汽车自适应巡航控制算法的仿真研究

智能网联汽车自适应巡航控制系统仿真研究
贾东明;朱若岭
【期刊名称】《河南科技》
【年(卷),期】2023(42)3
【摘要】【目的】智能网联汽车在进入真实道路测试前都要进行长时间的仿真测试,用来提供实车测试所需的各种场景,并模拟汽车的各种运行情况,从而为汽车的最终安全运行提供最基础保障。

【方法】针对自适应巡航控制系统进行仿真,先研究
自适应巡航系统的组成及工作模式,然后确认仿真场景的搭建方式及场景搭建指令
的具体含义,最后通过simulink软件包来组建自适应控制系统仿真模型,并进行仿真。

【结果】自适应控制系统可根据初始设定的最高车速及与前车的距离来自动调节主车速度。

【结论】仿真模型的运行验证了自适应巡航控制系统的可靠性。

【总页数】4页(P22-25)
【作者】贾东明;朱若岭
【作者单位】河南交通职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.52;U467
【相关文献】
1.智能车辆自适应巡航控制系统建模与仿真
2.汽车自适应巡航控制系统硬件在环仿真平台的设计与仿真试验
3.电动汽车自适应巡航控制系统建模与仿真
4.汽车巡航
控制系统及自适应巡航控制系统5.汽车自适应巡航控制系统的安全距离模型仿真研究
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自适应巡航控制系统的建模与联合仿真1、本文概述随着汽车行业的快速发展，智能驾驶辅助系统已成为现代汽车不可或缺的一部分。

