基于多模式切换的智能汽车自适应巡航控制研究

针对前车运动状态和驾驶意图的不可预知性导致传统自适应巡航控制(ACC)系统应用受限的问题,设计了一种多模式切换的自适应巡航控制方法。根据自车与前车的运动学关系划分行驶模式,采用紧急系数表征各行驶模式下的危险程度;设计模糊控制器调节模型预测控制(MPC)中目标函数的权重值,以满足不同工况下跟车性和舒适性的需求差异,实现不同控制模式间的切换。仿真结果表明,多模式切换控制方法有效提高了车辆跟车性和舒适性,在各种工况下取得了优良的控制效果。     

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。     

自适应巡航系统车间距控制策略

合理的车间距设计可提高车辆自适应巡航的安全性和可靠性.本文分析常用跟车策略,确定适合于客车的车间距控制策略,并通过试验验证.     

汽车自适应巡航的间距算法和控制策略

基于汽车行驶模型和制动模型,建立汽车自适应巡航系统的间距算法常微分方程组,且给出通用数值解计算方法。基于此间距算法,设计汽车自适应巡航控制的控制策略,将前后两车间距进行区域划分,并设计各区域内驱动与制动控制策略。汽车自适应巡航系统能够基于间距算法的数值解,输出相应驱动或制动数值指令。     

自适应巡航系统测试方法研究

本文首先描述了目前自适应巡航系统的构成和工作原理,根据现有法规结合中国道路特殊路况,基于对某车辆自适应巡航系统的测试,制定了适用于我国特殊工况下的自适应巡航系统测试方法。     

车辆自适应巡航控制系统的模糊PID实现

建立了适合于车辆自适应巡航控制系统精确的车辆纵向动力学模型,简化了自动变速器模型,采用混合模糊PID控制算法实现了车辆自适应巡航系统"定速"和"跟驰"两个控制目标.仿真结果表明,该控制算法具有响应速度快、超调量小、能够消除系统偏差等优点.     

基于主客观评价的乘用车自适应巡航系统研究

自适应巡航控制系统(ACC)测试一般通过汽车动力学性能反映ACC的性能,但忽视了驾驶员在ACC车辆驾驶过程中仍占主导作用的事实。针对这一问题,文中以被试驾驶员驾驶ACC车辆为评价对象,采用主、客观赋权相结合的方法,在决策模型的建立上采用逼近于理想解的排序方法(TOPSIS),得出该方案与正理想解的相对贴近度,并以此为依据进行决策排序。结果表明,被试驾驶员综合得分呈略微正偏态分布,验证了测试方法与评价体系的可靠性,可用于ACC系统安全性和接受性综合评价。     

基于驾驶员特征的汽车自适应巡航控制研究

汽车自适应巡航控制系统(ACC)是当前汽车驾驶员辅助系统研究中的热点课题之一。在介绍ACC原理和对驾驶员行为特征进行分析的基础上，建立了2自由度ACC控制模型，并对模型跟随前车和前车切入情况进行了模拟分析。     

基于组合间距策略的自适应车辆队列纵向控制

针对车辆队列被外部车辆换道超车的场景,外部车辆与队列中的车辆存在异质性,不同车辆适用的间距策略也存在差异性。此外,不同的车辆队列间距策略在道路适应性、车辆队列系统稳定性和串稳定性等方面均存在优势和缺陷。基于此提出一种基于组合间距策略的智能网联车辆队列控制方法,以优化队列车辆的间距。现有的协同/分布式队列控制方法大多基于精确的车辆动力学模型,这要求获得完整的车辆动力学先验知识,并进行非线性-线性模型的转换。然而,在实践中获取精确的先验知识信息往往具有挑战性,且在车辆间进行信息交互的过程中,不可避免地会产生通信时延。因此,在考虑网络环境通信时延的基础上,提出了一种基于自适应积分滑模车辆队列控制器的分布式后向控制方案,该方案可以在线识别和估计未知参数,从而解决三阶车辆节点动力学模型中参数不确定性影响系统稳定性的问题。在设计的积分滑模面中,采用饱和函数替代传统滑模面的符号函数,进一步解决了控制结果中容易出现抖振的问题。然后,利用Lyapunov-Krasovskii定理和无穷范数进行了组合间距策略和间距策略切换下车辆队列系统的内部稳定性和串稳定性分析。最后,通过与现有控制算法进行仿真比较分析,...     

基于Simulink & PreScan的自适应巡航建模与仿真

智能辅助驾驶越来越多的得到应用,尤其自适应巡航系统的应用,能够在一定程度上减少驾驶员的驾驶强度.本文设计了一套自适应巡航系统,使用Simulink进行了模型搭建,并用PreScan软件针对特定场景进行了仿真.自适应巡航系统的成功实现,是汽车自动驾驶的重要步骤.     

