基于模糊PID的汽车巡航控制系统设计

模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用一、本文概述随着科技的快速发展和智能化水平的提高，智能小车在各个领域的应用越来越广泛，如无人驾驶、物流运输、环境监测等。

然而，智能小车的运动控制是一个复杂的问题，需要解决路径规划、避障、速度控制等多个方面的问题。

其中，速度控制是智能小车运动控制的核心问题之一。

传统的PID控制算法在速度控制方面有着广泛的应用，但由于其对于系统参数变化的敏感性，使得其在实际应用中往往难以达到理想的控制效果。

因此，本文提出了一种基于模糊PID控制算法的智能小车速度控制方法，旨在提高智能小车的运动控制精度和稳定性。

本文首先对模糊PID控制算法的基本原理和特点进行了介绍，然后详细阐述了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法。

在此基础上，通过实验验证了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的有效性和优越性。

本文的研究工作不仅为智能小车的运动控制提供了一种新的方法，同时也为模糊PID控制算法在其他领域的应用提供了有益的参考。

接下来，本文将从模糊PID控制算法的基本原理、智能小车的运动控制模型、模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法、实验结果与分析等方面展开详细的阐述。

二、模糊PID控制算法的基本原理模糊PID控制算法是一种结合了模糊逻辑和传统PID控制算法的控制策略。

该算法利用模糊逻辑处理PID控制中的非线性、不确定性和复杂性问题，从而提高了系统的鲁棒性和控制精度。

模糊逻辑是一种基于模糊集合和模糊推理的控制系统设计方法。

在模糊逻辑中，变量不再局限于具体的数值，而是可以在一定的范围内取任意值，这种变量被称为模糊变量。

模糊逻辑通过模糊集合和模糊运算，能够处理不确定性、非线性和不精确性等问题，使系统更加适应复杂环境。

PID控制算法是一种经典的闭环控制算法，由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成。

PID控制器通过比较实际输出与期望输出的偏差，根据偏差的大小和方向，调整控制量以实现系统的稳定控制。

一、设计原理设计思想：油门控制采用增量式PID 控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。

选择规则：首先定义速度偏差-50 km/h ≤e （k ）≤50km/h ，-20≤ec= e （k ）- e （k-1）≤20，阀值e swith =10km/h 。

若：e （k ）<0① e （k ）>- e swith and throttlr_1≠0 选择油门控制② 否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 若：0<e （k ） 先选择刹车控制，再选择油门控制 若：e （k ）=0 直接跳出选择 刹车控制：刹车采用模糊控制算法1.确定模糊语言变量e 基本论域取[-50,50]，ec 基本论域取[-20,20]，刹车控制量输出u 基本论域取[-30,30]，这里我将这三个变量按照下面的公式进行压缩离散化：)]2(2[ba x ab n y +--= 其中，],[b a x ∈，n 为离散度。

e 、ec 和u 均取离散度n=3，离散化后得到三个量的语言值论域分别为：E=EC=U={-3,-2,-1,0,1,2,3}其对应语言值为{ NB,NM,NS,ZO, PS,PM,PB } 2.确定隶属度函数E/EC 和U 取相同的隶属度函数，边界选取钟形隶属度函数，中间取三角形隶属度函数，即：E EC U(,5,1)(,3,2,0)(,3,1,1)u (,2,0,2)(,1,1,3)(,0,2,3)(,1,5)g x trig x trig x trig x trig x trig x g x ∧∧--⎧⎪--⎪⎪--⎪=-⎨⎪-⎪⎪⎪⎩说明：边界选择钟形隶属度函数，中间选用三角形隶属度函数，图像略。

实际EC 和E 输入值若超出论域范围，则取相应的端点值。

3.模糊控制规则由隶属度函数可以得到语言值隶属度（通过图像直接可以看出）如下表：表1：E/EC 和U 语言值隶属度向量表设置模糊规则库如下表：表2：模糊规则表3.模糊推理由模糊规则表3可以知道输入E 与EC 和输出U 的模糊关系，这里我取两个例子做模糊推理如下：if (E is NB) and (EC is NM) then (U is PB)那么他的模糊关系子矩阵为：1211U EC E R R R R ⨯⨯=其中，711)0,,0,5.0,1(0⨯== P R E ,即表1中NB 对应行向量，同理可以得到，712)0,,0,5.0,1,0(1⨯== P R EC , 711)0,,0,5.0,1(0⨯== P R U77210000000000005.05.00005.010)0,,0,5.0,1,0()0,,0,5.0,1(⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯=⨯TEC E R R 49121)0,,0,5.0,5.0,0,0,0,0,0,5.0,1,0(⨯= EC E R7491211000000005.05.00005.0100000)0,,0,5.0,1()0,,5.0,1,0(⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯=⨯=TU EC E R R R if (E is NB or NM) and (EC is NB) then (U is PB)21211()E E EC U R R R R R =⨯⨯，结果略。

