【摘 要】
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针对目前市场上自适应巡航(adaptive cruise control,ACC)用户使用率低与驾乘人员接受度差的问题,发展了一种多目标自适应巡航控制算法,基于模型预测控制(model predictive c
【机 构】
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中国科学院微电子研究所,中国科学院大学,中科院微电子研究所昆山分所
【基金项目】
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中国科学院科技服务网络计划(STS计划),面向智能驾驶的新能源汽车电子开放平台建设与产业化项目(KFJ–STS–ZDTP–045)资助~~
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针对目前市场上自适应巡航(adaptive cruise control,ACC)用户使用率低与驾乘人员接受度差的问题,发展了一种多目标自适应巡航控制算法,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)理论,综合协调动态追踪性、燃油经济性、驾乘舒适性以及跟车安全性四项存在着一定冲突的控制目标,采用二次型性能指标以及线性不等式约束的形式,将纵向期望加速度决策问题转化成带约束的在线二次规划问题.引入误差修正项,建立闭环反馈校正机制,以补偿模型失配带来的预测误差,同时采用松弛向量法扩展求解可行域,规避了硬约束下二次规划非可行解问题.进一步,各工况下所强化的性能指标与约束空间不同,采用性能指标权重微校与约束空间边界松弛的策略,设计出3种工作模式ACC,以适应熟练驾驶群体的跟驰习惯.仿真结果表明,前车组合工况下,多模式多目标ACC控制能够实现各工作模式之间的无缝切换,并实现良好的期望跟车目的,从而增强ACC系统对复杂道路交通环境的适应性.
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