在如今智能车辆普及的时代,自适应巡航控制系统已然成为自动驾驶领域的研究热点,也是面向智能网联交通环境下不可或缺的积极力量。由于驾驶员对此功能在智能车辆上的接受度与满意度较差,而驾驶员作为系统主导,对车辆行驶进行最直接的动态控制,所以必须要考虑其特征及影响。因此,在对自适应巡航控制系统功能设计时,将驾驶员行为特征作为考虑便显得至关重要。在自适应巡航控制系统研究中,结合驾驶行为特征设计个性化的自适应巡航系统控制策略,同时将安全性和燃油经济性指标作为系统设计要求,是现阶段个性化自适应巡航控制系统研究的关键。本文以真实道路环境下的驾驶行为特征为依据,对自适应巡航控制系统控制策略进行设计。基于此,本文的主要研究内容如下:(1)车辆纵向动力学系统建模首先,通过CarSim构建出车辆纵向动力学系统模型,然后利用MATLAB/Simulink构建出车辆纵向动力学系统逆模型,同时制定了驱动与制动系统切换准则。经联合验证,所设计模型具备良好的纵向动力学响应特性。(2)驾驶行为特征分析与辨识首先,进行典型城市道路工况下的实车试验,对20名驾驶员进行该场景下的实际跟车行驶数据采集,并从中选取能够反映驾驶行为特征的关键参数;然后利用K-means聚类算法划分出三种不同驾驶风格类型;最后,通过BP神经网络建立了驾驶风格识别模型,并完成其有效性验证。(3)个性化自适应巡航系统控制策略研究对实车采集到的不同驾驶风格下的行为数据进行分析,选用体现驾驶行为特征的参数:跟车时距和跟车停止距离,建立出不同的跟车安全距离模型,并结合不同驾驶风格下对车辆纵向加速度期望的差异性,设计了上层控制算法;同时考量了跟随性、安全性等多个因素,构成多目标约束下的系统控制算法。(4)系统验证与分析设计了自适应巡航控制功能实际应用场景中最为典型的几类工况:定速巡航模式、跟车模式以及前车循环模式,利用CarSim和Simulink二者构成的联合仿真实验平台对设计的系统控制算法进行验证。此外,将线性二次性最优控制下的纵向控制系统决策算法作为对比。经验证,本文设计的个性化自适应巡航系统控制策略符合驾驶行为特征,改善了车辆驾乘舒适性和燃油经济性。