基于模糊控制的车辆自适应巡航研究及仿真设计了一种基于模糊控制理论的车辆自适应巡航双输入单输出控制器，系统综合考虑了自车与前车之间的车距、车速、加速度等因素，并利用遗传算法优化模糊控制隶属度函数与控制规则。

在此基础上，通过simulink进行仿真，仿真结果表明，本文设计的系统能有效进行速度与车距控制，且驾乘性能良好。

标签：自适应巡航；模糊控制；遗传算法0 引言近年来，中国已成为全球最大的汽车产销国，而随着汽车保有量的增加，道路拥挤，交通事故频发等问题也日益突出，汽车的安全性正日益受到汽车厂商和消费者的关注。

自适应巡航控制（简称ACC）系统是在定速巡航控制（简称CC）系统的基础上研发的新一代汽车主动安全辅助驾驶系统[1]。

ACC系统不仅继承了CC系统的功能，还能够根据车辆当前行驶状况与道路环境变化，实时控制自车与前车之间的相对车距和相对速度以匹配车流[2]，有效地减轻了驾驶员在驾驶过程中的操作负担，提高了道路的交通流量，改善了车辆行驶的舒适性和主动安全性。

ACC系统非常实用，且有着广阔的市场前景，但是目前市场上的ACC产品主要由国外厂商研制生产，国内对相关技术研发比较滞后，因此进行有关于ACC 系统的研究是很有必要的。

1 基于模糊控制的ACC设计本文设计的ACC系统采用分层控制，上层控制器采用模糊控制，将自车与前车的车速、车距等信息作为输入，由模糊控制器换算出期望加速度。

下层控制器将该期望加速度作为输入，结合下层车辆动力学系统进行节气门开度和制动压力控制，使汽车的实际加速度达到期望加速度[3]。

同时，系统主要适用于车辆在高速及一级公路行驶路况，速度限制60～120km/h，根据相关国家标准[4]，将最大减速度设置为-3m/s2，最大加速度设置为2m/s2。

根据文献[5]的研究，同一车道中前后两车行进时，若自车速度大于前车速度，则自车减速至与前车速度相等时，自车不会追尾前车。

基于车辆制动过程模型，以两车行进中的临界安全车距作为理论安全车距：（1）其中：t1为驾驶员反映及制动协调时间，取t1=1.15s；t2为制动力增加时间，取t2=0.5s；L为两车安全停车距离，取L=5m（1）模糊控制器采用双输入单输出模式，输入变量为期望车距与实时车距的偏差（符号P1，取-200～200m）与自车与前车的速度差（符号P2，取-16.67～16.67m/s），输入变量为自车期望加速度（符号Q，取-3～2m/s2）。