自适应巡航控制（ACC）作为智能驾驶的重要组成部分，可以有效提高驾驶的安全性和舒适性。

本文旨在探索自适应巡航控制系统的建模和联合仿真方法。

通过构建精确的系统模型，结合先进的仿真技术，可以实现对自适应巡航控制系统性能的综合评估和优化。

文章首先介绍了自适应巡航控制系统的基本原理和功能，包括它的发展历史、技术特点以及它在汽车安全驾驶中的作用。

随后，文章阐述了自适应巡航控制系统的建模过程，包括车辆动力学模型、传感器模型、控制算法模型等关键部分的构建方法。

在此基础上，文章进一步介绍了联合仿真的概念及其在实现自适应巡航控制系统性能评估中的优势。

通过联合仿真，可以在虚拟环境中模拟真实的道路场景，全面测试自适应巡航控制系统的响应速度、稳定性和安全性等关键指标。

这种方法不仅降低了系统开发成本，而且提高了开发效率，为自适应巡航控制系统的实际应用提供了有力的支持。

文章总结了自适应巡航控制系统建模与联合仿真的重要性和应用前景，并展望了未来的研究方向。

本文的研究成果将为自适应巡航控制系统的优化和改进提供理论支持和实践指导，促进智能驾驶技术的发展和普及。

2、自适应巡航控制系统的基本原理自适应巡航控制（ACC）是一种智能驾驶辅助系统，旨在通过自动调整车辆的速度和与前车的距离来提高驾驶安全性和舒适性。

其基本原理主要基于车辆动力学、传感器技术和控制理论。

自适应巡航控制系统使用车辆前方的雷达或摄像头等传感器设备来检测前方道路环境和目标车辆的实时信息，包括前方车辆的距离、相对速度和动态行为。

这些信息为系统提供了决策依据。

基于所获得的前方车辆的信息，自适应巡航控制系统计算适当的加速或减速命令，并通过车辆的控制系统实现对发动机、制动系统和其他执行机构的精确控制。

该系统的目标是保持车辆与前车之间的安全距离，并在必要时自动调整速度，以适应前方交通环境的变化。

新能源汽车车载自适应巡航控制系统的机器学习算法研究新能源汽车正逐渐成为未来汽车发展的主流方向，其环保、节能的特点受到越来越多消费者的青睐。

而随着科技的不断发展，新能源汽车的智能化水平也在不断提升，其中车载自适应巡航控制系统的机器学习算法应用成为了研究的热点之一。

一、引言车载自适应巡航控制系统是一种通过激光雷达、摄像头等传感器获取行车信息，进而实现车辆行驶速度和距离的智能控制系统。

在过去，这一系统主要通过预先设定固定的参数来实现控制，但是随着机器学习算法的不断进步，自适应巡航控制系统的智能化水平得到了较大的提升。

本文将对新能源汽车车载自适应巡航控制系统的机器学习算法进行深入探讨，并探讨其在提升驾驶安全性和舒适度方面的作用。

二、机器学习在汽车控制系统中的应用机器学习作为人工智能领域的一个重要分支，在汽车控制系统中得到了广泛应用。

在自动驾驶、车载助手系统等方面，机器学习算法可以通过分析海量的数据，学习车辆的行为模式，从而实现智能化的控制。

而在车载自适应巡航控制系统中，机器学习算法也扮演着重要的角色。

通过不断学习驾驶者的驾驶习惯、路况等信息，系统可以实现更加智能的速度和距离控制，从而提高驾驶的安全性和舒适度。

三、车载自适应巡航控制系统的研究现状目前，国内外对于车载自适应巡航控制系统的研究已取得了一定的进展。

在硬件方面，各种传感器技术已经越来越成熟，能够提供更加准确的环境信息；在软件方面，各种机器学习算法也在不断演进，为系统提供了更加智能的控制能力。

而在实际应用方面，一些汽车制造商已经将车载自适应巡航控制系统应用到了他们的新能源汽车产品中，获得了较好的市场反响。

四、机器学习在车载自适应巡航控制系统中的具体应用1. 数据采集：车载自适应巡航控制系统需要通过传感器不断采集车辆周围的环境信息，如前方车辆的速度、距离等。

而机器学习算法可以通过分析这些数据，识别出不同道路条件下的行车规律，为系统的智能控制提供支持。

车辆自适应巡航控制系统的算法研究1. 本文概述本文主要研究车辆自适应巡航控制系统（ACC）的算法。

ACC系统是在传统定速巡航控制基础上发展起来的新一代辅助驾驶系统，它能够减轻驾驶者的疲劳，提升驾驶的舒适性，增加交通车辆流量，并降低交通事故的发生。

控制算法是ACC系统控制单元的核心，其选取对于实现理想的控制要求至关重要。

本文将从ACC系统的研究概况入手，探讨ACC系统的间距策略、数学建模和控制算法设计，并通过仿真实验对系统性能进行分析。

通过本文的研究，旨在为车辆工程、控制理论与工程、交通信息工程与控制等领域的专业人员提供参考，促进ACC系统在智能交通中的推广和应用。

2. 自适应巡航控制系统概述自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control，ACC）是一种先进的驾驶辅助系统，它基于传统的巡航控制系统，并增加了与前方车辆保持合理间距的功能。

ACC系统利用安装在车辆前方的雷达或激光传感器来检测前方道路上的车辆，并根据交通状况自动调整车辆的速度。

当ACC系统检测到前方有速度更慢的车辆时，它会自动降低车辆的速度，以保持与前方车辆的安全距离。

如果前方道路畅通，ACC系统则会逐渐加速，使车辆恢复到设定的巡航速度。

这种自适应的巡航控制功能可以在不驾驶员干预的情况下实现车辆的自主减速或加速，从而提高驾驶的安全性、舒适性和便利性。

ACC系统通过发动机油门控制和适当的制动来实现车速的调整。

它可以根据不同的驾驶场景和交通状况，智能地选择合适的控制策略，以确保车辆在各种情况下都能平稳、安全地行驶。

ACC系统还可以与其他驾驶辅助功能（如车道保持辅助、碰撞预警等）协同工作，为驾驶员提供更加全面的驾驶支持。

3. 安全距离算法研究通过车对车通信功能，获取前车的制动性能参数、车辆状态信息和车辆类型。

这些信息包括前车的标准制动距离、制动协调时间、临界载重系数、行驶车速、载重系数和当前峰值附着系数等。

同时，本车也需要获取自身的制动性能参数和车辆状态信息。

汽车自适应巡航控制算法的仿真研究
王志洪;邵毅明
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2014(35)2
【摘要】针对车辆自适应巡航控制过程中速度控制的强非线性特性,根据本车与前车之间的距离与安全距离的偏差程度和两车之间相对速度的大小设计了不同的车辆ACC控制方法,并基于多模型切换控制理论设计了模糊切换器,建立了车辆在不同状态下的自适应巡航控制算法.在matlab/simulink的仿真环境下对该算法在车辆跟随工况和切入工况下进行了仿真验证,仿真结果表明,该控制算法不仅可以保证ACC 控制的车辆行驶过程中与前车的安全性,而且可以保证车辆对车辆之间安全距离和前车速度具有较好的跟随精度.
【总页数】5页(P604-608)
【作者】王志洪;邵毅明
【作者单位】重庆交通大学交通运输学院,重庆400074;重庆交通大学交通运输学院,重庆400074
【正文语种】中文
【中图分类】TP273+.2
【相关文献】
1.汽车ACC系统算法仿真研究 [J], 熊坚;王秀圣;刘丁
2.汽车零部件中转库房存储量仿真算法研究 [J], 张梅美;李强;刘国松
3.汽车自适应巡航控制系统的安全距离模型仿真研究 [J], 卢中德
4.对汽车主动悬架LQG算法的优化仿真研究 [J], 陈登攀;朱建军;黄禀通;黄敏
5.自动化技术在汽车机械控制算法模型的仿真研究 [J], 齐飞
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自适应巡航控制算法及策略研究随着汽车行业的发展,汽车的安全问题受到越来越多的关注,其中自适应巡航系统作为主动安全系统的重要组成部分。

