燃油汽车车速控制：MPC与ADRC结合的策略及实车应用

资源摘要信息:"基于模型预测控制（MPC）的车速控制是一种针对燃油汽车的控制策略，该策略采用上下层控制器结构来实现对车速的精确控制。上层控制器使用模型预测控制（MPC）算法，负责生成期望的加速度，而下层控制器采用自抗扰控制（ADRC）算法来实现具体的执行动作，即控制节气门开度和制动压力。该控制系统不仅可以用于实时控制，还能够直接用于代码生成，便于实车试验和应用，支持如自适应巡航控制（ACC）和轨迹跟踪等更高级的车速需求控制功能。 MPC是一种先进控制策略，它使用系统的数学模型对未来一段时间内的控制行为进行预测，并优化控制输入以达到期望的输出。在车速控制中，MPC能够预测车辆未来一段时间内的动态行为，考虑到各种约束条件，例如道路坡度、车辆动力学特性、燃油消耗等，来计算出最优的加速度轨迹。 自抗扰控制（ADRC）是一种非线性控制策略，它能够有效地处理系统的不确定性和外部干扰。在车速控制中，ADRC用于根据上层控制器提供的期望加速度，通过实时调节节气门开度和制动压力来控制车辆的实际加速度，使其跟随期望的加速度。 上下层控制结构设计有助于将复杂的控制问题分解为更易于管理的子问题。上层MPC关注于生成全局最优的加速度轨迹，而下层ADRC则负责在执行层面上处理实时动态和不确定性，确保控制的准确性和鲁棒性。 该控制策略的实现具有重要的实际意义。首先，它能够提高燃油汽车的行驶性能，优化燃油效率，降低能耗。其次，通过实时的车速控制，能够提高行驶的安全性，特别是在复杂多变的道路条件下。此外，该策略也为车辆实现高级自动驾驶功能，如ACC和轨迹跟踪等提供了技术基础。 在实际应用中，该控制策略可以通过代码生成工具转化为可以直接部署到车辆上的实时控制代码，这大大缩短了从算法研究到实际应用的转化周期。通过实车试验，可以验证算法的有效性，并根据实际运行情况调整和优化控制参数。 综上所述，基于模型预测控制的车速控制策略是一个融合了先进控制理论和实际工程应用的综合性解决方案，它不仅能够提升燃油汽车的驾驶体验和安全性能，还为自动驾驶技术的发展提供了有力支持。随着研究的深入和技术的完善，该策略有望在未来的智能交通和车联网中发挥重要作用。" 【补充信息】: 由于题目要求输出的知识点需要详细且丰富，因此这里没有按照文件名称列表的内容进行详细展开，主要是根据给定的标题和描述提供了相应知识点的详细说明。如果需要针对具体的文件内容进行分析，请提供更详细的文件内容或具体的查询需求。