模糊PID控制器设计PID控制器是一种常用的自动控制算法，广泛应用于各种工业过程中。

在实际应用过程中，由于系统的复杂性和非线性等原因，常常需要设计模糊PID控制器来提高系统的鲁棒性和控制性能。

1.确定系统的控制目标和性能指标：首先需要明确系统的控制目标，例如稳定性、响应速度、抗扰性等，然后确定对应的性能指标，例如超调量、调整时间、稳态误差等。

2.建立模糊控制规则库：根据系统的特性和控制目标，设计一套模糊控制规则库。

规则库一般包括模糊化、模糊规则以及解模糊化三个部分。

-模糊化：将输入目标和输入量经过模糊化，得到模糊量化值。

常见的模糊化方法有隶属函数法和三角函数法等。

- 模糊规则：根据经验规则和专家知识，设计一系列的模糊规则。

模糊规则一般采用if-then的形式，其中if部分是输入量模糊化后的模糊量化值，then部分是输出量的模糊量化值。

-解模糊化：将模糊量化值转化为具体的控制量。

常见的解模糊化方法有最大值法、加权平均法和中心平均法等。

3.设计模糊推理机制：模糊控制器的核心是模糊推理机制，通过模糊推理机制来根据输入的模糊量化值和模糊规则库来得到输出的模糊量化值。

常见的模糊推理机制有模糊与运算和模糊或运算等。

4.调整模糊PID控制器参数：根据系统的特性和性能指标，通过试验或者仿真的方法，对模糊PID控制器的参数进行优化调整。

一般可以采用遗传算法、粒子群算法等优化算法来进行参数调整。

5.实时控制和优化：将设计好的模糊PID控制器实时应用于控制系统中，并根据系统的反馈信号对控制器进行实时优化和参数调整，以达到更好的控制性能。

模糊PID控制器相比传统的PID控制器具有更好的鲁棒性和适应性，可以应对各种复杂、非线性的工业控制系统，提高控制精度和控制性能。

在实际应用中，需要根据具体的系统特性和性能需求来设计合适的模糊PID控制器，并经过实验和调整来优化控制效果。

同时，也需要考虑到计算复杂度和实时性等因素，确保控制系统的稳定性和可靠性。

基于PID算法的汽车巡航系统研究毕强【摘要】设计了基于freescale单片机的汽车巡航系统控制器,它能够判断设定车速和实际车速之间的差值,采用PID控制算法,对发动机节气门开度进行闭环控制。

设计了CAN总线接口,方便系统与其它车载电子系统的通信和信息交换。

该控制器结合适当的执行结构,就可以自动保持车辆的定速行驶,减轻了驾驶疲劳,提高了车辆的安全性。

%Aimed at the security and the comfort capability request, the car crmse system t Gt：5） based on tree scale single chip was designed. The system estimate the difference of the set car speed and the actual car speed, adopt the PID arithmetic, control the valve of the accelerograph in closed loop. And the CAN bus interface was designed, make the communication with other electronic system on the car conveniently. This system can keep the car speed automatically, lighten the drive tire, and improve the security of the car.【期刊名称】《九江职业技术学院学报》【年(卷),期】2012(000)002【总页数】4页(P12-14,9)【关键词】巡航控制;PID算法;Freescale单片机;CAN总线【作者】毕强【作者单位】九江职业技术学院,江西九江332007【正文语种】中文【中图分类】TM38随着国民消费水平的提高,人们对于汽车的舒适性的要求越来越高。

基于模糊PID控制器的控制方法研究一、本文概述随着科技的进步和工业的快速发展，控制系统的精确性和稳定性成为了诸多领域，如自动化、机器人技术、航空航天等的关键需求。

PID （比例-积分-微分）控制器作为经典的控制策略，已被广泛应用于各种实际工程问题中。

然而，传统的PID控制器在面对复杂、非线性和不确定性的系统时，其性能往往会受到限制。

因此，寻求一种更加灵活、适应性强的控制方法成为了当前的研究热点。

本文旨在探讨和研究基于模糊PID控制器的控制方法。

模糊PID控制器结合了传统PID控制器的优点和模糊逻辑控制的灵活性，能够在不确定和非线性环境中实现更为精准和稳定的控制。

文章首先将对模糊PID控制器的基本原理进行介绍，包括其结构、特点和工作机制。

然后，通过对比实验和仿真分析，评估模糊PID控制器在不同场景下的控制效果，并探讨其在实际应用中的潜力和挑战。

文章还将讨论模糊PID控制器的参数优化方法，以提高其控制性能和鲁棒性。

本文的研究不仅有助于深入理解模糊PID控制器的控制机理，也为相关领域提供了一种新的控制策略选择，对于推动控制理论的发展和应用具有重要的理论价值和实践意义。

二、模糊PID控制器的基本原理模糊PID控制器是一种结合了模糊逻辑与传统PID控制算法的控制方法。

它旨在通过引入模糊逻辑的优点，改善传统PID控制在处理复杂、非线性系统时的不足。

模糊化过程：将PID控制器的三个主要参数——比例系数(Kp)、积分系数(Ki)和微分系数(Kd)进行模糊化。

这通常涉及到将连续的参数值映射到一组离散的模糊集合上，如“小”“中”和“大”。

模糊推理：在模糊化之后，模糊PID控制器使用模糊逻辑规则对输入误差(e)和误差变化率(ec)进行推理。

这些规则通常基于专家知识和经验，旨在确定如何调整Kp、Ki和Kd以优化系统性能。

解模糊化：经过模糊推理后，得到的输出是模糊的。

为了将这些输出应用于实际的控制系统，需要进行解模糊化过程，即将模糊输出转换为具体的、连续的控制信号。

基于模糊PID的汽车自适应巡航控制策略研究Li Shihao;Wu Yan;Lu Yu【摘要】针对汽车自适应巡航系统安全性问题,提高ACC车辆对前方车辆的跟随能力,建立模糊PID控制策略,对本车车速和安全距离进行联合控制,使车辆能够实时准确快速跟踪前车的行车动态.仿真结果表明,该模型保证了良好的控制效率和准确性.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2018(000)023【总页数】3页(P176-177,210)【关键词】自适应巡航;模糊控制;PID控制【作者】Li Shihao;Wu Yan;Lu Yu【作者单位】;;【正文语种】中文【中图分类】U462前言ADAS(Advanced Driving Assistance System)是传统汽车走向无人驾驶汽车的重要实现路径，是智能驾驶的最好落脚点，汽车的智能化和安全化已经成为国内外研究热点。

