自适应巡航控制系统作为高级驾驶辅助系统重要组成部分,为解决因汽车保有量不断上升而导致的行驶安全及交通拥堵等问题提供了可行方案。传统自适应巡航系统多适用于高速路段,其应用范围有限,难以适应城市道路复杂的行驶环境。论文对自适应巡航控制策略及算法展开研究,依托于d SPACE平台搭建一种适用于城市工况的自适应巡航系统控制模型,以提高系统应对城市复杂道路工况的能力。论文运用分层控制思想对自适应巡航系统的设计进行整体规划,结合城市道路特点对自适应巡航系统进行模块化处理,针对不同功能需求对各个模块的控制方案进行优化。在决策控制模块的设计中,采用固定车间时距算法搭建了安全距离模型,以对安全行驶距离进行实时计算。为进一步强化系统的安全性能,使用基于碰撞时间的状态估计算法搭建了紧急避撞模型,使系统具备了应对危险状况的能力。为提高系统的弯道适应能力,基于主车运动状态设计了曲率预测模型,并搭建实车试验环境验证了模型的可靠性。在决策层下位控制器中,基于期望加速度值完成了对驱动控制逆模型和制动控制逆模型的设计。论文为提高系统的舒适性,对自适应巡航控制算法进行了优化改进。引入指数衰减函数优化了传统PID速度控制算法,使用模糊PID控制算法改进了跟随模式下的车距控制。通过仿真实验对优化改的算法和传统控制算法进行了对比,优化后的系统舒适性明显提高。论文基于dSPACE/ASM搭建自适应巡航系统联合仿真平台,设计多种仿真工况对本文提出的自适应巡航控制策略进行验证。仿真结果表明,论文搭建的自适应巡航控制模型对于复杂的城市道路工况具有较好的适应能力。