基于模糊mpc算法的自适应巡航控制系统研究

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1、湖南大学硕士学位论文基于模糊MPC算法的自适应巡航控制系统研究姓名：黄升宇申请学位级别：硕士专业：车辆工程指导教师：聂昕；成艾国；练朝春20120525皋于模糊MPC算法的自适Jj，巡航控制系统研究摘要汽车A适应巡航控制系统(Ace)能够在汽车行驶的过程中给与驾驶员纵向控制上的极大的帮助。ACC控制主车的速度和与前车的距离以安全的跟随速度可能变化的目标车辆，这样能减轻驾驶员的行驶负担，提高驾驶员的舒适性，有效的减少交通事故发生。本文将用相对传统方法较简单的方式建立纵向动力学模型，该模型是用CarSim软件来建立，在模型建立过程中需要确定输入输出的参数。研究自适应巡

2、航系统的控制流程，分析自适应巡航系统的作用过程，分析定速巡航模式以及跟随巡航模式，着重分析这两种模式的切换方式和流程，对安全距离、雷达监测距离、最大加速度、最大主车车速、最大加速度变化率等约束条件进行分析和说明。进行白适应系统控制算法的研究，本文使用模糊MPC控制算法来研究ACC系统的控制策略，需要先建立模型预测控制算法，然后对其进行模糊化，建立模糊MPc控制器。模糊化过程需要多次测试，通过仿真实验和调试得到一个简单并且安全性和舒适性都合理的控制策略。运用主动安全软件Prescan在主车上面配置激光雷达，将纵向动力学模型和控制策略导入在该软件中，建立仿真实验需要的

3、7种运行工况，建立仿真环境。本文的仿真主要是针对低速目标车辆的切入、高速目标车辆的切入、目标车辆脱离等7种工况对本文建立的ACC系统和传统的PID控制的ACC系统进行仿真对比，这些仿真结果主要速度、加速度、加速度变化率以及相对距离。本文建立的动力学模型和ACC系统的仿真环境较传统的方法要简便并且能满足仿真实验的需求，分析并得到一套更有效的ACC系统控制流程，通过仿真证明本文建直的控制策略较传统的控制方法要更具有舒适性和安全性。关键词：自适应巡航控制系统动力学模型模型预测控制(NPC)模糊控制模糊MPO控制PRESCANI：程坝jj学位论义AbstractAutom

4、obileadaptivecruisecontrolsystem(ACC)candoagreatdealofhelpondriver’Slongitudinalcontrolwhenthecarisinmotion．ACCcontrolscarspeedanddistancefromfrontcarinordertofollowthefrontcarthatwithvariablespeedsafelv．whichcanreducethedrivingburdenonthedriver．Atthesametime，itcanimDrovecornfortfordi

5、verandreducetrafficaccidentseffectivelv．Thepaperwilluserelativelysimplermethodthanclassicwaytoestablishthelongitudinaldynamicsmodel，themodeliscreatedbyCarsimsoftware．Itisnecessarytodeterminetheinput／outputparametersinthemodelbuildingprocess．Doresearchonthecontrolflowofadaptivecruiseco

6、ntrolsystem．makeaanalysisofthecruisecontrolandadaptivecruisecontrol，andfocusOilanalyzingswitchingmethodbetweenthetwomodeandprocess．Explainandmakeaanalysisofconstraintssuchassafedistance，radarmonitoringdistance，maximumacceleration，maximumhostcarspeedandmaximumjerk．StudyonACCsystemcontr

7、olalgorithm，thepaperusefuzzyMPCcontrolalgorithmtostudyACCsystem’scontrolstrategv．It1Sneedtosetupmodelpredictivecontrolalgorithmatthefirstplace，andthenblurit，setupfuzzyMPCcontroller．Blurringprocessneedseveraltests．Getasimpleandreasonablesafetyandcomfortcontrolstrategybysimulationtestin

8、gandd