随着车辆安全技术的不断发展,自适应巡航等高级驾驶辅助系统飞速发展,作为智能驾驶的核心功能之一,自适应巡航不仅可以降低驾驶员的操作负担,提升安全性,同时在石油资源日益紧张的今天,还能有效提升燃油经济性和舒适性,因此受到了广大厂商和驾驶人员的青睐。传统ACC多以安全性和跟车性为主要跟车目标而忽视经济性和舒适性的需求且各子目标权重值相对固定难以适应复杂工况。为了提升多目标自适应巡航系统对复杂工况的适应能力,本文综合考虑车辆的安全性、跟车性、燃油经济性以及舒适性,对于变权重多目标自适应巡航系统进行了以下研究:（1）针对ACC整体架构进行研究,在分层控制的基础上分别研究设计了定速巡航和跟车巡航两种模式,并详细阐述了两种控制模式之间的切换条件和逻辑。其中定速巡航在传统PID的控制基础上进行优化,可最大程度上消除超调量并将控制量限制在可接受的范围内。同时,确定了跟车安全车间距策略,为后续设计ACC跟车巡航控制算法提供了理论依据。（2）基于车辆逆纵向动力学搭建逆驱动系和逆制动系模型并设计基于阈值的驱动/制动切换逻辑。针对发动机等内部原件强非线性和外部干扰对车辆模型稳定性造成不良的影响,在驱动/制动逻辑判断前加入前馈加反馈控制,可有效提升系统的鲁棒性。最后选取三种典型信号对下层控制器进行分析,结果表明,本文所设计的下层控制算法对于期望加速度有较为准确快速的跟踪效果。（3）基于MPC控制算法设计车辆多目标优化控制系统,根据安全车间时距搭建能够反应车辆间动力学特性的跟车动力学模型,建立安全性、跟车性、燃油经济性以及舒适性的代价函数及对应约束条件,引入反馈矫正和约束软化因子,最终求解凸规划的二次规划函数（quadprog,QP）。同时针对城市、城郊、公路对于各性能需求的不同,提出基于熵权法的权重在线实时调优方法。首先设定一组权重初值,接着以跟车性、燃油经济性以及舒适性指标为输入量,根据三种指标在各工况下的差异性客观实时地计算出对应的熵权,利用网格化搜索找出一组最优权重系数并不断更新。主客观相结合实时地计算出三种工况下跟车性、经济性和舒适性各权重系数的变化趋势,充分协调各子目标之间关系。结果表明,城市工况下,燃油经济性权重大于跟车性和舒适性权重。城郊工况下,三者权重值相差无几。公路工况下,跟车性权重大于燃油经济性和舒适性权重。（4）在Simulink中搭建车辆动力学模型并在Car Sim中设置车辆仿真运行环境,将本文所设计算法与在MPC框架下以跟车性为主要控制目标的传统ACC进行对比,首先对城市、城郊和公路三种典型工况分析各性能指标,接着对三种瞬态工况进一步进行分析,结果表明变权重ACC在三种工况下都能确保安全性。在城市工况下,变权重ACC的加速度更加平滑且峰值降低,燃油消耗量有所降低。在城郊工况下,变权重ACC的各项性能都要优于传统ACC。在公路工况下,变权重ACC各项性能与传统ACC基本保持一致,并无明显差距。