自适应巡航系统(ACC)能够在特定环境下代替驾驶人，使其免于对制动踏板和加速踏板的操作，有效的减轻了驾驶人的疲劳、降低了道路的交通事故率。

目前，国内外对ACC系统的研究主要集中在控制策略方面，根据信息感知单元获取的前车动态进而控制执行单元，如油门控制器、制动控制器和挡位控制器。

文献[1]根据自车的加速度对ACC工况进行划分，将ACC工况分为巡航、稳态跟随和瞬态跟随。

但是并未充分考虑到前车加速度对ACC车辆的影响。

文献[2]基于自适应神经网络设计了 ACC控制器，但由于算法复杂，不能被广泛应用。

本文综合考虑各个控制算法的优缺点，选择模糊PID控制对汽车纵向ACC的上层控制器进行设计，根据车载雷达采集的非线性数据，在线调整PID控制器参数，提高系统的动态响应。

1 自适应巡航系统工作原理自适应巡航系统是定速巡航系统的升级，是车速巡航系统与防撞预警系统的组合。

在行车过程中，车载雷达通过识别车辆的周边环境，计算出前方车辆的速度、相对距离与加速度信息，车载ECU调节节气门的开度和制动主缸的压力，对自车的车速进行控制，保证与前方车辆的安全距离和相对车速，弥补了定速巡航系统的不足。

1910.16638/ki.1671-7988.2020.24.007基于模糊PID 的汽车巡航控制系统研究*张宝玉（江苏食品药品职业技术学院，江苏 淮安 223001）摘 要：汽车巡航控制系统（以下简称“CCS ”）可以降低汽车排气污染，文章为提高汽车巡航的精度和稳定性，在研究模糊PID 控制方法基础上，结合Matlab/Simulink 对汽车巡航模糊控制进行了建模，为后续仿真工作以及结构优化提供了可靠保障。

关键词：模糊巡航；车辆动力学系统；建模；响应速度中图分类号：U495 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2020)24-19-03Research on Automobile Cruise Control System Based on Fuzzy PID *Zhang Baoyu（Jiangsu Food & Pharmaceutical Science College, Jiangsu Huai ’an 223001）Abstract: Automobile cruise control system (Shorthand "CCS") can reduce automobile exhaust pollution. In this paper, in order to improve the accuracy and stability of automobile cruise, based on the study of fuzzy PID control method, com -bined with Matlab/Simulink to model the automobile cruise fuzzy control, Providing a reliable guarantee for subsequent simulation work and structural optimization.Keywords: Fuzzy cruise; Vehicle dynamics system; Modeling; Response speed CLC NO.: U495 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2020)24-19-031 汽车巡航控制原理汽车巡航系统是一个典型的闭环反馈控制系统，其原理如下图1所示。

《自动控制理论》课程设计报告题目：基于综合PID算法的汽车巡航控制系统姓名：**班级：自1202 学号： ********2014年7月基于综合PID算法的汽车巡航控制系统设计报告摘要：随着我国经济实力的不断增强，人们的生活水平也在不断提升，伴随着的汽车消费也进入了大众化阶段，人们对汽车驾驶的安全性和舒适性要求也越来越高。

汽车巡航控制技术的不断革新正是这一现象的重要体现。

本设计报告所研究的汽车巡航控制系统是一种闭环控制，综合采用位置式和增量式PID控制算法。

由于位置式PID控制算法运算量大，对微处理器的性能要求高，增量式PID控制算法抗外界干扰能力弱，所以PID控制器的微分环节采用位置式PID控制算法，积分和比例环节采用增量式PID控制算法，以此弃其不足，集其长处，综合两者以达到最佳的控制效果。

关键词：巡航控制、位置式PID控制算法、增量式PID控制算法、仿真研究Abstract:With the growing of China's economic strength, people's living standards are rising too.Along with the automobile consumption has also entered the popular phase.The vehicle driving safety and comfort were required higher and higher.The new innovation of vehicle cruise control technology is one of the important embodiment of this phenomenon.This design report study of vehicle cruise control system is a closed-loop control system.It is comprehensive used position type and incremental PID control algorithm. For the position type PID control algorithm’s computational is very large,it must be have high performance microprocessor.I ncremental PID control algorithm’s ability of resist Outsider Interference is very weak.So,PID controller’s differentiation element is utilized position type PID control algorithm,its integral and proportional element is utilized incremental PID control algorithm.This method can abandon its disadvantage and set its strengths, Integrated both two in order to achieve the best control effect.Keywords:Cruise control,Position type PID control algorithm,Incremental PID control algorithm,Simulation study1.引言汽车巡航控制系统，简称CCS。