基于驾驶员实际跟车特性的自适应巡航系统研究

合理决策安全跟车距离是自适应巡航控制算法开发的核心,分析驾驶员实际驾驶特性,得出安全跟车距离与静态距离、预瞄时间、相对速度之间的关系,并提出计算安全跟车距离的算法,应用到自适应巡航系统控制中,经验证明设计的自适应巡航系统比较符合驾驶员的跟车习惯,通过调整相关特征参数,能够适应和匹配不同的驾驶特性。     

基于驾驶员行为特性的自适应巡航控制的研究

为了获取驾驶员跟车行为特性并以此为基础设计自适应巡航控制系统,建立驾驶员控制增益随车速变化的动态跟车模型。引入驾驶员追踪误差敏感度,定量分析控制增益与车速的动态变化关系。为了准确描述驾驶员行为特性,定义速度误差敏感系数SVE(Sensitivity to Velocity Error)和距离误差敏感系数SDE(Sensitivity to Distance Error),基于非线性优化算法求解模型参数。最后通过Matlab搭建自适应巡航系统,进行仿真试验,并与驾驶员试验结果对比,验证控制算法。     

“奥迪电子”之——自适应巡航系统

相信很多专业维修人员甚至是车主,都已经对传统的定速巡航有了很深的了解。定速巡航控制（Cruise Control）是无需驾驶员操控加速踏板就可保持稳定车速的功能。它通过ME（发动机管理）系统自动补偿空气阻力和滚动阻力的变化,不仅在长途旅行时可提高车辆的操纵灵活性节省油耗,同时也方便执行超速限制。     

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.     

强降雨场景下自适应巡航控制系统的安全控制策略

本文针对强降雨场景下毫米波雷达的目标运动非预期测量误差较大引发ACC系统的预期功能安全问题,提出了强降雨场景下自适应巡航控制系统的安全控制策略。首先使用双状态卡方对毫米波雷达输出的目标信息进行检验,以确定其是否存在安全风险;接着通过卡尔曼滤波对存在安全风险的目标信息进行修正;然后将修正的目标信息输入ACC控制器控制车辆运动状态,实现安全控制;最后通过搭建的Prescan/Simulink联合仿真平台对提出的安全控制策略进行了仿真验证。结果表明：双状态卡方检验可及时检测风险信息（检测时间偏差在1.31 s以内）,卡尔曼滤波修正误差在3.66 m以内,有效保证了ACC系统在强降雨场景下安全稳定运行。     

基于CarSim自适应巡航控制建模与仿真

文章首先利用模糊法则建立能够反映驾驶员反应时间的隶属度函数,并根据制动过程理论建立安全距离模型,通过安全距离模型建立期望加速度模型。然后分别建立加速和制动模型,在此基础上制定控制模式转换策略,基于PID算法设计巡航控制器。最后在Matlab/Simulink和CarSim联合仿真环境中验证所设计的控制系统的有效性。     

基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制

针对传统的协同式自适应巡航控制的算法响应慢、无法快速准确地对突发危险路况做出反应的问题,设计了基于深度强化学习的协同式自适应巡航控制框架,提出了双经验池和优化评价的深度确定性策略梯度算法.在传统算法基础上新建了2个包含车辆状态信息的经验池(优先价值经验池和撒普列经验池),训练数据样本分别从2个经验池按比例选取;critic评价模块采用多维向量对输出的踏板开度策略精确评价.结果表明,该算法在正常行驶工况和突发危险工况下:平均跟车间距误差分别下降1.8 m和1.5 m,跟车调节时间分别降低30%和25%,可以提升控制的准确性和系统紧急反应能力.     

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...     

车辆巡航自适应控制研究

对模型参考自适应控制进行了深入研究,分析了其在实际应用过程中存在的问题,在此基础上提出一种基于最小二乘辨识的模型参考自适应控制方案,并将其应用到车辆巡航速度控制中。改进方案在被控对象两端加入最小二乘辨识环节对系统参数进行在线辨识,利用辨识得到的信息修正由自适应律计算得到的可调参数模型,从而使其能够快速收敛于真值。改进的控制方案有效地降低了自适应初始阶段和被控系统受到外界扰动时系统的震荡以及过渡时间。理论分析和实验仿真结果表明,该控制系统结构简单,系统的响应速度快,超调量少,过渡过程时间短,振荡次数小,具有较强的鲁棒性,有一定的实际应用价值。