【摘 要】
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在车联网环境下,协同式自适应巡航系统借助车车通讯技术,实现了车与车,车与环境之间的信息交互。并通过融合队列共享数据与传感器数据,实现与多辆车的协同控制。本文从车车通信环境下的车间时距策略,上层控制,虚拟测试三个方面,研究了兼顾跟随性、舒适性、安全性、燃油经济性的协同式自适应巡航系统多目标控制方法。论文的主要工作如下:(1)设计了分层式自适应巡航控制系统,基于仿真软件Simulink与Carsim,
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在车联网环境下,协同式自适应巡航系统借助车车通讯技术,实现了车与车,车与环境之间的信息交互。并通过融合队列共享数据与传感器数据,实现与多辆车的协同控制。本文从车车通信环境下的车间时距策略,上层控制,虚拟测试三个方面,研究了兼顾跟随性、舒适性、安全性、燃油经济性的协同式自适应巡航系统多目标控制方法。论文的主要工作如下:(1)设计了分层式自适应巡航控制系统,基于仿真软件Simulink与Carsim,搭建了本车的下层控制器与车辆动力学模型,通过搭建制动器与发动机的逆动力学模型,得到制动踏板力、节气门开度与上层控制输出的期望加速度间的转换关系。为保证更加精准地测试本文所设计的协同式自适应巡航系统,本文采用Simulink与Carsim联合建模的方法,以满足所搭建的整车模型尽可能地接近实车机械系统动力学。(2)搭建了基于最优速度模型的扩展模型,利用线性、非线性稳定性理论获得扩展模型的稳定性判据,分析了前导车信息对交通流波动的抑制作用。在此基础上,提出了基于人工势场理论设计车间时距策略,将现有可变车间时距策略拓展至考虑多辆前车,对传统人工势场修正,使其满足车辆纵向跟驰特性。使车辆在平稳跟车时的最小期望车间距离减小了20%,提高了车辆的驾驶舒适性与道路交通利用率。(3)针对CACC系统上层控制的不足,设计了基于Hopfield神经网络与MPC的期望加速度优化控制方法。相比于现有MPC控制器,优化后的控制器通过将期望加速度控制器参数与网络神经元连接,可更加准确预测本车预测时域内的行驶状态,提高预测精度。(4)通过Carsim、Simulink与Prescan的联合仿真,搭建了基于驾驶模拟仿真平台的CACC仿真系统。按照验证需求,在四种典型工况下对本文所搭建的系统的综合性能进行测试,结果表明,改进后的CACC系统的速度波动更加平缓。在换道切出/换道切入与紧急制动工况下,比传统CACC系统更早进行加速度调节,且加速度变化率极限值减小,使车辆同时兼顾了安全性与舒适性。
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