汽车自适应巡航控制算法的仿真研究

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智能网联汽车自适应巡航控制系统仿真研究

智能网联汽车自适应巡航控制系统仿真研究
贾东明;朱若岭
【期刊名称】《河南科技》
【年(卷),期】2023(42)3
【摘要】【目的】智能网联汽车在进入真实道路测试前都要进行长时间的仿真测试,用来提供实车测试所需的各种场景,并模拟汽车的各种运行情况,从而为汽车的最终安全运行提供最基础保障。

【方法】针对自适应巡航控制系统进行仿真,先研究
自适应巡航系统的组成及工作模式,然后确认仿真场景的搭建方式及场景搭建指令
的具体含义,最后通过simulink软件包来组建自适应控制系统仿真模型,并进行仿真。

【结果】自适应控制系统可根据初始设定的最高车速及与前车的距离来自动调节主车速度。

【结论】仿真模型的运行验证了自适应巡航控制系统的可靠性。

【总页数】4页(P22-25)
【作者】贾东明;朱若岭
【作者单位】河南交通职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.52;U467
【相关文献】
1.智能车辆自适应巡航控制系统建模与仿真
2.汽车自适应巡航控制系统硬件在环仿真平台的设计与仿真试验
3.电动汽车自适应巡航控制系统建模与仿真
4.汽车巡航
控制系统及自适应巡航控制系统5.汽车自适应巡航控制系统的安全距离模型仿真研究
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自适应巡航控制系统的建模与联合仿真

