适应巡航系统控制策略

以轮毂电动机驱动电动汽车为研究对象,采用分层控制策略提出自适应巡航系统,结合上层模型预测控制器与下层PID(proportion integral differential)控制器,针对复杂的纵向跟随工况,对轮毂电动机输出的驱动力矩进行精确控制.提出基于前车加速度的可变车头时距策略,利用模型预测控制算法(model predictive control,MPC)求解本车期望加速度的上层控制器,利用PID算法求解整车前后轴驱动力矩,并输入到轮毂电动机的下层控制器,实现前后轮驱动力矩分配,最终实现车辆纵向自适应巡航.建立联合仿真模型,针对匀速前进、紧急制动、城市循环工况等场景,对所提出的自适应巡航分层控制策略进行验证,结果表明:所提出的自适应巡航系统控制策略针对纵向复杂行驶工况的跟驰效果良好,跟驰过程中车间距误差较小,加速度变化与电动机驱动转矩变化可以较好地进行同步与响应.

基于预测恒定车头时距策略的自适应巡航控制研究

为了进一步提高车辆跟车过程中的跟踪性、安全性、舒适性和燃油经济性,针对已有间距策略表现过于保守或反应过于激烈等不足之处,提出了一种预测恒定车头时距策略。该策略考虑了相对加速度,建立了一种预测型期望车间距模型,进而应用于模型预测控制的多目标自适应巡航控制系统中,能进一步提高模型预测控制对多个控制目标的综合协调能力。搭建上层控制器、下层PID控制器、油门制动切换、逆纵向动力学模型。在多工况下仿真,通过建立性能评判指标对多目标进行量化分析。结果表明,所提出的间距策略在保证安全性的前提下,提升了自适应巡航控制系统的综合性能。在不同驾驶风格的车头时距下,跟踪性、舒适性和燃油经济性均有良好表现。

考虑前车运动不确定性的多目标自适应巡航控制

考虑前车运动状态不可控所带来的性能下降,提出一种基于高斯过程的随机模型预测多目标自适应巡航控制方法。基于车间运动关系对跟驰系统进行集成建模,综合考虑车辆安全、经济、舒适等多维诉求,确定跟驰系统目标函数与性能约束;引入径向基核描述样本间的关系,通过极大似然法获取预测模型超参数,根据历史交通数据,对前车运动轨迹进行短期预测;考虑预测结果存在的偏差,引入概率约束,建立不确定环境下的随机预测模型以保障系统在随机扰动下的整体性能最优;通过切入、加速跟驰、减速避撞等典型场景对算法的有效性与优越性进行验证。研究结果表明:所提出的方法具有良好的工况适应性,可快速消除跟踪误差与前车运动保持一致,使车辆对交通环境的反应更加敏捷。

纯电动汽车自适应巡航控制研究

选择四轮轮毂电机驱动电动汽车为研究对象,运用Matlab/Simulink和CarSim2020对自适应巡航控制系统进行研究。制定了纯电动汽车自适应巡航控制系统整体架构,并对纯电动汽车的纵向动力学进行了分析,随后选择了一种合适的安全距离模型以保证车辆行驶的安全性,运用Simulink搭建了所必需的雷达和轮毂电机模型。采用CarSim2020搭建自车与前车的车辆模型以及仿真环境。基于PID控制算法和线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)分别搭建出定速巡航和距离保持的上层控制器,再通过车辆纵向动力学搭建下层控制器。通过Matlab/Simulink和CarSim2020搭建联合仿真模型,在加减速工况下对定速巡航和距离保持控制器进行仿真研究。仿真结果表明:所设计的控制系统能够较好地实现定速巡航和距离保持功能,具有良好的实用性和有效性。

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。

基于模型预测控制策略的协同自适应巡航控制仿真研究

本文基于模型预测控制原理设计了上层控制器,用来决策期望加速度以实现良好的跟车效果,并将期望加速度变化作为优化条件之一引入代价函数中,目的是为了更有效的优化油耗和乘坐舒适性,最后利用Simulink和CarSim的联合仿真验证所提出的控制器。从结果可以看到所设计的控制器能够很有效的控制跟随车辆跟随领航车迅速做出一系列加减速机动,可以在相同的道路条件下使车辆以更小的车间距保持队列行驶来增加道路容量,同时能降低油耗。通过加速度的变化结果可以看到燃油车的换挡操作会造成加速度的突变从而影响乘坐舒适。

基于变车头时距的汽车自适应巡航系统设计

距离模型和控制算法是汽车自适应巡航系统(Adaptive Cruise Control,ACC)设计的关键。采用分层式控制方法设计ACC系统控制策略。设计上层控制器,基于多行车因素影响设计变车头时距模型,利用状态机搭建模式切换策略,同时设计一种车距-速度串联式PID控制策略求取期望加速度;依靠下层控制器,计算节气门开度/制动压力并输入到CarSim中控制执行器,从而使整个系统实现闭环控制。通过CarSim/Simulink建立联合仿真模型,在多种工况下对模型进行验证。仿真结果表明,改进的变车头时距模型与其他模型相比具有一定优势,所设计ACC系统在多种工况下能够实现稳定的定速巡航和前车跟随功能,保证汽车行驶安全性。