该系统可以在驾驶过程中有效地缓解驾驶员疲劳,在保证安全行车的前提下,提高了汽车智能化水平,保证了驾驶员的舒适性。

我国在该领域的技术尚未成熟,因此,本文研究的自适应巡航算法对于我国提高自主研发能力具有重要意义。

本文通过从以下几点工作进行了深入研究。

(1)制定了自适应巡航系统的不同工作模式和切换策略,保证汽车在不同工况下具有不同的执行操作。

本文自适应巡航控制系统的安全距离算法在可变安全时距的基础上增加了不同驾驶员的驾驶特性进行分级别的安全距离控制。

系统整体的控制算法采取分层控制,避免了集成式控制带来的系统不匹配不协调的缺点,具体分为上层控制和下层控制。

(2)上层控制算法分为巡航模式算法和跟车模式算法,巡航模式算法采用传统的PID控制,经过实验仿真调节最理想的PID参数;跟车模式算法采用模型预测控制(MPC)算法,MPC控制算法能够有效的解决多目标优化问题,在系统正常工作状态下考虑了燃油经济性、人体舒适性、行车安全等约束条件。

考虑复杂工况以及驾驶行为影响,MPC计算期望控制量时有时会出现非可行解问题,本文设计了软化硬约束的方法解决系统在紧急状态下的无可行解问题。

(3)下层控制器搭建了制动模型与驱动模型,制定驱动制动切换逻辑,仿真分析制动驱动切换曲线的合理性,对切换逻辑进行优化处理,本文会采取适当的放大补偿策略,保证车辆的平稳切换,有效地解决了自适应巡航系统驱动制动切换时的车身抖动问题。

(4)论文针对系统性能测试采用CarSim与Simulink联合仿真的测试方法,联合仿真对论文算法策略进行仿真验证,验证结果表明了该系统的算法与策略能够满足不同工况下的巡航功能。

智能车辆中的自适应巡航控制算法研究近年来，随着人工智能和自动驾驶技术的迅速发展，智能车辆已经成为了现实中的一种交通工具。

而在智能车辆的自动驾驶系统中，自适应巡航控制算法的研究变得尤为重要。

一、智能车辆及其自动驾驶系统简介智能车辆是一种通过使用计算机和传感器等设备来模拟人类驾驶行为的车辆。

它能够对周围的环境进行感知、识别和决策，并相应地控制车辆行驶。

自动驾驶系统是智能车辆的核心，它由多个模块组成，包括感知模块、决策模块和控制模块等。

自适应巡航控制算法即是自动驾驶系统中的其中一部分。

二、自适应巡航控制算法的意义自适应巡航控制算法的主要目标是通过有效地控制智能车辆的速度和跟车间距，实现安全、舒适和高效的高速公路行驶。

与传统巡航控制算法相比，自适应巡航控制算法能够根据前方车辆的行驶状态和道路条件等因素动态地调整巡航速度，从而更好地适应不同的交通环境。

三、自适应巡航控制算法的工作原理自适应巡航控制算法主要基于车辆周围环境的感知和信息处理。

通过车载传感器（如激光雷达、摄像头等）获取前方车辆的位置、速度等信息，并将其输入到控制模块中。

控制模块会根据这些信息进行实时计算和判断，确定智能车辆的巡航速度和跟车间距，并通过对车辆的油门、制动和转向系统进行控制，实现车辆的自动巡航。

四、自适应巡航控制算法的技术挑战在实际应用中，自适应巡航控制算法面临着一些技术挑战。

首先，如何准确地感知和识别前方车辆的位置、速度等信息是一个关键问题。

尽管现有的传感器技术已经具备了一定的能力，但在复杂的交通环境中，如何提高感知的准确性和稳定性仍然需要进一步的研究和改进。

其次，如何根据前方车辆的行驶状态和道路条件等因素来动态地调整巡航速度和跟车间距也是一个难题。

最后，自适应巡航控制算法需要与其他模块（如决策模块）进行协同工作，以实现整个自动驾驶系统的高效运行。

五、自适应巡航控制算法的发展趋势随着人工智能和深度学习等技术的不断进步，自适应巡航控制算法也将得到进一步的改进和发展。

汽车自适应巡航控制系统的研究一、本文概述随着汽车工业的迅速发展和汽车保有量的不断增加，道路交通安全和驾驶舒适性已成为人们日益关注的问题。

汽车自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control，简称ACC）作为一种先进的驾驶辅助系统，旨在提高驾驶的安全性和舒适性。

