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基于模糊MPC的车辆自适应巡航控制方法研究
| 论文题名： | 基于模糊MPC的车辆自适应巡航控制方法研究 |
| 关键词： | 车辆辅助驾驶;自适应巡航控制;可变车头时距;多目标优化;模型预测控制;驾乘舒适性;燃油经济性 |
| 摘要： | 作为一种新型车辆辅助驾驶系统，自适应巡航控制(ACC)系统不仅可以减轻驾驶员负担，降低交通事故的发生率，而且可以保证车辆行驶过程中的安全性。本文为了能够进一步改善ACC系统的驾乘舒适性和燃油经济性，主要对以下几方面展开研究： (1)对ACC系统控制结构进行研究分析，将ACC系统分为上、下两层控制模式，解决直接式控制带来系统不稳定的问题。为了能够适应复杂的交通场景，在传统的可变车头时距策略中引入两车相对速度，使得跟车间距能够随着本车速度和前车速度的变化而变化，并通过理论证明其收敛稳定性。 (2)建立车辆逆发动机模型和逆制动器模型，并制定驱动／制动切换策略，基于比例-积分-微分(PID)控制设计前馈加反馈的下层控制器。在典型的期望加速度工况下对其进行分析，结果表明，该下层控制器能够快速且准确地跟踪上期望加速度，且控制效果良好。 (3)基于模型预测控制理论(MPC)设计一种多目标ACC系统上层控制器。首先，建立了反映两车纵向相互动力学特性的状态空间模型，并对车辆行驶过程中的安全性、跟车性、驾乘舒适性以及燃油经济性进行目标分析，将其作为目标函数的优化性能指标和系统约束；其次，通过引入松弛向量因子对系统约束进行软化扩展可行解域，并为了适应复杂的交通工况，采用模糊控制策略设计变权重系数在线更新权重系数；最后，通过Matlab仿真发现，改进MPC算法在两种工况中与传统MPC的跟随效果相比，不仅保证了其安全性与跟车性，而且有效地提高了车辆行驶过程中驾乘舒适性和燃油经济性。 (4)基于CarSim软件搭建车辆纵向动力学模型，在Matlab/Simulink环境下建立ACC系统的上层控制器与下层控制器模型，并将CarSim车辆模型以S函数的形式嵌入到Matlab/Simulink环境中完成联合仿真平台的搭建。在设置的五种典型工况中进行仿真实验，发现在不同的场景工况中都能够稳定跟随前车，且在车辆行驶的过程中可兼顾安全性与舒适性等多个控制目标，车辆行驶的状态量均在合理的范围以内，结果表明该控制方法可适应复杂的交通状况。 |
| 作者： | 胡园波 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 刘凯;毛锦;王磊 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西安理工大学 |
| 学位年度： | 2020 |
| 正文语种： | 中文 |
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