自适应巡航系统控制策略深度优化与MATLAB/Simulink仿真

本文主要探讨了汽车自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control, ACC）的控制策略研究，这是高级驾驶辅助系统的重要组成部分。作者首先从功能需求出发，分析了两种常见的车间时距控制方法：固定车间时距算法和可变车间时距算法，提出了对可变车间时距算法的改进设计，引入了反应车间时距的概念，以此为基础设计了模式切换策略，确保了系统的灵活性和安全性。 在车辆动力学模型方面，文章构建了车辆纵向动力学模型，对系统动力性能进行了验证，同时也构建了车辆逆纵向动力学模型，包括驱动/制动切换策略、逆发动机模型和逆制动系模型，这些模型为控制策略的精确设计提供了基础。 接着，研究了基于变速积分PID的系统控制策略，利用MATLAB/Simulink开发环境实施自适应巡航PID控制算法。仿真结果表明，PID控制在定速巡航模式下表现出响应迅速、超调量小的优点，但在复杂跟随控制模式下，控制效果不够理想。因此，作者考虑在跟随控制模式中采用模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）来提升性能。 文章重点转向基于MPC的自适应巡航控制策略，通过建立控制本车加速度的预测模型，进行了滚动优化和误差反馈校正，以MATLAB/Simulink为平台，实现了对速度和车间时距的精确控制。这种方法在应对多种跟随前车工况（如定速、加速和减速）时，展现出理想的控制性能。 最后，作者通过MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真平台对提出的自适应巡航MPC控制策略进行了深入的仿真研究，验证了该策略在不同跟车速度和加减速条件下的稳定性和有效性。本文的研究成果对于提升汽车的舒适性、燃油经济性和道路通行率具有实际意义，为自适应巡航控制系统的工程应用提供了理论支持和技术指导。关键词包括自适应巡航控制系统、PID控制、模型预测控制以及MATLAB/Simulink联合仿真的应用。