随着汽车工业的快速发展以及5G时代的来临,各行各业及研究学者对汽车高级辅助驾驶系统(ADAS)的研究越来越深入,而自适应巡航控制系统(ACC)作为高级辅助驾驶系统(ADAS)中的不可或缺的组成部分,也受到了广泛的关注。ACC可以有效的减轻驾驶员的操作负担,提高道路利用率,减少道路交通事故率,还可以提高汽车的舒适性以及燃油经济性。因此,对自适应巡航控制的研究具有重要意义。本文以自适应巡航控制系统为研究对象,开展其控制策略及算法研究,并在高级辅助驾驶系统(ADAS)实验平台上进行仿真实验。论文主要完成以下几方面的工作:首先,对汽车自适应巡航控制系统的功能进行了分析,通过对系统控制策略、安全距离算法的研究,制定自适应巡航在前方有无车辆时的控制策略,并对现有的恒定车头时距(CTH)算法以及可变车头时距(VTH)算法进行分析,因为可变车头时距算法在复杂工况下可以保持较好的鲁棒性,所以最终采用可变车头时距算法,其次,对自适应巡航系统控制器算法进行研究,制定了在不同工况下的工作模式和切换策略。控制器决定采用分层控制,避免了直接式控制系统在实际应用中鲁棒性较差的缺点。具体分为上层控制和下层控制。上层控制器由巡航控制算法和跟车模式算法组成,即速度控制和距离控制。巡航控制算法采用传统的PID控制,在MATLAB/Simulink开发环境对设计的PID控制算法进行仿真,调试出最理想的PID参数;在跟车模式中采用线性二次型最优控制(LQR)算法,LQR算法可使车辆有更好的跟随特性以及行驶平顺性。下层控制器通过对上层控制器计算出的期望加速度进行计算最终得到对车辆执行机构的执行量,从而实现对车辆加速及制动的控制。再次,验证本文自适应巡航算法及策略的优良性能,本文采用Car Sim与MATLAB/Simulink联合仿真的测试方法,分别对前车速度大于当前车速、前车速度小于当前车速以及前车车速为正弦变化情况下,通过联合仿真实验来验证论文中提及的算法及控制策略的可行性。最后,在ADAS实验平台上对本文研究的自适应巡航控制算法及控制策略进行验证。验证结果表明:所提出的算法及控制策略能够符合汽车自适应巡航控制系统的要求,可以为相关研究提供参考和借鉴。