基于Ｍａｔｌａｂ和模糊ＰＩＤ的汽车巡航控制系统设计仇成群刘成林沈法华陈杰盐城师范学院物理科学与电子技术学院，盐城２２４００２ 摘要：该文设计了一种基于Ｍａｔｌａｂ和模糊比例积分微分ＰＩＤ　（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ－ｉｎｔｅｇｒａｌ－ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）的汽车定速巡航控制系 统，该巡航控制系统由模拟数字信号输入装置、定速巡航控制电子控制单元和节气门执行器等器件组成。

为提高汽车巡 航的精度和稳定性，提出了一种基于Ｍａｔｌａｂ和模糊ＰＩＤ的自适应模糊控制方法，该控制算法在线优化模糊控制规则以及 输出比例因子，既保留了传统模糊控制的优点，又有效改善了系统的控制品质，实车试验结果表明，试验车（上海大众 帕萨特１．８　ＭＴ）在４０、６０、８０、１００　ｋｍ／ｈ定速巡航控制系统稳定时间分别在３８、５３、６５、８０　ｓ，超调量分别是０．５、０．４、 １．２、１．０　ｋｍ／ｈ。

该系统稳定速度快，超调量小，系统工作稳定，可以较好地满足汽车巡航系统中控制需求。

汽车；控制系统；模糊控制；速度；Ｍａｔｌａｂ１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．　１００２－６８１９．２０１２．０６．０３２ＴＰ２７３Ａ１００２－６８１９（２０１２）－０６－０１９７－０６２０１１－０１－２５２０１１－０８－１８基金项目：江苏省高校自然科学基金项目（项目编号：１０ＫＪＢ１７００１２）；江苏省教育厅产业化资助项目（项目编号：ＪＳ１０－４４）作者简介：仇成群（１９８０－），男，江苏盐城人，讲师，主要从事汽车电子产品设计与应用、模糊逻辑和神经网络研究等。

盐城 盐城师范学院物理科学与电子技术学院，２２４００２。

Ｅｍａｉｌ：ｑｉｕｃｈｅｎｇｑｕｎ２０００＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ刘成林（１９６４－），男，江苏盐城人，博士，教授，主要从事模糊逻辑和光电技术研究等。

