电动化和智能化是未来汽车的发展趋势,分布式驱动电动车作为汽车发展的主要形式,逐步搭载辅助驾驶和智能驾驶功能是必然的。自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control,ACC)作为辅助驾驶的重要功能之一,以往该系统主要采用毫米波雷达感知周围环境,但是容易出现较多的误识别和漏识别情况,论文针对这个问题,研究毫米波雷达和视觉传感器目标级融合的ACC感知系统,并将其应用于分布式驱动电动车的自适应巡航控制上,旨在为分布式驱动电动车的ACC研究提供参考方案。论文依托于国家自然基金项目(51675257)进行分布式驱动电动车自适应巡航控制研究。论文对以下三部分内容展开深入研究:首先,车辆感知系统的构建和信息处理。构建车辆感知系统框架,对感知系统硬件进行选择,编写CAN通讯报文解析程序,分析毫米波雷达和视觉传感器特性,分别对两传感器各自信号进行处理,提取主要目标车辆,制定感知系统目标级融合方案。其次,基于MATLAB/Simulink设计自适应巡航控制策略。采用分层控制,上层控制器根据感知部分处理得到的前方主目标运动状态信息,分别计算巡航和跟车两种模式下的期望加速度,巡航模式采用PID控制算法,跟车模式采用线性最优二次型控制LQR算法。根据设计的巡航和跟车模式切换逻辑,将对应模式下的期望加速度传递给下层控制器。针对分布式驱动电动车执行机构,设计下层控制器,计算四轮驱动力矩和制动压力,根据加减速切换逻辑将对应控制量发送给执行器。再次,基于Car Sim建立分布式驱动电动车仿真模型。在Car Sim环境中定义Car Sim模型的输入、输出接口,对整车参数进行建模,搭建分布式驱动电动车传动、制动、悬架、轮胎和雷达等模型,设置巡航工况、跟车工况和综合工况。最后,分别对车辆感知系统和ACC控制策略进行验证。车辆感知系统实验验证,在MATLAB/Simulink环境下编写感知系统处理程序,采集实际路测传感器数据,进行离线仿真,验证融合方案的的合理性和准确性。ACC控制策略联合仿真验证,通过Car Sim和MATLAB/Simulink联合仿真,验证各工况下自适应巡航模型的巡航控制和跟车控制效果,以及两种控制模式切换逻辑的合理性。研究结果表明:论文提出的毫米波雷达和视觉传感器目标级融合方案,能够有效改善单一传感器漏检和误检的情况,并且自适应巡航控制的分布式电动车在巡航、跟车和综合工况都能够稳定合理的行驶。