自适应巡航控制系统的建模与联合仿真1、本文概述随着汽车行业的快速发展，智能驾驶辅助系统已成为现代汽车不可或缺的一部分。

自适应巡航控制（ACC）作为智能驾驶的重要组成部分，可以有效提高驾驶的安全性和舒适性。

本文旨在探索自适应巡航控制系统的建模和联合仿真方法。

通过构建精确的系统模型，结合先进的仿真技术，可以实现对自适应巡航控制系统性能的综合评估和优化。

文章首先介绍了自适应巡航控制系统的基本原理和功能，包括它的发展历史、技术特点以及它在汽车安全驾驶中的作用。

随后，文章阐述了自适应巡航控制系统的建模过程，包括车辆动力学模型、传感器模型、控制算法模型等关键部分的构建方法。

在此基础上，文章进一步介绍了联合仿真的概念及其在实现自适应巡航控制系统性能评估中的优势。

通过联合仿真，可以在虚拟环境中模拟真实的道路场景，全面测试自适应巡航控制系统的响应速度、稳定性和安全性等关键指标。

这种方法不仅降低了系统开发成本，而且提高了开发效率，为自适应巡航控制系统的实际应用提供了有力的支持。

文章总结了自适应巡航控制系统建模与联合仿真的重要性和应用前景，并展望了未来的研究方向。

本文的研究成果将为自适应巡航控制系统的优化和改进提供理论支持和实践指导，促进智能驾驶技术的发展和普及。

2、自适应巡航控制系统的基本原理自适应巡航控制（ACC）是一种智能驾驶辅助系统，旨在通过自动调整车辆的速度和与前车的距离来提高驾驶安全性和舒适性。

其基本原理主要基于车辆动力学、传感器技术和控制理论。

自适应巡航控制系统使用车辆前方的雷达或摄像头等传感器设备来检测前方道路环境和目标车辆的实时信息，包括前方车辆的距离、相对速度和动态行为。

这些信息为系统提供了决策依据。

基于所获得的前方车辆的信息，自适应巡航控制系统计算适当的加速或减速命令，并通过车辆的控制系统实现对发动机、制动系统和其他执行机构的精确控制。

该系统的目标是保持车辆与前车之间的安全距离，并在必要时自动调整速度，以适应前方交通环境的变化。

新能源汽车车载自适应巡航控制系统的机器学习算法研究

新能源汽车车载自适应巡航控制系统的机器学习算法研究新能源汽车正逐渐成为未来汽车发展的主流方向，其环保、节能的特点受到越来越多消费者的青睐。

而随着科技的不断发展，新能源汽车的智能化水平也在不断提升，其中车载自适应巡航控制系统的机器学习算法应用成为了研究的热点之一。

一、引言车载自适应巡航控制系统是一种通过激光雷达、摄像头等传感器获取行车信息，进而实现车辆行驶速度和距离的智能控制系统。

在过去，这一系统主要通过预先设定固定的参数来实现控制，但是随着机器学习算法的不断进步，自适应巡航控制系统的智能化水平得到了较大的提升。

本文将对新能源汽车车载自适应巡航控制系统的机器学习算法进行深入探讨，并探讨其在提升驾驶安全性和舒适度方面的作用。

二、机器学习在汽车控制系统中的应用机器学习作为人工智能领域的一个重要分支，在汽车控制系统中得到了广泛应用。

在自动驾驶、车载助手系统等方面，机器学习算法可以通过分析海量的数据，学习车辆的行为模式，从而实现智能化的控制。

而在车载自适应巡航控制系统中，机器学习算法也扮演着重要的角色。

通过不断学习驾驶者的驾驶习惯、路况等信息，系统可以实现更加智能的速度和距离控制，从而提高驾驶的安全性和舒适度。

三、车载自适应巡航控制系统的研究现状目前，国内外对于车载自适应巡航控制系统的研究已取得了一定的进展。

在硬件方面，各种传感器技术已经越来越成熟，能够提供更加准确的环境信息；在软件方面，各种机器学习算法也在不断演进，为系统提供了更加智能的控制能力。

而在实际应用方面，一些汽车制造商已经将车载自适应巡航控制系统应用到了他们的新能源汽车产品中，获得了较好的市场反响。

四、机器学习在车载自适应巡航控制系统中的具体应用1. 数据采集：车载自适应巡航控制系统需要通过传感器不断采集车辆周围的环境信息，如前方车辆的速度、距离等。

而机器学习算法可以通过分析这些数据，识别出不同道路条件下的行车规律，为系统的智能控制提供支持。

车辆自适应巡航控制系统的算法研究

车辆自适应巡航控制系统的算法研究1. 本文概述本文主要研究车辆自适应巡航控制系统（ACC）的算法。

ACC系统是在传统定速巡航控制基础上发展起来的新一代辅助驾驶系统，它能够减轻驾驶者的疲劳，提升驾驶的舒适性，增加交通车辆流量，并降低交通事故的发生。

控制算法是ACC系统控制单元的核心，其选取对于实现理想的控制要求至关重要。

本文将从ACC系统的研究概况入手，探讨ACC系统的间距策略、数学建模和控制算法设计，并通过仿真实验对系统性能进行分析。

通过本文的研究，旨在为车辆工程、控制理论与工程、交通信息工程与控制等领域的专业人员提供参考，促进ACC系统在智能交通中的推广和应用。

2. 自适应巡航控制系统概述自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control，ACC）是一种先进的驾驶辅助系统，它基于传统的巡航控制系统，并增加了与前方车辆保持合理间距的功能。

ACC系统利用安装在车辆前方的雷达或激光传感器来检测前方道路上的车辆，并根据交通状况自动调整车辆的速度。

当ACC系统检测到前方有速度更慢的车辆时，它会自动降低车辆的速度，以保持与前方车辆的安全距离。

如果前方道路畅通，ACC系统则会逐渐加速，使车辆恢复到设定的巡航速度。

这种自适应的巡航控制功能可以在不驾驶员干预的情况下实现车辆的自主减速或加速，从而提高驾驶的安全性、舒适性和便利性。

ACC系统通过发动机油门控制和适当的制动来实现车速的调整。

它可以根据不同的驾驶场景和交通状况，智能地选择合适的控制策略，以确保车辆在各种情况下都能平稳、安全地行驶。

ACC系统还可以与其他驾驶辅助功能（如车道保持辅助、碰撞预警等）协同工作，为驾驶员提供更加全面的驾驶支持。

3. 安全距离算法研究通过车对车通信功能，获取前车的制动性能参数、车辆状态信息和车辆类型。

这些信息包括前车的标准制动距离、制动协调时间、临界载重系数、行驶车速、载重系数和当前峰值附着系数等。

同时，本车也需要获取自身的制动性能参数和车辆状态信息。

汽车自适应巡航控制算法的仿真研究

汽车自适应巡航控制算法的仿真研究
王志洪;邵毅明
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2014(35)2
【摘要】针对车辆自适应巡航控制过程中速度控制的强非线性特性,根据本车与前车之间的距离与安全距离的偏差程度和两车之间相对速度的大小设计了不同的车辆ACC控制方法,并基于多模型切换控制理论设计了模糊切换器,建立了车辆在不同状态下的自适应巡航控制算法.在matlab/simulink的仿真环境下对该算法在车辆跟随工况和切入工况下进行了仿真验证,仿真结果表明,该控制算法不仅可以保证ACC 控制的车辆行驶过程中与前车的安全性,而且可以保证车辆对车辆之间安全距离和前车速度具有较好的跟随精度.
【总页数】5页(P604-608)
【作者】王志洪;邵毅明
【作者单位】重庆交通大学交通运输学院,重庆400074;重庆交通大学交通运输学院,重庆400074
【正文语种】中文
【中图分类】TP273+.2
【相关文献】
1.汽车ACC系统算法仿真研究 [J], 熊坚;王秀圣;刘丁
2.汽车零部件中转库房存储量仿真算法研究 [J], 张梅美;李强;刘国松
3.汽车自适应巡航控制系统的安全距离模型仿真研究 [J], 卢中德
4.对汽车主动悬架LQG算法的优化仿真研究 [J], 陈登攀;朱建军;黄禀通;黄敏
5.自动化技术在汽车机械控制算法模型的仿真研究 [J], 齐飞
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自适应巡航控制算法及策略研究

自适应巡航控制算法及策略研究随着汽车行业的发展,汽车的安全问题受到越来越多的关注,其中自适应巡航系统作为主动安全系统的重要组成部分。

该系统可以在驾驶过程中有效地缓解驾驶员疲劳,在保证安全行车的前提下,提高了汽车智能化水平,保证了驾驶员的舒适性。

我国在该领域的技术尚未成熟,因此,本文研究的自适应巡航算法对于我国提高自主研发能力具有重要意义。

本文通过从以下几点工作进行了深入研究。

(1)制定了自适应巡航系统的不同工作模式和切换策略,保证汽车在不同工况下具有不同的执行操作。

本文自适应巡航控制系统的安全距离算法在可变安全时距的基础上增加了不同驾驶员的驾驶特性进行分级别的安全距离控制。

系统整体的控制算法采取分层控制,避免了集成式控制带来的系统不匹配不协调的缺点,具体分为上层控制和下层控制。

(2)上层控制算法分为巡航模式算法和跟车模式算法,巡航模式算法采用传统的PID控制,经过实验仿真调节最理想的PID参数;跟车模式算法采用模型预测控制(MPC)算法,MPC控制算法能够有效的解决多目标优化问题,在系统正常工作状态下考虑了燃油经济性、人体舒适性、行车安全等约束条件。