盐城 盐城师范学院物理科学与电子技术学院，２２４００２。

　Ｅｍａｉｌ：　ｑｃｑｑｃｑ＠１２６．ｃｏｍ万方数据万方数据 由图５可见，巡航车速接万方数据万方数据＠＠［１］ 王连军．汽车巡航控制系统的使用与发展［Ｊ］．中国高新技 术企业，２００９，１２１（１０）：　９－１０．Ｗａｎｇ　Ｌｉａｎｊｕｎ．　Ｕｓｉｎｇ　ａｎｄ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ　ｃｒｕｉｓｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｈｉ－Ｔｅｃｈ　Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ，　２００９，１２１（　１０）：　９　－　１０．　（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｗｉｔｈ　Ｅｎｇｌｉｓｈ　ａｂｓｔｒａｃｔ）＠＠［２］ 付百学，马彪，潘旭峰．现代汽车电子技术［Ｍ］．北京：北 京理工大学出版社，２００８：　６８－１１９．＠＠［３］ 吕安涛，毛恩荣，宋正河，等．一种拖拉机自动驾驶 复合模糊控制方法［Ｊ］．农业机械学报，２００６，３７（４）： １７－２０．Ｌü　Ａｎｔａｏ，　Ｍａｏ　Ｅｎｒｏｎｇ，　Ｓｏｎｇ　Ｚｈｅｎｇｈｅ，　ｅｔ　ａｌ．　Ａ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｆｕｚｚｙ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｏｆ　ｔｒａｃｔｏｒ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｓｔｅｅｒｉｎｇ［Ｊ］． Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｆｏｒ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，　２００６，　３７（４）：　１７－２０．　（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｗｉｔｈ Ｅｎｇｌｉｓｈ　ａｂｓｔｒａｃｔ）＠＠［４］ Ｋａｉｚｕ　Ｙ，　Ｙｏｋｏｙａｍａ　Ｓ，　Ｉｍｏｕ　Ｋ，　ｅｔ　ａｌ．　Ｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄ　ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ　ａ　ｒｉｃｅ　ｔｒａｎｓｐｌａｎｔｅｒ［Ｃ］／／２００４　ＣＩＧＲ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ． Ｂｅｉｊｉｎｇ：　ＩＥＥＥ，　２００４：　１４４－　１４７．＠＠［５］ 周俊，姬长英．视觉导航轮式移动机器人横向预测模糊控 制［Ｊ］．农业机械学报，２００２，３３（６）：　７６－７９． Ｚｈｏｕ　Ｊｕｎ，　Ｊｉ　Ｃｈａｎｇｙｉｎｇ．　Ｌａｔｅｒａｌ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ　ｆｕｚｚｙ　ｌｏｇｉｃ ｃｏｎｔｒｏｌ　ｆｏｒ　ｗｈｅｅｌｅｄ　ｍｏｂｉｌｅ　ｒｏｂｏｔ　ｎａｖｉｇａｔｅｄ　ｂｙ　ｍａｃｈｉｎｅ ｖｉｓｉｏｎ［Ｊ］． Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ　 Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，　２００２，　３３（６）：　７６－７９．　（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｗｉｔｈ Ｅｎｇｌｉｓｈ　ａｂｓｔｒａｃｔ）＠＠［６］ Ｎｏｇｕｃｈｉ　Ｎ，　Ｗ　ｉｌｌ　Ｊ，　Ｒｅｉｄ　Ｊ，　ｅｔ　ａｌ．　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ａ　ｍａｓｔｅｒ－ｓｌａｖｅ ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｆａｒｍ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　ｉｎ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，　２００４，　４４（１）：　１－１９．＠＠［７］ 王立新，王迎军．模糊系统和模糊控制［Ｍ］．北京：清华大 学出版社，２００３： １２０－１６５．＠＠［８］ 闻新，周露，李东江，等．Ｍａｔｌａｂ模糊逻辑工具箱的分析 与应用［Ｍ］．北京：科学出版社，２００１： ７９－１６９．＠＠［９］ Ｍｉｚｕｍｏｔｏ Ｍ． Ｍｉｎ－ｍａｘ－ｇｒａｖｉｔｙ ｍｅｔｈｏｄ ｖｅｒ ｓｕｓ ｐｒｏｄｕｃｔ－ｓｕｍ－ｇｒａｖｉｔｙ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ｆｕｚｚｙ　ｃｏｎｔｒｏｌｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ，　Ⅳ　 ＩＦＳＡ　Ｃｏｎｇｒｅｓｓ（Ｐａｒｔ　Ｅ）．　Ｂｒｕｓｓｅｌｓ：　ＩＥＥＥ，　１９９１：　１２７－　１３０．＠＠［１０］　Ｍｉｚｕｍｏｔｏ　Ｍ．　Ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＰＩＤ　ｃｏｎｔｒｏｌｓ　ｂｙ　ｆｕｚｚｙ　ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ　ＩＥＥＥ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｆｕｚｚｙ Ｓｙｓｔｅｍ．　Ｓａｎ　Ｄｉｅｇｏ：　ＩＥＥＥ，　１９９２：　７０９－７１５．＠＠［　１１　］　Ｘｕ　Ｊｉａｎｘｉｎ，　Ｈａｎｇ　Ｃｈａｎｇｃｈｉｅｈ，　Ｌｉｕ　Ｃｈｅｎ．　Ｐａｒａｌｌｅｌ　ｓｔｒｃｔｕｒｅ　ａｎｄ ｔｕｎｉｎｇ　ｏｆ　ａ　ｆｕｚｚｙ　ＰＩＤ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ［Ｊ］．　Ａｕｔｏｍａｔｉｃａ，　２０００，　３６（５）： ６７３　－６８４．＠＠［１２］　Ｋｏｃａａｒｓｌａｎ　Ｉ，　Ｃａｍ　Ｅ．　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ａｎｄ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　ａ　ｐｏｗｅｒ　ｐｌａｎｔ［Ｊ］．　Ｅｎｅｒｇｙ　Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，　２００７，　４８（３）：　７８７－　７９６．＠＠［１３］　Ｚｈａｎｇ　Ｚ．　Ａ　ｆｌｅｘｉｂｌｅ　ｎｅｗ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｆｏｒ　ｃａｍｅｒａ　ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ［Ｊ］． ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，　２０００，　２２（１１）：　１３３０－１３３４．＠＠［１４］　Ｇｒｅｇ　Ｍ，　Ｍｉｋｅ　Ｍ　Ｄ，　Ｍａｒｋ　Ｂ　Ｓ．　Ｔｏｗａｒｄｓ　ａｎ　ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ　ｏｆ ａｄａｐｔｉｖｅ　ｃｒｕｉｓｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ［Ｊ］．　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，　２００１， ９（１）：　３－５１．＠＠［１５］　Ｈｉｇａｓｈｉｍａｔａ　Ａ，　Ａｄａｃｈｉ　Ｋ，　Ｈａｓｈｚｕｍｅ　Ｔ，　ｅｔ　ａｌ．　Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　ａ ｈｅａｄｗａｙ　ｄｉｓｔａｎｃｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ＡＣＣ［Ｊ］．　