基于模糊MPC的车辆自适应巡航控制方法研究

发布时间：2020-12-27 09:42

　　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... 

【文章来源】：西安理工大学陕西省

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

模糊控制器的结构

4基于MPC的多目标上层控制器35（a）车间距误差隶属度函数（b）相对速度relv隶属度函数（c）跟车安全性权重系数f的隶属度函数图4-5各变量的隶属度函数Fig4-5Membershipfunctionofeachvariable

4基于MPC的多目标上层控制器37心法应用最为广泛，所以本文采用面积重心法进行解模糊化计算。根据表4-1中确定的模糊控制规则，再结合输入输出变量的隶属度函数，通过面积重心法进行解模糊化处理，最后得到输出量f和输入量、relv的关系，如图4-7所示。图4-7输入与输出变量关系图Fig4-7Graphofinputandoutputvariables在系统的每一采样时刻对模糊控制器输入一组状态输入变量车间距误差和相对速度relv，经过模糊控制规则，得到一组权输出变量，从而实现对权重系数的在线更新。数值仿真4.5为了能够对验证本章所设计的ACC系统上层控制器进行验证，通过在Matlab中设置前车运动轨迹，选取两种工况：普通工况以及紧急工况，与传统的MPC算法进行对比，对本章所设计的控制算法的可行性进行验证。在仿真实验中，基本的参数设置如表4-2所示：表4-2仿真参数表Table4-2simulationparameters参数名称符号数值单位采样周期sT0.2s预设时距h1s惯性系统时滞0.5m最小安全跟车间距0d5m预测时域pN16-


本文编号：2941520