考虑复杂工况以及驾驶行为影响,MPC计算期望控制量时有时会出现非可行解问题,本文设计了软化硬约束的方法解决系统在紧急状态下的无可行解问题。

(3)下层控制器搭建了制动模型与驱动模型,制定驱动制动切换逻辑,仿真分析制动驱动切换曲线的合理性,对切换逻辑进行优化处理,本文会采取适当的放大补偿策略,保证车辆的平稳切换,有效地解决了自适应巡航系统驱动制动切换时的车身抖动问题。

(4)论文针对系统性能测试采用CarSim与Simulink联合仿真的测试方法,联合仿真对论文算法策略进行仿真验证,验证结果表明了该系统的算法与策略能够满足不同工况下的巡航功能。

智能车辆中的自适应巡航控制算法研究

智能车辆中的自适应巡航控制算法研究近年来，随着人工智能和自动驾驶技术的迅速发展，智能车辆已经成为了现实中的一种交通工具。

而在智能车辆的自动驾驶系统中，自适应巡航控制算法的研究变得尤为重要。

一、智能车辆及其自动驾驶系统简介智能车辆是一种通过使用计算机和传感器等设备来模拟人类驾驶行为的车辆。

它能够对周围的环境进行感知、识别和决策，并相应地控制车辆行驶。

自动驾驶系统是智能车辆的核心，它由多个模块组成，包括感知模块、决策模块和控制模块等。

自适应巡航控制算法即是自动驾驶系统中的其中一部分。

二、自适应巡航控制算法的意义自适应巡航控制算法的主要目标是通过有效地控制智能车辆的速度和跟车间距，实现安全、舒适和高效的高速公路行驶。

与传统巡航控制算法相比，自适应巡航控制算法能够根据前方车辆的行驶状态和道路条件等因素动态地调整巡航速度，从而更好地适应不同的交通环境。

三、自适应巡航控制算法的工作原理自适应巡航控制算法主要基于车辆周围环境的感知和信息处理。

通过车载传感器（如激光雷达、摄像头等）获取前方车辆的位置、速度等信息，并将其输入到控制模块中。

控制模块会根据这些信息进行实时计算和判断，确定智能车辆的巡航速度和跟车间距，并通过对车辆的油门、制动和转向系统进行控制，实现车辆的自动巡航。

四、自适应巡航控制算法的技术挑战在实际应用中，自适应巡航控制算法面临着一些技术挑战。

首先，如何准确地感知和识别前方车辆的位置、速度等信息是一个关键问题。

尽管现有的传感器技术已经具备了一定的能力，但在复杂的交通环境中，如何提高感知的准确性和稳定性仍然需要进一步的研究和改进。

其次，如何根据前方车辆的行驶状态和道路条件等因素来动态地调整巡航速度和跟车间距也是一个难题。

最后，自适应巡航控制算法需要与其他模块（如决策模块）进行协同工作，以实现整个自动驾驶系统的高效运行。

五、自适应巡航控制算法的发展趋势随着人工智能和深度学习等技术的不断进步，自适应巡航控制算法也将得到进一步的改进和发展。

汽车自适应巡航控制系统的研究

汽车自适应巡航控制系统的研究一、本文概述随着汽车工业的迅速发展和汽车保有量的不断增加，道路交通安全和驾驶舒适性已成为人们日益关注的问题。

汽车自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control，简称ACC）作为一种先进的驾驶辅助系统，旨在提高驾驶的安全性和舒适性。

本文旨在对汽车自适应巡航控制系统的研究进行综述，包括其工作原理、系统组成、控制策略以及发展趋势等方面，以期为该领域的进一步研究提供参考和借鉴。

本文介绍了汽车自适应巡航控制系统的基本概念和工作原理，包括其如何通过雷达、摄像头等传感器设备感知周围环境，并根据感知结果调整车辆速度和行驶状态，以实现自适应巡航。

文章详细阐述了自适应巡航控制系统的各个组成部分，包括传感器、控制器和执行器等，并分析了它们的工作原理和性能特点。

接着，本文重点介绍了自适应巡航控制系统的控制策略，包括基于规则的控制、基于模型的控制以及基于机器学习的控制等，并对各种控制策略的优缺点进行了比较和分析。

文章展望了汽车自适应巡航控制系统的未来发展趋势，包括智能化、集成化和网络化等方面，并对其在智能驾驶和智能交通系统中的应用前景进行了预测和探讨。

本文旨在全面介绍汽车自适应巡航控制系统的研究现状和发展趋势，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。

二、汽车自适应巡航控制系统的概述汽车自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control，简称ACC）是一种高级的车辆辅助驾驶系统。

该系统通过雷达、激光或摄像头等传感器监测前方车辆的速度和距离，并根据这些信息自动调整本车的速度，以保持与前车的安全距离。

自适应巡航控制系统不仅提高了驾驶的舒适性，而且在一定程度上提高了行车安全性。

汽车自适应巡航控制系统主要由传感器、控制器、执行器和用户界面组成。

传感器负责收集前方车辆的速度和距离信息，控制器根据这些信息计算出本车的最佳速度，执行器负责调整车辆的加速或减速，用户界面则让驾驶员可以设定期望的速度和跟车距离。

基于模糊控制的车辆自适应巡航研究及仿真

基于模糊控制的车辆自适应巡航研究及仿真设计了一种基于模糊控制理论的车辆自适应巡航双输入单输出控制器，系统综合考虑了自车与前车之间的车距、车速、加速度等因素，并利用遗传算法优化模糊控制隶属度函数与控制规则。

在此基础上，通过simulink进行仿真，仿真结果表明，本文设计的系统能有效进行速度与车距控制，且驾乘性能良好。

标签：自适应巡航；模糊控制；遗传算法0 引言近年来，中国已成为全球最大的汽车产销国，而随着汽车保有量的增加，道路拥挤，交通事故频发等问题也日益突出，汽车的安全性正日益受到汽车厂商和消费者的关注。

