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面向车联网的车辆自适应巡航控制方法研究
| 论文题名： | 面向车联网的车辆自适应巡航控制方法研究 |
| 关键词： | 车联网;自适应巡航控制;模型预测控制 |
| 摘要： | 传统的车辆自适应巡航控制系统通过雷达、摄像头等车载感知系统识别行车安全状态，并提供预警和辅助驾驶功能避免汽车碰撞事故的发生。在车联网及车路协同环境下的自适应巡航控制系统系统则能通过无线通信技术实时获取自车和周围车辆的运动状态、驾驶操作行为、驾驶意图和道路交通环境等信息，为自适应巡航控制系统的控制决策提供更加准确的信息。本文针对车联网环境下的车辆自适应控制方法进行了研究，主要研究工作如下： 1、建立了面向车联网的CARSIM/SIMULINK联合仿真平台。基于车联网理论及标准体系定义了自适应巡航控制车辆基本安全消息；在CARSIM平台上建立了整车模型，在MATLAB/SIMULINK平台中建立了车辆运动学模型、车辆逆纵向运动学模型以及可变车头时距跟驰策略模型，并根据分层控制结构设计了车辆自适应巡航控制器；设计了稳态跟随前车、前车加速、前车减速等工况，测试搭载本文设计的自适应巡航控制器的智能车辆在不同工况下的跟驰性能。 2、提出了基于模型预测控制算法的车辆自适应巡航控制方法。基于车联网平台实时采集车辆跟驰过程中本车与前车的BSM消息集，进而获得车辆相对运动状态和驾驶行为序列；以车辆跟驰安全性、动态跟踪性以及乘坐舒适性等为优化目标建立目标函数，设定车辆控制参数约束条件，将控制目标转化为带约束的二次规划问题求解，得到系统最优控制输出，并通过下层控制器实现车辆跟驰控制。 3、提出了基于前车加速度预测的车辆自适应巡航控制方法。考虑混合交通流下前车加速度难以准确测量的问题，运用线性二次最优控制算法对前车运动和驾驶行为进行短时预测，并将预测得到的前车加速度序列加入到模型预测控制算法中，对传统模型预测控制算法进行改进，在此基础上以混合异构车流车头时距的最优均衡状态为目标，实现了基于前车加速度预测的多目标自适应巡航控制器设计，最后通过与改进前的控制器进行仿真验证对比，证明改进后的控制器更加有利于提升车辆控制系统的驾驶安全性和跟驰有效性。 本文提出的模型和方法可以为实现联网环境下的自适应巡航控制系统提高理论基础，研究成果可以为智能化网联道路混合异质车流的管理、决策和控制提供理论依据和技术支撑，具有重要的现实意义。 |
| 作者： | 王依婷 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 彭理群;钟南 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华东交通大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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