ＪＳＡＥ　Ｒｅｖｉｅｗ， ２００１，　２２（２）：　１５－２２．＠＠［１６］　Ｍａｙｒ　Ｒ．　Ｒｏｂｕｓｔ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｆｏｒ　ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｒｕｉｓｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｃ］／／　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｄｅｃｉｓｉｏｎ　ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ．　Ｔａｍｐａ：　ＩＥＥＥ，　１９９８：　４８７－４９２．＠＠［１７］　Ｌｉｕ　Ｚｈａｏｄｕ，　Ｌｕ　Ｊｉａｎｇ，　Ｓｈｉ　Ｋａｉｂｉｎ，　ｅｔ　ａｌ．　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ＡＢＡ／ＡＳＲ／ＡＣＣ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ｃａｒｓ［Ｊ］．　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，　２００１，　１０（３）：　１０４－１０８．＠＠［１８］　Ｖｌａｄ　Ｏ　Ｐ，　Ｆｕｋｕｄａ　Ｔ，　Ｖａｃｈｋｏｖ　Ｇ．　Ｎｅｕｒｏ－ｆｕｚｚｙ　ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｄｅｓｉｇｎ ｕｓｉｎｇ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｉｍｐｌｅ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｃ］／／ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ｉｎ　Ｒｏｂｏｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ． Ｋｏｂｅ：　ＩＥＥＥ，　２００３：　１４６９－　１４７４．＠＠［１９］　Ｋｉｍ　Ｊ　Ｈ，　Ｌｅｅ　Ｓ　Ｈ，　Ｗａｎｇ　Ｈｏｎｇｍｅｉ．　Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ　ｍｅａｓｕｒｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｆａｕｌｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｆｌｉｇｈｔ　ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｓｏｕｔｈ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，　２００９，　１６（５）：　７８９－７９３．万方数据＠＠［２０］　Ｌｅｎｇ　Ｇ，　Ｔｈｏｍａｓ　Ｍ　Ｇ，　Ｇｉｒｉｊｅｓｈ　Ｐ．　Ａｎ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｆｏｒ　ｏｎ－ｌｉｎｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｆｕｚｚｙ　ｒｕｌｅｓ　ｕｓｉｎｇ　ａ　ｓｅｌｆ－ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　ｆｕｚｚｙ　ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．　Ｆｕｚｚｙ　Ｓｅｔｓ　ａｎｄ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，　２００５，　１５０（２）：　２１１－ ２４３．＠＠［２１］陈汉玉，左承基，袁银男，等．轻度混合动力汽车运行模式控制［Ｊ］．农业工程学报，２０１　１，２７（１０）： ６１　－　６７．Ｃｈｅｎ　Ｈａｎｙｕ，　Ｚｕｏ　Ｃｈｅｎｇｊｉ，　Ｙｕａｎ　Ｙｉｎｎａｎ，　ｅｔ　ａｌ．　Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　ｍｏｄｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｍｉｌｄ　ｈｙｂｒｉｄ　ｅｌｅｃｔｒｉｃ　ｖｅｈｉｃｌｅ［Ｊ］．　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　（Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＣＳＡＥ），　２０１１，　２７（１０）：　６１　－６７．Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ　ｃｒｕｉｓｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　 Ｍａｔｌａｂ　ａｎｄ　ｆｕｚｚｙ　ＰＩＤ　Ｑｉｕ　Ｃｈｅｎｇｑｕｎ　Ｌｉｕ　ＣｈｅｎｇｌｉｎＳｈｅｎ　Ｆａｈｕａ　Ｃｈｅｎ　Ｊｉｅ万方数据基于Matlab和模糊PID的汽车巡航控制系统设计作者：仇成群， 刘成林， 沈法华， 陈杰， Qiu Chengqun， Liu Chenglin， Shen Fahua， Chen Jie作者单位：盐城师范学院物理科学与电子技术学院,盐城,224002刊名：农业工程学报英文刊名：Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering年，卷(期)：2012,28(6)被引用次数：10次参考文献(21条)1.王连军汽车巡航控制系统的使用与发展[期刊论文]-中国高新技术企业 2009(10)2.付百学;马彪;潘旭峰现代汽车电子技术 20083.吕安涛;毛恩荣;宋正河一种拖拉机自动驾驶复合模糊控制方法[期刊论文]-农业机械学报 2006(04)4.Kaizu Y;Yokoyama S;Imou K Vision-based navigation of a rice transplanter 20045.周俊;姬长英视觉导航轮式移动机器人横向预测模糊控制[期刊论文]-农业机械学报 2002(06)6.Noguchi N;W ill J;Reid J Development of a master-slave robot system for farm operations 2004(01)7.王立新;王迎军模糊系统和模糊控制 20038.闻新;周露;李东江Matlab模糊逻辑工具箱的分析与应用 20019.Mizumoto M Min-max-gravity method ver sus product-sum-gravity method for fuzzy controls 199110.Mizumoto M Realization of PID controls by fuzzy control methods 199211.Xu Jianxin;Hang Changchieh;Liu Chen Parallel strcture and tuning of a fuzzy PID controller 2000(05)12.Kocaarslan I;Cam E Experimental modeling and simulation with adaptive control of a power plant 2007(03)13.Zhang Z A flexible new technique for camera calibration 2000(11)14.Greg M;Mike M D;Mark B S Towards an understanding of adaptive cruise control 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汽车自动巡航系统的PID控制摘要目前，汽车巡航控制系统的控制算法已有各种算法，如模糊控制、最优控制等高级技术等，由于PID控制方法更为成熟，设计、操作方便，应用更为广泛。