自适应巡航控制（简称ACC）系统是在定速巡航控制（简称CC）系统的基础上研发的新一代汽车主动安全辅助驾驶系统[1]。

ACC系统不仅继承了CC系统的功能，还能够根据车辆当前行驶状况与道路环境变化，实时控制自车与前车之间的相对车距和相对速度以匹配车流[2]，有效地减轻了驾驶员在驾驶过程中的操作负担，提高了道路的交通流量，改善了车辆行驶的舒适性和主动安全性。

ACC系统非常实用，且有着广阔的市场前景，但是目前市场上的ACC产品主要由国外厂商研制生产，国内对相关技术研发比较滞后，因此进行有关于ACC 系统的研究是很有必要的。

1 基于模糊控制的ACC设计本文设计的ACC系统采用分层控制，上层控制器采用模糊控制，将自车与前车的车速、车距等信息作为输入，由模糊控制器换算出期望加速度。

下层控制器将该期望加速度作为输入，结合下层车辆动力学系统进行节气门开度和制动压力控制，使汽车的实际加速度达到期望加速度[3]。

同时，系统主要适用于车辆在高速及一级公路行驶路况，速度限制60～120km/h，根据相关国家标准[4]，将最大减速度设置为-3m/s2，最大加速度设置为2m/s2。

根据文献[5]的研究，同一车道中前后两车行进时，若自车速度大于前车速度，则自车减速至与前车速度相等时，自车不会追尾前车。

基于车辆制动过程模型，以两车行进中的临界安全车距作为理论安全车距：（1）其中：t1为驾驶员反映及制动协调时间，取t1=1.15s；t2为制动力增加时间，取t2=0.5s；L为两车安全停车距离，取L=5m（1）模糊控制器采用双输入单输出模式，输入变量为期望车距与实时车距的偏差（符号P1，取-200～200m）与自车与前车的速度差（符号P2，取-16.67～16.67m/s），输入变量为自车期望加速度（符号Q，取-3～2m/s2）。

车辆自适应巡航跟随控制技术研究

车辆自适应巡航跟随控制技术研究一、本文概述随着汽车科技的快速发展和智能化趋势的加强，车辆自适应巡航跟随控制技术作为智能驾驶的重要组成部分，正受到越来越多的关注和研究。

本文旨在对车辆自适应巡航跟随控制技术进行全面深入的研究，探讨其基本原理、关键技术和实际应用，以期为智能驾驶技术的发展和应用提供理论支持和实践指导。

本文将对车辆自适应巡航跟随控制技术的基本概念进行阐述，明确其定义、分类和发展历程。

重点分析车辆自适应巡航跟随控制技术的关键技术，包括传感器技术、决策规划技术、控制算法等，并探讨这些技术在不同场景下的应用效果。

本文还将对车辆自适应巡航跟随控制技术的实际应用进行案例分析，了解其在实际道路环境中的应用情况，探讨其优势和局限性。

本文将对车辆自适应巡航跟随控制技术的发展趋势进行展望，提出未来研究方向和建议。

通过本文的研究，希望能够为车辆自适应巡航跟随控制技术的进一步发展和应用提供有益的参考和启示。

二、车辆自适应巡航跟随控制技术理论基础车辆自适应巡航跟随控制技术（Adaptive Cruise Control, ACC）是智能驾驶辅助系统的重要组成部分，它结合了传统的巡航控制和车辆跟随技术，通过先进的传感器和算法，使车辆能够在不同的道路和交通条件下自动调整行驶速度和与前车的距离，从而提高驾驶的安全性和舒适性。

车辆自适应巡航跟随控制技术的理论基础主要包括控制理论、传感器技术和车辆动力学模型。

控制理论是ACC系统的核心，它通过对车辆的运动状态进行实时监测和分析，计算出合适的加速度或减速度，以实现对车辆速度和距离的控制。

传感器技术则提供了车辆周围环境的感知能力，包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头等多种传感器，它们能够准确地获取前方车辆的位置、速度和加速度等信息，为控制系统提供必要的输入。

车辆动力学模型是ACC系统的另一个重要理论基础，它描述了车辆的运动规律和响应特性。

通过建立准确的车辆动力学模型，可以预测车辆在不同控制输入下的行驶状态，从而优化控制算法，提高系统的稳定性和响应速度。

汽车自适应巡航控制系统的研究

汽车自适应巡航控制系统的研究汽车自适应巡航控制系统是现代车辆的一项重要技术，它能够使车辆在高速公路和城市道路上保持安全、舒适的行驶状态。

本文将围绕汽车自适应巡航控制系统展开，首先介绍其背景和相关研究现状，然后阐述本文的研究方法、实验结果与分析，最后总结研究成果并展望未来研究方向。

汽车自适应巡航控制系统是一种智能化的车辆控制系统，它通过感应车辆前方道路情况，自动调整车辆的行驶速度和与前方车辆的距离，使车辆在行驶过程中能够保持安全、舒适的状态。

