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。

改进前车状态预测的自适应巡航控制策略

针对自适应巡航控制(ACC)系统中前车运动状态不确定性造成的模型失配和性能下降问题,提出一种改进前车状态预测的自适应巡航控制策略。首先,基于前车的历史速度和加速度信息利用时间卷积网络预测前车的未来加速度轨迹,然后将预测加速度作为扰动构建自适应巡航系统的预测控制模型,最后在Matlab—Carsim联合仿真平台进行仿真实验。实验结果显示,时间卷积网络能够对车辆加速度取得较好的预测效果,且相对于传统MPC改进方法能够减小速度跟踪误差,并提高跟驰车辆对前车速度变化的响应速度。

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.

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。

考虑城市交通环境的多模式自适应巡航控制策略

为了适应城市交通环境,提出多模式自适应巡航控制策略。在上层控制器中,设计恒速巡航、稳态跟随、接近/变道、强加速、强减速和避免碰撞6种模式策略;下层控制器采用PID控制结合查找表方法,设计油门控制器与制动控制器之间的过渡区。仿真结果表明:上层控制器能够在复杂工况下选择合适的行车模式,下层控制器能够满足下坡/上坡加速度控制的预期要求,符合车辆驱动系统特性,可以应用于实车驾驶辅助系统,提高车辆的行驶安全性。

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。

智能辅助驾驶之自适应巡航控制系统(ACC)测试场景研究

本文通过分析国内外关于自适应巡航控制系统的相关法规,结合国内交通环境,提出了适应国内交通状况的ACC典型场景测试方法,可为我国ACC系统测试评价、各个汽车厂商进行智能辅助驾驶系统测试及ACC相关标准的制定等提供参考。

基于CANOE的自适应巡航控制系统(ACC)测试分析

本文基于使用CANOE工具,通过分析车辆在不同场景下的相关参数曲线图,理解自适应巡航控制系统(ACC)中的典型测试用例,结合法规要求,判断出测试用例是否满足法规要求和舒适性要求。本文可为商用车评估ACC功能测试时提供参考。

车辆多目标自适应巡航控制系统(ACC)动力学与控制方法研究

1.项目简介 代表现代汽车主动安全技术发展趋势的自适应巡航控制系统（ACC），涉及车辆系统动力学与控制研究领域的国际前沿与难点问题。本项目探索建立一种基于“人-车-路”广义机械动力学系统集成及多目标（安全距离跟踪、燃油消耗经济及驾驶感觉舒适）协调控制的车辆ACC新概念系统，重点研究车辆非线性系统动力学与控制所涉及的基础理论及共性技术：揭示目标车运动干扰、自车动力学不确定性、驾驶员个体行为特征与跟踪性能、燃油消耗和驾驶员感受之间的内在关系；建立适用于低速行驶和频繁起停等复杂工况的人车耦合驾驶行为的数学描述方法；提出一种具有安全距离跟踪、燃油消耗经济和驾驶感觉舒适功能的车辆多目标协调式自适应巡航控制方法。以上研究为国际上ACC系统尚未解决的机械系统动力学难点问题及系统功能结构变革，提供新的理论及技术支撑。

自适应巡航控制系统对驾驶安全性的影响研究

为探究自适应巡航控制(ACC)系统对驾驶安全性的影响,首先通过实际道路驾驶试验获取我国典型道路交通场景,用驾驶模拟器进行场景仿真,并在有/无ACC状态下开展模拟驾驶试验;然后分析ACC系统在中国典型道路中的表现,通过对比分析ACC模式下不同特征驾驶人的碰撞时间(TTC),探讨不同类型驾驶人的应急反应。结果表明,ACC能较好地处理大多数路况;但面对危险路况时,不管是哪种类型的驾驶人,ACC的应急反应都没有手动驾驶迅速;且女性、年老和对ACC认知度低的驾驶人更容易受ACC的不良影响;驾驶人对ACC的认知度决定其ACC驾驶的安全性。

智能车辆自适应巡航控制系统建模与仿真

为实现智能车辆的自适应巡航功能,基于模糊逻辑和滑模控制理论设计了具有上下两层结构的自适应巡航控制系统。通过对节气门开度和制动压力进行协调控制,使智能车辆能准确跟踪期望加速度。同时,构建了用于保证该系统控制协调性的切换逻辑曲线。仿真结果表明,自适应巡航控制系统能够使智能车辆在加速行驶、车辆跟踪和制动减速等行驶工况下保持良好的跟踪性和适应性。

自适应巡航控制系统的建模与联合仿真

采用Carsim与Simulink建立了一种车辆纵向动力学模型;然后基于最优控制和PID控制,设计了具有上、下两层结构的自适应巡航控制系统;最后对典型的自适应巡航工况进行联合仿真。结果表明,所设计的自适应巡航控制系统能使自车在保持一定车距的前提下较好地跟踪前车速度变化,并对前车的紧急制动有较好的响应。

