基于模型预测控制的可变目标距离自适应巡航控制研究_赵亚男.pdf

基于模型预测控制的可变目标距离自适应巡航控制研究赵亚男1，王泰翔1，高利1，孙海鑫2，王显才1（1.北京理工大学 机械与车辆学院，北京100081；2.北京理工大学 艺术与设计学院，北京100081）摘 要：为解决在复杂交通环境中自适应巡航系统存在旁车切入本车前方工况时，目标期望距离计算模型得到的期望相对距离与实际相对距离发生阶跃以及堵车蠕行工况，车辆与前车距离较近，拥堵路况不断启停的目标车辆的速度、加速度和相对距离持续抖动，导致的纵向加速度幅值过大带来的驾驶平顺性、舒适性和安全性问题，提出可变目标距离的自适应巡航控制算法，基于模型预测控制理论，建立离散纵向运动学预测模型，综合考虑底盘加速度响应、极限安全纵向跟车距离、车辆自身物理限制、驾驶人乘坐舒适性等优化控制目标，引入松弛因子进行在线求得可行解.在旁车不同切入工况、综合工况行驶以及堵车蠕行工况对本算法进行仿真和实车测试并利用数据对 IDM 算法开环实验，研究成果对比表明，考虑旁车切入的可变目标距离的自适应巡航控制算法在旁车加速切入工况中，纵向控制产生的最大冲击度为0.25 m/s3，相比于 IDM 模型降低 50%，堵车蠕行工况中纵向控制产生最大减速度为0.3 m/s2，相比于 IDM 模型降低 30%，综合工况和定速巡航工况中，算法在保持安全距离情况下可以对车辆实现稳定纵向控制，加速度幅值不超过0.36 m/s2，可有效提高驾驶人的舒适性、平顺性和安全性.关键词：自适应巡航；模型预测控制；可变目标距离；堵车蠕行；旁车切入中图分类号：U27 文献标志码：A 文章编号：1001-0645(2023)05-0499-11DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2022.136A Model Predict Control based Adaptive Cruise Control of VariableTarget DistanceZHAO Yanan1，WANG Taixiang1，GAO Li1，SUN Haixin2，WANG Xiancai1（1.School of Mechanical Engineering,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China;2.School of Art and Design,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China）Abstract：To solve the problems presented to the adaptive cruise system in the complex traffic environment,anadaptive cruise control algorithm with variable target distance control algorithm was proposed.The complextraffic conditions mainly consider as following two aspects.A side car cut into the front of the vehicle,causingthe expected relative distance obtained from the target expected distance calculation model emerge a step changefrom the actual relative distance.Closing to the car in front,the target vehicle must start and stop constantly incongested road conditions,causing the speed,acceleration and relative distance of the target vehicle continuechange,resulting in driving smoothness.For driving comfort and safety,the adaptive cruise control algorithmwas arranged firstly to establish a discrete longitudinal kinematics prediction model based on the model predict-ive control theory.And then,considering the chassis acceleration response,the ultimate safe longitudinal follow-ing distance,the physical limitations of the vehicle itself,the drivers riding comfort and other optimal controlobjectives,the soft factor was introduced to obtain the feasible solution online.The algorithm was simulated andtested in real vehicles under different cut in conditions,comprehensive driving conditions and traffic jam creep-ing conditions,and the open-loop experiment of IDM algorithm was conducted with data.The comparison of re-收稿日期：2022 06 07基金项目：国家重点研发计划项目（2018YFB0105205-02，2017YFC0804808，2017YFC0804803）资助作者简介：赵亚男（1972），女，副教授，博士后，E-mail：.