随着车辆智能化技术的不断发展，汽车自适应巡航控制系统在提高驾驶安全性和舒适性方面越来越受到。

然而，现有的自适应巡航控制系统仍存在一定的局限性和不足，如无法完全适应复杂道路环境和缺乏高效的自适应策略优化方法等。

针对现有自适应巡航控制系统的不足，本文提出了一种基于深度学习的自适应巡航控制系统。

该系统通过采集车辆前方道路信息，利用深度学习算法自动识别道路情况和障碍物，并根据识别结果自动调整车辆的行驶速度和与前方车辆的距离。

同时，系统还采用了一种基于强化学习的自适应策略优化方法，通过对车辆行驶数据的分析，自动调整控制策略，使车辆在行驶过程中能够更好地适应道路变化。

实验结果表明，本文提出的基于深度学习的自适应巡航控制系统能够在不同道路环境和交通情况下，有效提高车辆的行驶安全性和舒适性。

同时，该系统还能够根据车辆的实际行驶数据自动优化控制策略，使车辆在行驶过程中能够更好地适应道路变化。

然而，该系统仍存在一定的局限性，如对道路环境和障碍物的识别精度有待进一步提高。

本文的研究成果对于提高汽车自适应巡航控制系统的性能具有重要意义。

虽然本文提出的基于深度学习的自适应巡航控制系统取得了一定的成果，但仍存在一定的局限性。

未来的研究方向可以包括进一步提高道路环境和障碍物的识别精度、优化自适应策略优化方法以及研究更加智能化的车辆控制系统。

还可以考虑将和机器学习等技术应用到自适应巡航控制系统中，以实现更加高效和精确的车辆控制。

ESP—汽车电子稳定系统仿真研究

ESP—汽车电子稳定系统仿真研究一、概要随着科技的不断发展，汽车行业在追求高性能、低成本和长寿命的也面临着更加复杂的操控环境和安全隐患。

为了提高汽车的安全性能和操控稳定性，越来越多的电子设备被应用到汽车上，其中最具代表性的就是汽车电子稳定系统（ESP）。

本文将对ESP进行仿真研究，探讨其在不同驾驶场景下的性能表现和潜在的改进方向。

本文首先介绍了ESP系统的基本原理和组成，包括轮速传感器、加速度传感器、制动压力传感器等，以及它们如何协同工作以实现车辆稳定控制。

通过建立ESP仿真模型，分析了其在不同路面条件、驾驶员操作和车辆运行状态下的性能表现。

针对仿真结果中存在的问题提出了相应的改进措施和建议。

本文通过对ESP系统的深入研究和仿真分析，为进一步提高汽车电子稳定系统的性能提供了有价值的参考和借鉴。

二、ESP系统的关键技术ESP系统，即汽车电子稳定程序，是现代汽车主动安全防御系统的重要组成部分。

它通过集成多种传感器和控制系统，实时监测并控制车辆的运动状态，以提供卓越的运动性能和稳定性。

在ESP系统中，关键技术主要包括：数据采集与处理：ESP系统依赖于大量的传感器来实时获取车辆关键状态信息，如车轮速度、加速度、角速度等。

这些传感器产生的数据经过精确的处理，以便实时传送给控制器。

数据采集与处理技术直接影响到ESP系统的性能和准确性。

控制算法执行：ESP系统根据接收到的传感器数据进行决策，并生成相应的控制指令来调整车辆的行驶方式。

这包括制动、节气门和转向控制等多个方面。

控制算法执行是ESP系统实现稳定控制的核心。

车辆动态模型建立：为了精确地预测车辆的动态行为，ESP系统采用了先进的车辆动态模型。

该模型考虑了车辆的质量分布、质心位置、悬挂系统和轮胎力学特性等多种因素。

通过建立准确的车辆动态模型，ESP系统能够更有效地预测和处理各种复杂路况。

实时性与稳定性：ESP系统在设计过程中充分考虑了实时性和稳定性两个重要指标。

汽车自适应巡航控制系统的安全距离模型仿真研究

0引言在汽车自适应巡航控制系统的仿真研究中,安全距离模型的选取直接影响车辆间的车距、行驶的安全性、驾乘的舒适性。

文章使用Matlab/Smulink,搭建车辆纵向动力学模型并建立自适应巡航系统的模糊控制器,进行不同车辆安全距离模型的对比仿真,选择出适合文章建立的模糊控制器的安全距离模型。

1车辆纵向动力学模型的设计使用Matlab/Simulink分别建立发动机模型、液力变矩器模型、自动变速器模型、车辆传动、行驶系统模型构成了车辆纵向动力学模型,如图1所示。

2安全距离模型设计安全车间距是两车保持不发生两车追尾,又不降低通行能力的适当距离[1]。

2.1基于制动过程的安全距离模型基于制动过程的安全距离模型Sa的表达式如下[2]。

Sa=v1t y+v22a1+d0(1)式中:Sa表示安全距离,v1表示自车的行驶速度, a1表示自车的最大减速度,v表式自车速度与前方车辆速度的差值,d0表示停车最小间距。

2.2基于车头时距的安全距离模型基于车头时距的车间距策略分为两种:一是固定车头时距,二是可变车头时距[5]。

固定车头时距安全距汽车自适应巡航控制系统的安全距离模型仿真研究卢中德(辽宁省交通高等专科学校,辽宁沈阳110122)【摘要】文章以模糊控制理论为基础,进行不同安全距离模型的仿真研究,选取出适合文章中建立的模糊控制器的安全距离模型。

【关键词】安全距离模型;模糊控制;自适应巡航;仿真研究中图分类号:U463.6文献标识码:A DOI:10.19694/ki.issn2095-2457.2020.28.38【Abstract】Based on the fuzzy control theory,this paper studies the simulation of different safety distance models,and selects the safety distance model suitable for the fuzzy controller established in this paper.【Key word】Safe distance model;Fuzzy control;Adaptive cruise;Simulation study图1车辆纵向动力学模型※基金项目:辽宁省交通高等专科学校技术应用型科研项目“汽车自适应巡航控制系统的仿真应用研究”(lnccjyky201908)。