基于模型预测控制的协同式自适应巡航控制系统

在城市交通工况中,车辆的驾驶行为对其乘坐舒适性及燃油消耗有着很大的影响。因此提出一种在包含交通灯等信息的交通工况下的协同式自适应巡航控制系统,通过减少不必要的速度保持或加速来提升性能。系统通过处理当前交通信息的数据判断跟踪目标类别,运用模型预测控制来预测前车或车队未来状态,对不同的前方目标采用不同的权值来计算最优控制输入。通过控制车辆保持安全距离并在优化速度下行驶以实现多目标的优化。利用CarSim和Simulink联合仿真,仿真结果显示该控制系统在保证安全的前提下实现了主动的速度调节及目标的切换,在指定仿真工况中对比线性二次调节算法,加速度峰值、加速度变化率峰值及燃油消耗均有所降低,乘坐舒适性和燃油经济性得到较大提升。

车辆自适应巡航控制系统的建模与分层控制

为改善车辆自适应巡航控制(ACC)系统的功能,本文中研究一种ACC系统建模和分层控制方法。首先建立考虑纵向、侧向和垂向耦合特性的14自由度整车模型,并根据电子节气门和制动器的实际物理特性建立能准确跟踪期望输入的执行器模型。接着建立包含驱动/制动切换逻辑、发动机逆模型和制动器逆模型的车辆逆动力学模型。最后针对ACC系统的功能需求,应用模型匹配控制理论设计能适应不同工况的鲁棒下层控制器,而上层控制器则通过线性二次最优控制理论获得综合考虑车距、相对速度和自车加速度的期望跟车加速度。仿真结果表明,该ACC系统能使车辆在加速行驶、稳态跟车和制动减速等行驶工况下保持良好的跟踪性和自适应性。

基于模式切换的汽车自适应巡航系统分层控制

汽车自适应巡航系统通过分层控制即上层控制器向下层控制器(节气门或制动执行器)发出指令,实现汽车自动加速、减速或保持车速不变,以保持后车与前车间的期望距离。文章将自适应巡航汽车的控制模式划分为速度控制模式和车距控制模式,考虑到2种模式之间的博弈,根据车距与相对速度之间的关系建立2种模式之间的切换策略,以实现速度控制模式和车距控制模式间的平稳切换;再利用PI(proportional integral)控制和模糊控制对期望加速度进行控制,完成上层控制器的建立;根据刹车油门切换逻辑区分期望加速度和期望减速度,建立下层控制;最后利用CarSim和Matlab/Simulink软件对自适应巡航汽车的行驶工况进行联合仿真,仿真结果表明该控制策略能使后车较为稳定地跟踪前车。

汽车巡航自适应PI控制系统设计

汽车巡航控制系统的动力学特性和控制策略是一个重要的问题。针对汽车巡航PI控制系统中存在非线性特性,在分析汽车巡航PI控制系统特性的基础上,提出一种新的用于确定系统最佳输出参数的优化准则,根据该准则编写了控制系统的自适应算法,实现PI参数随控制系统状态参数的变化而自动调整,从而改善控制系统的动态性能。理论分析和仿真结果证实了该控制策略的正确性和有效性。

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.

自适应巡航系统的自动制动模糊控制器的设计与仿真

设计了一个模糊控制器,来控制自适应巡航系统中的自动制动系统,它能够自动判定汽车行驶安全状态并在危险时自行制动。模糊控制器模仿人类思维方式,根据自车和前车之间的距离和相对速度,输出不同的制动强度,以保证制动过程中的平稳性与驾乘舒适性。通过在Matlab/Simulink中建立系统模型,在不同的工况下进行系统仿真。仿真结果表明系统具有较好的制动效果并可保证减速过程中汽车行驶的平稳性。

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.

自适应巡航控制系统中旁车道车辆并线控制的研究

为解决自适应巡航控制对旁车道并线车辆的控制滞后问题并充分利用原有控制功能,设计了基于分层结构的旁车并线控制器。由模糊支持向量机对实际交通环境下的旁车并线数据进行机器学习而产生一个旁车并线意图识别器,用以检测旁车的并线行为。旁车并线控制器以主车与旁车的纵向相对车距和碰撞剩余时间为输入,利用模糊控制产生期望加速度以调节主车的期望运动状态,并由自适应巡航控制完成主车的动力学控制。仿真和实车试验结果表明,旁车并线控制器可与其它自适应巡航控制功能协调工作,在旁车并线工况下有效改善主车的行驶安全性。