智能电动汽车自适应巡航分层控制研究

针对前车频繁变速而引起的电动车跟踪性差的问题,建立基于分层控制的自适应巡航控制系统。首先,考虑前车加减速变化的影响,采用可变时距策略作为期望安全车距,利用多项式拟合法分析不同车间时距对线性二次型最优控制算法的反馈增益矩阵的影响,建立基于改进线性二次型最优控制的上层控制器;然后,应用分数阶PID控制理论建立下层控制器,对期望驱动转矩和制动压力进行精确跟踪,并采用遗传优化算法寻优整定分数阶PID参数。研究表明:基于分层控制建立的自适应巡航控制器能保证车辆行驶安全性和舒适性,对前车频繁加减速工况具有较好的适应性,跟踪性能好。

前车目标丢失弯道自适应巡航控制策略研究

针对前车目标丢失时车辆弯道自适应巡航的经济性和安全性问题,提出了一种多重约束下弯道自适应巡航策略。首先,建立了发动机燃油消耗模型和车辆纵向动力学模型,考虑弯道曲率的约束,基于动态规划算法对弯道最优巡航车速进行了规划;以经济性和安全性为目标,采用PID算法和MPC算法分别设计了自适应巡航纵向控制器和横向控制器;最后,搭建CarSim和Simulink联合仿真平台,进行了仿真分析;并基于ROS小车进行实验验证,结果表明本文提出的控制方法具有良好的经济性和鲁棒性。

面向量产的自适应巡航控制系统纵向加速度规划方法研究

当前应用较多的基于预测的纵向加速度规划方法由于算法复杂,占用硬件资源大,较难在低算力控制器上实现量产。而传统的规划方法虽然占用资源少,实时性好,但无法保证高安全、高舒适以及高可靠的量产要求,且缺少对多车型适配的高通用特性。为解决上述问题,本文提出一种纵向加速度规划方法。定速巡航规划采用多维优化PID控制方法,借助PID控制思想,合理划分误差段和时距段,离线设计二维加速度上下限表,可适配多车型多时距配置,提升算法通用性。跟车巡航加速度规划采用基于动态预测时域的模型预测控制方法,通过考虑执行器效率和时延,预测车辆运动状态,进而提高系统安全性。同时,对预测时域进行动态管理,具备多场景自适应、多车型适配的高通用性,并通过降低求解复杂度,满足低资源占用要求。通过搭载低算力控制器的多款量产车辆道路试验,验证了该方法在定速巡航和跟车场景中具有高安全、高可靠的特性。两款量产车型1万km路试结果舒适性体感占比分别为89.21%和86.95%,以及百公里接管次数均小于1次,表明了该方法满足舒适性和鲁棒性的量产要求。

面向自适应巡航控制的数字孪生仿真系统研究

针对传统仿真方法在测试内容、效率和成本等方面的挑战,提出面向自适应巡航控制的数字孪生仿真系统(Adaptive Cruise Control Twin Simulation System,ACC-TwinSim)。采用CarSim和MATLAB的Simulink工具,构建了自适应巡航控制的虚拟仿真场景,同时利用数字孪生技术实时模拟和监控物理系统,通过rtamt库验证自适应巡航控制仿真系统的行为规范,提高了测试的效率和实验的可靠性。

车辆自适应巡航系统发展现状研究

随着社会经济的不断发展,车辆数量逐渐增加,车辆的长途行驶场景逐渐增多,对此自适应巡航控制系统有助于降低驾驶员长途驾驶负担和提升车辆安全性。文章在介绍自适应巡航系统的组成后,通过对相关文献的阅读和整理,对该系统当前的控制策略和控制算法发展进行总结,并在此基础上对自适应巡航系统未来的发展做出展望,为车辆自适应巡航系统发展研究提供参考。

具有紧急制动功能的多模式自适应巡航控制策略

为了提高分布式电动车自适应巡航控制(ACC)对复杂多变工况的适应能力,提出了一种具有紧急制动功能的多模式自适应巡航控制策略。针对复杂工况问题,在上层控制器中将ACC系统划分3种主模式和4种子工况;设计基于模糊PID的定速巡航模式以及基于模型预测控制(MPC)的多目标优化控制的跟随模式;在下层控制器中基于电机模型选取目标制动轮缸压力作为紧急制动压力。仿真结果表明:所设计的多模式切换策略有效提高了车辆跟车性与舒适性以及面对紧急工况时的安全性,验证了所设计的控制策略的有效性与可行性。