自动巡航汽车自适应逆控制的建模与仿真

自动巡航汽车自适应逆控制的建模与仿真由测速装置、转向角传感器、车速传感器等部件组成的巡航控制系统是现今的汽车巡航控制系统的主体部分，自动巡航控制系统的研究是近些年来国内外研究的主要方向。

当道路情况良好时，该系统就与普通的巡航系统大致相同；当行驶的汽车速度较高或者是行驶过程中与前一辆车之间的距离较近时，通过感应，系统就会适当减速，以避免追尾事件。

国内有多所高校和科研单位已经开始从事汽车自动巡航控制系统的研究[2⁃4]。

目前，汽车自动巡航控制系统的控制策略有多种，其主要有PID调节方式、自适应控制、模糊控制等。

汽车巡航控制系统中的模糊控制器不需要精确的数字，也不需要精准的数学模型，其数据主要来源于该汽车设定的车速与实际车速的偏差和变化率，因此该系统的确定就使得其规则和隶属函数不能随外界参数的变化而进行调整。

1 自适应逆控制与现行控制技术比较自适应逆控制是通过运用自适应滤波方法来辨别被控对象的逆模型来实现精确控制的。

通过该对象本身传递函数的逆（控制器）来驱动对象，并以此来控制对象的动态性能，是一种前馈控制。

传统的反馈和自适应控制中针对噪声和扰动的控制都是通过从输出到输入的负反馈，设计中只能在扰动消除和系统动态特性之间进行折中。

但对于自适应逆控制而言，对扰动的控制和对象动态特性的控制是两个单独的单元，可以互不干扰。

模糊控制，即通过运用模糊数学，系统性的模仿人工控制活动的策略。

汽车巡航控制器通过模糊判断以及模糊控制规则来设定汽车的实际车速。

PID控制是根据实际车速与设定车速的偏差来实现汽车不变参数的巡航控制。

PID控制优点较多，但对于特性复杂的时变或非线性的过程，如果出现参数调整不当等现象，会使得系统不停地振荡以至于控制效果不佳。

神经网络自适应控制系统在逼近非线性函数方面具有极大的优越性[7⁃8]。

动态神经网络可作为一类非线性自适应滤波器，可用于非线性自适应逆控制系统的对象的正向和逆向建模控制。

因此，本文将以非线性自适应逆控制研究为基础，设计出较为合理的动态神经网络结构。

纯电动汽车全速自适应巡航控制系统的研究

纯电动汽车全速自适应巡航控制系统的研究随着节能环保的提倡和智能化热潮的兴起,电动汽车先进驾驶员辅助系统的开发越来越被重视。

目前,电动汽车自适应巡航工作车速受到限制,跟踪性和抗干扰能力差,不能完全适应复杂多变的行驶环境。

因此研究自适应巡航控制系统在全速和外界干扰工况下的响应具有重要意义。

本文研究了纯电动汽车自适应巡航控制系统不同工作模式的切换和执行策略,采用了基于二次型优化和模型预测控制理论的纵向控制方法,针对不同驾驶工况进行仿真分析,验证了自适应巡航控制策略和算法的有效性。

本文选取车辆的纵向车速作为被控对象,分别建立了纵向动力学及三相交流感应电机仿真模型,采用直接转矩控制方法实现对期望转速及期望转矩的快速跟踪。

为了获得行车间距的参考轨迹,采用了基于变时距和紧急制动安全车距理论的行车间距策略,并针对不同的间距策略进行仿真对比分析,验证了兼顾道路利用率和安全的间距策略灵活性较强,更适用于多路况的驾驶环境。

针对功能切换、驱动与制动控制及主动干预三种情况进行了分析与处理,制定了基于门限逻辑判断的切换与干预及考虑机械与再生制动力矩分配的动力输出控制策略。

研究了基于模糊自适应PID的巡航控制及模型预测的自适应巡航控制,对两种控制算法进行MATLAB/Simulink巡航工况仿真对比分析,仿真结果表明,相对于模糊自适应PID控制,模型预测控制调节时间缩短了46.7%,对车速和加速度调节的超调量分别降低了87.5%和100%。

针对跟随模式的不同工况,对模型预测控制进行了MATLAB/Simulink仿真分析,仿真结果表明,模型预测控制能够满足多工况全速范围内的控制需求,能够保证系统的全局性能,在多变量且多约束复杂系统中控制优势明显。

为了进一步验证与说明控制的效果,体现行驶过程中踏板开度和转矩的变化,进行了MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真,验证了自适应巡航控制策略及算法的有效性,能够有效控制车辆纵向行驶。

基于CarSim的车辆自适应巡航仿真与试验研究_李径亮

doi：10.3969/j.issn.1005-2550.2013.02.012车辆自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control system，下简称ACC）是一种被广泛研究且具有广阔前景的车辆主动安全装置。

一般认为ACC是一种增强驾乘舒适性的电控装置，其原理是利用激光/毫米波雷达、摄像头等传感器对相同车道内前方目标进行检测，通过电控系统自主地对发动机及制动系统的联合控制实现安全车距保持功能［1，2］。

ACC 有助于缓解驾驶员的驾驶疲劳感，现已经越来越多被应用于国内外中高档轿车上。

在ACC系统开发过程中，涉及的关键技术主要包括：①车辆状态测量（轮速、质心加速度、横摆角速度等）；②目标检测与跟踪（基于雷达或摄像头的目标检测与跟踪）；③ACC核心控制算法的开发；④发动机、制动系统的通讯与控制等。