通信作者：王泰翔（1998），男，硕士研究生，E-mail：.第 43 卷第 5 期北 京 理 工 大 学 学 报Vol.43No.52023 年 5 月Transactions of Beijing Institute of TechnologyMay 2023search results shows that the adaptive cruise control algorithm considering the variable target distance of the cutin by the side vehicle can provide a maximum impact of 0.25 m/s3 on the longitudinal control under the acceler-ation cut in conditions of the side vehicle,lowering 50%than the IDM model.The maximum deceleration gen-erated by longitudinal control in the traffic jam creeping condition can achieve 0.3 m/s2,lowering 30%than theIDM model.In the comprehensive condition and constant speed cruise condition,the algorithm can achievestable longitudinal control of the vehicle,maintaining a safe distance,and the acceleration amplitude is not morethan 0.36 m/s2,improving the drivers comfort,smoothness and safety effectively.Key words：adaptive cruise control；model predict control；variable target distanc；traffic jam creeping；side carcut in 车辆在复杂交通环境中行驶时，驾驶人感知信息和判断决策的全过程会受到运行环境复杂度的影响1 5，复杂程度越大会使得工作负荷迅速增加，导致较高的交通事故发生率.自适应巡航系统的出现有效地减少了驾驶人的工作负荷6，但是自适应巡航控制算法面对旁车切入工况，利用车头时距和车速计算得到目标期望距离发生阶跃突变，控制层计算得到的减速度幅值过大，导致无法获得较好的驾驶平顺性、舒适性和安全性.在车辆动态跟踪前车的纵向运动过程中，车辆舒适性、平顺性、安全性是自适应巡航系统的两个重要的性能指标7.过于剧烈的加速度变化会降低乘员的舒适性，较大的纵向加速度和阶跃的冲击度引起车辆的轴荷转移和较大的俯仰角变化，导致车辆平顺性的降低.过大幅值的减速度在交通流中也容易引起追尾事故等安全性问题，直接影响驾驶人对ACC 的使用.动态车间距的自适应巡航系统在不同场景提供不同的车间距算法，有利于提供车辆的自适应性和稳定性.目前国内外对自适应巡航的车间据算法模式划分主要依靠与前车的相对速度，相对加速度以及纵向距离.间距划分策略主要应用于工况划分，基于车头时距的可变目标距离的划分策略被广泛使用8.裴晓飞等7和 BAREKET 等8将 ACC 划分为 8种模式，利用跟车时距和避撞时间倒数来划分不同模式，但是在实车验证上本车加速度的抖动变化难以保证驾驶人的舒适度要求.BAREKET 等9利用相对车速和车间距将自适应巡航分为 6 种模式，但是实车实验中难以确定模式的分界.CANALE 等10利用前车的纵向状态，将本车 ACC 分为匀速、加速和减速 3 种工况，利用驾驶人模型进行分层控制，但是实际 3 种模式难以应对复杂道路情况，在旁车切入下的纵向控制策略无法提供合理且舒适的加速度.ARNE 等11利用宏观和微观交通流中，利用观测以及经验等得到的数据提出的 IDM 模型，该模型能良好的模拟高速场景下随着前车距离和速度引起的本车的加速度变化，该模型由于仿真模拟和实车测试中差距较大，该模型在后人的工作中不断被更新，修正.张德昭等12通过使用零期望加速度曲线，把模式区分为定速巡航，车速保持、接近和超车，避免了车辆在模式切换中的加速度阶跃问题.孙晓文等13将自适应巡航划分为巡航速度控制和跟车时距控制来保证跟车安全，但是过少的模式无法应对复杂且低速的情况.马成国等14使用逆动力学模型使用改进pid 的算法开发了制动压力控制器，实现了自适应巡航对主动制动控制的要求.李亮等15将粒子群算法的优点作为模型预测控制的滚动优化方法进行求解，极大的提升了运算速度.邹汉鹏等16提出一种具有自适应补偿能力的反馈校正模型预测控制器设计方法，具备良好的抗干扰能力，提高了 ACCak 系统的跟车安全性和乘坐舒适性.针对自适应巡航系统现存的旁车切入跟车距离突变引起本车加速度阶跃引起的驾驶平顺性、舒适性和安全性问题，本文提出一种基于模型预测控制的可变目标距离自适应控制模型.根据本车速度与前车的运动状态关系17 18，建立动态目标车辆期望距离模型，使用离散化车辆跟驰运动学模型，对本车辆在预测时域进行模型预测，并针对安全性、舒适性、安全性等目标引入松弛因子进行优化得到可行解，并不断滚动优化，完成旁车切入本车道前方与车辆跟驰的纵向控制，并通过实车验证了可变目标距离自适应循环控制的可行性和有效性.1 可变目标距离自适应巡航控制 1.1 自适应巡航控制框架设计多数自适应巡航系统利用 ECU 在整车控