基于驾驶行为分析的自适应巡航控制算法研究

发布时间：2020-06-17 06:16

【摘要】：自适应巡航控制系统作为一种自动跟车技术,已经越来越被普遍的应用在道路上。针对现有的ACC系统研究情况可看出,要提高系统的使用率,系统的舒适度是最不可忽略的一个方面,也就是说ACC系统的实际操纵车辆行为要符合熟练驾驶员的操纵特性。因此在ACC的控制算法的设计中还需要更多的考虑驾驶员的操作行为特性,使系统更符合熟练驾驶员的操作,实现系统的人性化,从而提高使用率和接受度。针对上述问题,本论文在国家重点科技研发计划项目“电动汽车智能辅助驾驶技术研发及产业化”的资助下,对基于驾驶行为分析的电动汽车自适应巡航控制算法进行了相关研究,主要包括如下几个方面:(1)在对电动汽车纵向行驶过程中动力学特性分析的基础上,考虑轮胎动力学特性以及行驶路面的坡度等因素,建立了适用于本文研究目的的电动汽车纵向动力学模型,为后续的控制策略设计提供基础。(2)采用分层控制结构对定速巡航控制策略进行研究,为抑制电动汽车自身结构参数和内外扰动对巡航效果的影响,我们设计了自抗扰控制器作为定速巡航的下位控制器;上位控制器根据实际车辆速度和驾驶员预先设定好的期望巡航速度来决策出最优的加速度值,为保证系统舒适度,我们对上层控制器的输出进行了限定。最后在不同路面坡度以及负载条件下进行定速巡航策略的仿真试验。(3)根据实际驾驶员的跟车数据分析结果,在传统的基于车间运动状态的安全距离模型的分析基础上,重新设计了跟车安全距离模型,同时在模型中融入了道路的摩擦系数以及驾驶员的驾驶因子,使模型计算值更符合实际驾驶员在跟车过程中的期望跟车间距。最后通过与传统模型的数值比较说明了该模型的优越性,并在以最优控制算法作为上层控制器的基础上验证了该模型的安全性。(4)为权衡ACC车辆在跟车过程中的行驶安全性、跟随性、燃油经济性和乘坐舒适性等多个相互联系并且存在一定矛盾的性能指标,在对ACC系统上层控制的多个行驶目标进行分析后,我们在模型预测控制(MPC)框架下将这些指标转换为目标函数和相应的系统约束,使上述问题转为带约束的二次规划求解问题。最后通过ACC系统多个典型场景的仿真实验,验证了上层策略的有效性。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.6
【图文】：

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吉林大学硕士学位论文图 2.7 所示为电动汽车行驶在 0 度坡度路面情况下，分别从初速度为 30km/h到 40km/h 以及从初速度为 60km/h 到 70km/h 的巡航效果，为了验证该控制策略的优越性，在仿真过程中将巡航效果与不考虑驾驶员驾驶特性的巡航控制效果进行对比。从图 2.7(a)(c)可看出，采用分层控制结构的定速巡航控制系统其巡航的效果较为理想，在车速变化为 10km/h 的情况下，考虑驾驶员特性时 7.179 秒系

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第 2 章考虑驾驶特性的电动汽车定速巡航控制策略研究驾驶员特性的情况慢，但在保证控制效果的基础上保证了乘坐舒适性，有利于提高系统的接受度和使用率。图2.8所示为电动汽车行驶在10度坡度路面情况下，分别从初速度为30km/h到 40km/h 以及从初速度为 60km/h 到 70km/h 的巡航效果，在考虑驾驶员驾驶特性和忽略驾驶员驾驶特性的情况下其巡航效果如下：

【参考文献】