本文就是对自动巡航系统采用PID控制，并通过仿真进行分析。

本文对汽车巡航控制系统进行研究。

考虑了定速和跟车两种驾驶模式并通过决策模块进行切换，并引入逆模型对模型进行了分析，使之适用于巡航控制系统的研究。

研究了可用于汽车巡航控制的控制方法，建立了PID控制系统模型。

整个控制系统应用ACC的逆模型，以比例—积分—微分(PID)算法建立控制器，调整控制器参数，构成有效的控制系统。

利用MATLAB/SIMULINK，在已有数学模型基础上，建立了整个系统的两大主要仿真模块：决策模块和ACC控制模块。

构建起了整个仿真系统，调整了各个仿真模块的参数，仿真结果较为合理。

关键词：巡航控制系统；PID控制；仿真AbstractAt present, the automobile cruise control system control algorithm had each algorithm,if controls, the optimum control fuzzily and so on the high-level technology and so on.. Because of maturer and ease of operation, the PID control method is more widespread. This article is uses the PID control to the automatic cruise system, and carries on the analysis through the simulation.This article conducts the research to the automobile cruise control system.We had considered the constant speed and carries on the cut with the vehicle two kind of driving patterns and through the policy-making module,and introduced the counter model to carry on the analysis to the model,to make it suitabling in the cruise control system research.We has studied available in the automobile cruise control method, and has established the PID control system model. In entire control system, we take the operating speed and the cruise vehicle speed error as an input value, and the operating speed as output value, then we use the counter model of ACC. Taking a proportion–integral--differential (PID) controller as the controller to adjustment the controller on line，then we constitute the effective control system.Using MATLAB/SIMULINK, we had in the mathematical model foundation.And we has established the overall system two big main simulation module: Policy-making module and ACC control module,to constructed the entire simulation system.We has adjusted each simulation module parameter, causes the simulation system reasonably, the accurate simulation real system.Key Words：Cruise control system；PID control；Simulation目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1 课题研究的目的和意义 (1)1.2 自动巡航系统研究现状及发展趋势 (2)1.3 论文研究内容 (5)2 汽车巡航系统模型的建立 (6)2.1 自动巡航系统ACC的建模 (6)2.1.1 ACC系统的结构分析 (6)2.1.2 ACC逆模型的建立 (7)2.2 决策模块的建立 (8)2.2.1 决策系统介绍 (8)2.2.2 上位系统的建立 (8)2.3 模块的封装 (10)3 增量式PID控制算法设计 (11)3.1 PID控制器的设计 (11)3.2 PID控制算法的选择 (12)3.3 控制系统采样周期的选择 (13)3.4 PID控制器的仿真分析 (13)4 系统仿真及分析结果 (15)4.1 仿真语言简介 (15)4.2 仿真及结果分析 (15)结论 (18)参考文献 (19)致谢.................................................................................................. 错误！未定义书签。