基于多目标决策算法和PID控制的CACC系统的优化与仿真

发布时间：2020-08-02 14:09

【摘要】：协同式汽车自适应巡航控制系统CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control)是智能交通系统ITS Intelligent Transport System)的重要组成部分,以自适应巡航控制ACC(Adaptive Cruise Control)为基础,再利用车联网,将自身的车辆状态信息,共享给附近的车辆,这样可以使得车辆不仅对他的直接前车的行为进行响应,而且可以对前方一定范围内的所有车辆的行为进行及时的响应,所以CACC系统在安全性,效率性和舒适性方面都比传统的ACC系统要优秀。本文设计了一个基于多目标决策算法和PID控制的纵向CACC系统,该系统分为决策层和控制层两层,首先,收集本车和周围车辆的信息,通过决策层的多目标决策算法决策出一个理想的加速度,然后把该加速度输入到控制层,经过PID控制算法的计算得到车辆的控制量,然后把控制量输入到车辆模块,最终实现了对车辆的控制。在基于多目标的加速度决策算法分析中,着重分析了影响汽车行驶的三个指标,安全性,效率性和稳定性,并且在分析安全性时,加入了加速度的参数,提出了一种改进的安全距离算法,使得安全距离的计算更加适用于CACC的实际情况,并且对改进后的安全距离算法的稳定性进行了验证。在CACC系统的控制层设计时,结合汽车控制的实际情况,首先对PID控制器的输入进行了优化,然后利用两个PID控制器,分别控制汽车的节气门和制动,最后在输出阶段,根据实际情况对输出进行了过滤,通过仿真实验,我们把理想加速度和实际加速度进行了对比,验证了我们设计的控制器的有效性。利用carsim和simulink联合仿真,在carsim中设置好汽车的各种运动学和动力学参数,然后把carsim中的相关数据输出到simulink里面我们搭建好的模型中,经过模型的计算得到的控制量再送回carsim中,实现对车辆行驶状态的控制。在仿真实验中运用五车模型,把本文所提出的CACC系统与传统的ACC系统在五种常见工况下,进行了对比,通过对比,我们验证了本文提出的CACC系统比传统的ACC系统在安全性,效率性和舒适性方面都有所改进。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6;U495;TP273

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本文编号：2778619