利用CAE软件辅助开发与设计能显著提高ACC装置开发效率，尤其在ACC核心控制算法开发过程中，CAE软件辅助开发具有结果直观、开发周期短、成本低廉等显著优势。

CarSim是一种专业的车辆动力学仿真软件，能准确模拟车辆对驾驶员操作行为、空气动力学以及路面激励的响应。

在车辆操纵稳定性、平顺性、燃料经济性、动力性等领域有广泛应用［3］。

其优势体现在能方便的模拟各种复杂路面几何形式及峰值附着特性、模拟复杂的驾驶员操作行为和试验工况、通过简单的系统定义输出复杂的多刚体机械结构动力学模型等。

其强大的可扩展性及丰富的接口使其能方便的与Matlab/Simulink、dSpace、Labview等软件进行联合仿真，用于各种高级功能开发，尤其在车辆电控系统的开发模拟方面具有显著优势。

同时CarSim软件存在一定局限性，主要体现在：某些部件具有显著几何非线性特性及材料非线性特性，需要借FEM方法进行刚柔耦合计算才能获得较理想的计算值，CarSim在处理此类部件上显得手段较单一。

结合现有条件，拟采用CarSim与Simulink联合仿真的方式进行ACC控制器开发，并将成功开发的ACC控制器移植到试验样车，以完成原理样机的试验。

仿驾驶员速度跟随行为的自适应巡航控制算法研究.pptx

为了改善紧数据设计了无模型自适应预测控制算法,无需制动系统的结构信息。最后,基于快速原型工具d SPACE在实车平台上验证所设计的自适应巡航控制算法。
以长城H8为试验平台,基于低成本和高集成度的设计思路,仅利用现有试验平台的传感器和执行机构,实现车辆状态以及汽车前方环境的信息感知和执行机构的自动控制。解决了ACC控制器与试验车各部件的接口问题,包括控制器与雷达接口、控制器与车辆状态信息接口、控制器与试验车执行机构接口、控制器与驾驶员操作开关及仪表接口。
鉴于在线学习控制算法结构简单、易于实现、能够适应复杂工况,而且降低了算法移植工作量,因此是解决纵向动力学控制设计的一条有效途径。本文针对驱动动力学的强非线性特性和多工况特点,设计了多模型自适应控制算法,算法包含两个自适应控制器和二者的监督机构,结合了驱动动力学结构信息和输入/ 输出数据,有效地解决了驱动系统的控制问题。
动态输出反馈间距控制算法基于二次车间距策略设计,将前车加速度视作外部干扰,结构较为复杂且没有充分考虑前车状态对本车跟随性能的影响。而前馈+反馈间距控制算法基于线性组合车间距策略设计,包括前车加速度前馈环节和车间状态的反馈环节, 将前车加速度视作参考输入。
控制器增益可自适应地随时距调节,满足了驾驶员对车间距的不同需求同时没有恶化汽车瞬态跟随性能。其次,考虑到汽车纵向动力学系统具有强非线性、不确定性、时变性甚至跳变性,对其控制存在两方面问题:一方面,对其建立精确模型不现实而且即使建立了精确模型也不便于控制器的设计;另一方面,建立简化模型可以方便完成控制器的设计但无法在所有工况中得到良好控制性能。
仿驾驶员速度跟随行为的自适应巡航控制算法研究
作为先进驾驶辅助系统的关键部分,人性化自适应巡航控制系统的研究近年来受到广泛关注。目的是在保证基本跟随性能的基础上模拟驾驶员速度跟随行为,进一步提高自适应巡航控制系统的使用率和驾乘人员的接受性。

车辆自适应巡航跟随控制技术研究

文献综述
然而，目前的研究还存在一些不足之处。首先，在复杂的交通环境下，车辆自适应巡航跟随控制技术的稳定性和可靠性有待进一步提高。其次，现有的方法大多依赖于高精度的传感器和计算资源，导致成本较高，难以普及应用。因此，本次演示旨在研究一种低成本、高可靠性的车辆自适应巡航跟随控制技术，并对其性能进行实验验证。
自适应巡航控制算法
自适应巡航控制算法
基于仿驾驶员速度跟随行为特征的分析，本次演示提出一种自适应巡航控制算法。该算法主要包括以下几个模块：
自适应巡航控制算法
1、驾驶员速度预测模块：采用卡尔曼滤波器等预测算法对驾驶员速度进行预测，为后续的油门控制提供参考。
自适应巡航控制算法
2、油门控制模块：通过调节油门踏板的开度来实现对车辆加速度的控制。在算法实现过程中，可以采用PID控制器等控制策略来实现对油门踏板开度的精确调节。
文献综述
文献综述
车辆自适应巡航跟随控制技术的研究始于20世纪90年代，经过多年的发展，已经取得了显著的成果。在早期的研究中，主要于利用传感器和控制器实现车辆的简单跟随控制，但这些方法往往缺乏对复杂交通环境的适应性。随着人工智能和机器学习技术的发展，研究者们开始尝试利用这些技术来实现更加智能的车辆跟随控制。
研究方法
研究方法
本次演示研究的车辆自适应巡航跟随控制技术主要包括以下步骤：首先，利用传感器获取前方车辆的信息，如距离、速度等；其次，根据获取的信息计算前方车辆的期望轨迹；最后，通过控制算法来实现车辆的跟随控制。具体实验设计和数据采集方法如下：
研究方法
1、实验设备：本次演示采用GPS和惯性传感器（陀螺仪和加速度计）来获取车辆的位置和姿态信息，并使用单片机作为控制器的核心部件。

