【摘 要】
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自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control,ACC）在提高道路利用率、提升驾驶舒适性及安全性等方面具有重要意义。论文以智能网联车为研究对象,在其基本自适应巡航的基础上添加主动换道功能,从而设计出基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）的多目标网联车自适应巡航控制算法。首先将常见的车辆驾驶工况划分为:定速巡航、稳态跟车、旁车切入、前车驶离、
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自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control,ACC）在提高道路利用率、提升驾驶舒适性及安全性等方面具有重要意义。论文以智能网联车为研究对象,在其基本自适应巡航的基础上添加主动换道功能,从而设计出基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）的多目标网联车自适应巡航控制算法。首先将常见的车辆驾驶工况划分为:定速巡航、稳态跟车、旁车切入、前车驶离、主动换道五种驾驶工况,并针对各自的特点,提出对应的安全间距计算方法及切换策略。然后借助Carsim车辆动力学数据库建立了由逆发动机模型和逆制动器模型组成的逆动力学模型,并绘制有过渡区域的加速/制动切换逻辑曲线;由于传统定速巡航并未考虑当前道路限制车速,故将设定的巡航车速与道路限制车速的较小值作为实际定速巡航车速;综合考虑驾驶舒适性等因素设计了具有预见性的基于MPC的自适应巡航纵向控制系统。并针对主动换道的行为特点,选取了五次多项式作为主动换道轨迹并设计了基于MPC的主动换道横向控制系统,通过Simulink和Carsim联合仿真输出主车横摆角等参数来验证控制系统的准确性。最后设计了自适应巡航人机交互界面来更直观的调整控制过程当中所需参数;利用Stateflow搭建了上述五种驾驶工况切换策略;同时结合上述自适应巡航控制算法与主动换道控制算法,设计了基于MPC的多目标网联车自适应巡航控制算法,并以包含上述五种驾驶工况的混合工况来验证多目标自适应巡航控制算法的准确性。该研究为逐渐复杂的驾驶工况情况下ACC系统的推广普及有着积极的参考作用。
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