本文旨在对汽车自适应巡航控制系统的研究进行综述，包括其工作原理、系统组成、控制策略以及发展趋势等方面，以期为该领域的进一步研究提供参考和借鉴。

本文介绍了汽车自适应巡航控制系统的基本概念和工作原理，包括其如何通过雷达、摄像头等传感器设备感知周围环境，并根据感知结果调整车辆速度和行驶状态，以实现自适应巡航。

文章详细阐述了自适应巡航控制系统的各个组成部分，包括传感器、控制器和执行器等，并分析了它们的工作原理和性能特点。

接着，本文重点介绍了自适应巡航控制系统的控制策略，包括基于规则的控制、基于模型的控制以及基于机器学习的控制等，并对各种控制策略的优缺点进行了比较和分析。

文章展望了汽车自适应巡航控制系统的未来发展趋势，包括智能化、集成化和网络化等方面，并对其在智能驾驶和智能交通系统中的应用前景进行了预测和探讨。

本文旨在全面介绍汽车自适应巡航控制系统的研究现状和发展趋势，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。

二、汽车自适应巡航控制系统的概述汽车自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control，简称ACC）是一种高级的车辆辅助驾驶系统。

该系统通过雷达、激光或摄像头等传感器监测前方车辆的速度和距离，并根据这些信息自动调整本车的速度，以保持与前车的安全距离。

自适应巡航控制系统不仅提高了驾驶的舒适性，而且在一定程度上提高了行车安全性。

汽车自适应巡航控制系统主要由传感器、控制器、执行器和用户界面组成。

传感器负责收集前方车辆的速度和距离信息，控制器根据这些信息计算出本车的最佳速度，执行器负责调整车辆的加速或减速，用户界面则让驾驶员可以设定期望的速度和跟车距离。

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）。

车辆自适应巡航跟随控制技术研究一、本文概述随着汽车科技的快速发展和智能化趋势的加强，车辆自适应巡航跟随控制技术作为智能驾驶的重要组成部分，正受到越来越多的关注和研究。

本文旨在对车辆自适应巡航跟随控制技术进行全面深入的研究，探讨其基本原理、关键技术和实际应用，以期为智能驾驶技术的发展和应用提供理论支持和实践指导。

本文将对车辆自适应巡航跟随控制技术的基本概念进行阐述，明确其定义、分类和发展历程。

重点分析车辆自适应巡航跟随控制技术的关键技术，包括传感器技术、决策规划技术、控制算法等，并探讨这些技术在不同场景下的应用效果。

本文还将对车辆自适应巡航跟随控制技术的实际应用进行案例分析，了解其在实际道路环境中的应用情况，探讨其优势和局限性。

本文将对车辆自适应巡航跟随控制技术的发展趋势进行展望，提出未来研究方向和建议。

通过本文的研究，希望能够为车辆自适应巡航跟随控制技术的进一步发展和应用提供有益的参考和启示。

二、车辆自适应巡航跟随控制技术理论基础车辆自适应巡航跟随控制技术（Adaptive Cruise Control, ACC）是智能驾驶辅助系统的重要组成部分，它结合了传统的巡航控制和车辆跟随技术，通过先进的传感器和算法，使车辆能够在不同的道路和交通条件下自动调整行驶速度和与前车的距离，从而提高驾驶的安全性和舒适性。

车辆自适应巡航跟随控制技术的理论基础主要包括控制理论、传感器技术和车辆动力学模型。

控制理论是ACC系统的核心，它通过对车辆的运动状态进行实时监测和分析，计算出合适的加速度或减速度，以实现对车辆速度和距离的控制。

传感器技术则提供了车辆周围环境的感知能力，包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头等多种传感器，它们能够准确地获取前方车辆的位置、速度和加速度等信息，为控制系统提供必要的输入。

车辆动力学模型是ACC系统的另一个重要理论基础，它描述了车辆的运动规律和响应特性。

通过建立准确的车辆动力学模型，可以预测车辆在不同控制输入下的行驶状态，从而优化控制算法，提高系统的稳定性和响应速度。