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基于模糊MPC的智能车队纵向跟随控制研究
| 论文题名： | 基于模糊MPC的智能车队纵向跟随控制研究 |
| 关键词： | 车辆协同控制系统;纵向跟随控制;模糊模型预测控制算法;可靠性 |
| 摘要： | 作为车辆协同控制系统中的关键技术，智能车队纵向跟随控制基于无线通信和先进的控制策略实现同车道多个车辆保持最小安全间距编队行驶，对于提高道路容量和节能减排具有重要意义。模型预测控制（MPC）因具有多模型约束处理的优势，被广泛应用于车队控制研究中。然而，其算法在满足不同工况下智能车队对不同性能的控制要求方面，仍有改进空间。并且现有的纵向跟随控制多集中于均质车队，对于异质车队尚且缺乏深入的研究。为此，本文根据MPC算法原理为智能车队纵向跟随控制系统设计了一种改进的MPC算法——模糊MPC算法，并开展了动力学性能参数不同的异质车队纵向跟随控制研究，最后通过仿真实验验证了模糊MPC算法的可靠性。具体研究内容如下： （1）建立智能车队纵向跟随控制系统模型。通过分析单车纵向动力学模型，结合固定车头时距的间距控制策略构建出车队纵向控制系统运动学模型，并根据车辆性能和系统要求确定系统的约束参数和控制目标。 （2）构建分层控制的系统架构，设计智能车队纵向跟随控制器。在MPC算法的基础上引入模糊算法设计上层模糊MPC控制器，并对模糊MPC算法的稳定性进行了分析。结合PID算法和车辆纵向逆动力学模型设计下层控制器，负责接收上层控制器的输出并转换为加速或制动控制。 （3）应用Carsim/Simulink软件搭建联合仿真平台，完成模糊MPC控制器的仿真实验验证。在Simulink中搭建智能车队模拟系统，在Carsim模型库中选取车辆模型，对模糊MPC控制器的控制效果进行数值模拟仿真，并与PID算法、MPC算法的控制效果对比。实验结果表明：模糊MPC算法在连续加减速和紧急制动场景中能够在保证车队跟随效率的同时提高跟随车辆的乘坐舒适性。 （4）基于模糊MPC控制方法，研究异质车队的纵向跟随控制。首先，建立由不同动力学参数的车辆构成的异质车队纵向跟随控制系统。然后，根据异质车队中车辆性能不同的特点，改进原有的间距控制策略和约束条件，并进一步在模糊MPC控制器的基础上加入异质参数进行算法改进。最后，基于Carsim/Simulink联合仿真平台，在中、高速多工况条件下，开展与PID算法、MPC算法的对比实验，仿真结果表明：改进后的模糊MPC在异质车队纵向跟随控制中具有较好的控制效果。 |
| 作者： | 张通 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 雷利利 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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