《汽车巡航系统模糊控制与仿真研究》

《汽车巡航系统模糊控制与仿真研究》一、引言随着现代汽车工业的快速发展，汽车巡航系统已成为高级驾驶辅助系统（ADAS）中不可或缺的一部分。

汽车巡航系统能够自动控制汽车的行驶速度，保持车辆在设定的速度范围内行驶，从而提高了驾驶的舒适性和安全性。

然而，传统的汽车巡航系统控制方法往往存在响应速度慢、鲁棒性差等问题。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于模糊控制的汽车巡航系统控制方法，并对其进行了仿真研究。

二、汽车巡航系统的基本原理与现有问题汽车巡航系统主要通过电子控制系统实现车辆的速度控制。

它能够根据驾驶员设定的速度和实际行驶速度之间的差异，调整发动机的输出功率或刹车系统的制动力，以保持车辆在设定的速度范围内行驶。

然而，传统的汽车巡航系统在面对复杂的交通环境和多种路况时，往往表现出响应速度慢、鲁棒性差等问题。

三、模糊控制理论在汽车巡航系统中的应用模糊控制是一种基于模糊集合理论的控制方法，它能够处理复杂的、不确定的系统。

在汽车巡航系统中应用模糊控制，可以根据不同的路况和交通环境，自动调整控制参数，从而提高系统的响应速度和鲁棒性。

本文提出了一种基于模糊控制的汽车巡航系统控制方法，包括输入量的模糊化、制定模糊规则和控制量的精确化等步骤。

四、仿真模型的建立与仿真实验为了验证提出的模糊控制方法的有效性，我们建立了汽车巡航系统的仿真模型。

该模型包括车辆动力学模型、发动机模型、刹车系统模型以及模糊控制器模型等。

在仿真实验中，我们设定了不同的路况和交通环境，比较了传统汽车巡航系统和模糊控制汽车巡航系统的性能。

仿真结果表明，采用模糊控制的汽车巡航系统在响应速度和鲁棒性方面均表现出明显优势。

在面对复杂的路况和交通环境时，模糊控制系统能够根据实际情况自动调整控制参数，使车辆快速、准确地达到设定的速度，并保持稳定的行驶状态。

五、结论本文提出了一种基于模糊控制的汽车巡航系统控制方法，并通过仿真实验验证了其有效性。

仿真结果表明，采用模糊控制的汽车巡航系统在响应速度和鲁棒性方面均表现出明显优势。

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关键词：多模型切换理论；自适应巡航控制；模糊切换；ｓｉｍｕｌｉｎｋ；仿真
中图法分类号：ＴＰ２７３＋．２
文献标识号：Ａ文章编号：１０００７０２４（２０１４）０２ — ０６０４ — ０５
ｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄｉｎｆｏｌｌｏｗｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｎｄｃｕｔｔｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｕｎｄｅｒｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｏｆｍａｔｌａｂ／ｓｉｍｕ —
ｌｉｎｋ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏＷｔｈａｔｔｈｉｓｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｅｎｓｕｒｅｔｈｅｓａｆｅｔｙｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｂｙＡＣＣａｎｄｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅａｈｅａｄｉｎｄｒｉｖｉｎｇ，ｂｕｔｅｎｓｕｒｅｔｈｅｓａｆｅｔｙｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏｖｅｈｉｃｌｅｓａｎｄｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｉｎｆｒｏｎｔｈａｓｂｅｔｔｅｒｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙ．
摘要：针对车辆自适应巡航控制过程中速度控制的强非线性特性，根据本车与前车之间的距离与安全距离的偏差程度和两车之间相对速度的大小设计了不同的车辆ＡＣＣ控制方法，并基于多模型切换控制理论设计了模糊切换器，建立了车辆在不同状态下的自适应巡航控制算法。在ｍａｔｌａｂ／ｓｉｍｕｌｉｎｋ的仿真环境下对该算法在车辆跟随工况和切入工况下进行了仿真验证，仿真结果表明，该控制算法不仅可以保证ＡＣＣ控制的车辆行驶过程中与前车的安全性，而且可以保证车辆对车辆之间安全距离和前车速度具有较好的跟随精度。
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００７４，Ｃｈｉｎａ）
ｍｕｌｔｉ — ｍｏｄｅｌｓｗｉｔｃｈｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｏｒｙｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＡＣＣｓｙｓｔｅｍｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｔａｔｅｓｉｓｅｓｔａｈ —
２０１４年２月
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
Ｆｅｂ．２０１４
第３５卷
第２期
Ｖ０Ｌ３５Ｎｏ．２
汽车自适应巡航控制算法的仿真研究
王志洪，邵毅明
Hale Waihona Puke （重庆交通大学交通运输学院，重庆４０００７４）
Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆａｄａｐｔｉｖｅｃｒｕｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｖｅｈｉｃｌｅ
ＷＡＮＧＺｈｉ — ｈｏｎｇ。ＳＨＡＯＹｉ — ｍｉｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｐｅｅｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆｓｔｒｏｎｇｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｈｅａｕｔｏｍｏｂｉｌｅａｄａｐｔｉｖｅｃｒｕｉｓｅｃｏｎ — ｔｒｏｌ（ＡＣＣ）ｓｙｓｔｅｍ。ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｅｖｉａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔａｎｃｅａｎｄｓａｆｅｔｙｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅａｎｄｔｈｅａｈｅａｄｖｅｈｉｃｌｅａｎｄｔｈｅｒｅｌａ — ｔｉｖｅｓｐｅｅｄｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏｖｅｈｉｃｌｅｓ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｕｔｏｍｏｂｉｌｅＡＣＣｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｄｅｓｉｇｎｅｄ，ａｎｄｆｕｚｚｙｓｗｉｔｃｈｅｒｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