基于并线行为识别的自适应巡航控制方法

本文中针对自适应巡航控制系统受旁车并线影响产生的制动干预时机不确定性问题,提出了一种采用旁道车辆并线行为进行优化的自适应巡航控制策略,以获得制动干预的最佳时机。首先,建立了以历史行驶数据和周围环境为输入、基于长短时记忆网络的驾驶行为识别模型,实现对旁道车辆驾驶行为类别的有效识别。当识别出并线行为后,根据并线车辆运动状态对自适应巡航系统进行加速度控制,建立系统的预测控制模型,确定跟随性、舒适性和油耗这3项性能指标与约束条件,并引入理想点法对期望加速度进行求解,有效避免了人为选择权重因素的干扰。然后,将最优控制序列的第一个元素作用于系统,再重新评估系统状态信息以实现滚动优化。最后,建立MATLAB/Simulink仿真模型,进行定速巡航、跟车行驶和并线工况的对比仿真,并通过实车试验进行验证。结果表明:所提算法能更快响应旁车并线时跟车目标的变化,有效降低速度波动,避免了绝大部分的车辆紧急制动,同时,考虑并线驾驶特性的控制模型能有效提高乘车舒适性,降低安全风险。