基于自然驾驶数据的车辆自适应巡航系统控制方法 |
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引用本文: | 李文礼,钱洪,石晓辉,李超.基于自然驾驶数据的车辆自适应巡航系统控制方法[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2023(2):128-135. |
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作者姓名: | 李文礼 钱洪 石晓辉 李超 |
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作者单位: | 重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室 |
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基金项目: | 重庆市教委科技项目(KJQN202201170); |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 车辆工程 自适应巡航系统 模型预测控制 变加速度约束 NGSIM 舒适性 |
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