車輛自適應巡航控制算法的設計與仿真＊

黃 珍 吳浩然 庫 峰 徐小強

（武漢理工大學自動化學院 武漢 430033）

0 引 言

車輛自適應巡航控制系統（adaptive cruise control，ACC）是智能交通系統（ITS）領域中先進車輛控制及安全系統（AVCSS）開發的一個重要方面.ACC是在傳統巡航控制技術基礎上發展起來的，因此既具有傳統巡航控制的定速巡航能力，同時可通過雷達等車載傳感器采集信息，自動調整車輛行駛速度，保持本車與前行車輛的安全間距，從而降低駕駛員操作量、減輕駕駛疲勞，提高車輛的主動安全性及駕駛舒適性.

國內外對ACC 系統的研究主要集中在車載傳感器技術、信息融合技術以及控制策略選取等軟硬件技術上.其中如何選取控制策略是實現ACC 系統功能的關鍵技術.目前，國內外車輛ACC的典型控制算法主要有分工況控制和分層控制兩種.分工況控制算法將控制工況分為驅動控制與制動控制［1］、速度控制與距離控制［2］，或分為定速與跟車［3］等多種工況分別進行控制.分層控制，即上層控制器依據傳感器采集到的車距和相對速度，以及駕駛員設定的車輛時距和巡航速度來決定車輛的縱向加速度.下層控制器依據上層控制器計算出的車輛期望加速度對剎車和油門進行控制，從而使車輛保持設定車速或車距.

其中，分工況控制一般針對不同的控制工況采用特定的控制模型，當多個工況間相互切換時，控制狀態變量存在間斷不連續等問題，影響了控制效果.分層控制不存在工況間的切換，避免了這個問題.但是，分層控制算法在實際運用上也存在困難.首先，現有的大部分傳感器（如激光雷達、微波雷達、毫米波雷達等）只能測量相對距離和前、自車速度，而無法直接測得加速度.因此，前、自車加速度只能通過間接方法（如速度值對時間求微分）求得，這樣不僅引入了額外的計算誤差，某些情況下（如速度曲線在某一點不可微）系統甚至會出現不可預知的錯誤.其次，現有的上層控制器所采用的算法如線性最優控制［4］、線性二次型最優控制（LQ）、時間能量最小最優控制（TEM）以及LQ 和TEM 的混合算法［5］等，這些算法普遍較復雜，系統運算量較大，對系統運算能力需求較高，因此增加了技術難度和成本.

針對上述問題，筆者在分層控制的基礎上，提出了一種根據當前車距以及前、自車車速，基于安全、舒適因素綜合因素決策車輛期望速度，從而控制車輛的車距和車速的ACC 控制算法.該算法將傳統ACC控制系統中求取期望加速度改為決策期望車速，有效減少了系統運算量，提高了系統響應速度.

1 系統方案設計

作者構建的ACC 控制系統以車輛直線行駛為主，考慮到尊重駕駛員的駕駛習慣以及安全因素，系統將不控制車輛主動變換行駛車道.

將車輛運行狀態分為2種工作模式：

1）定速巡航模式 當前方無車或車距大于設定值時，系統工作在該模式，系統根據用戶設定的目標車速定速行駛.

2）安全跟車模式 當與前方車輛的車距小于等于設定值時，系統進入跟車模式.車輛首先調整車速使車距達到設定值.若前車車速大于用戶設定的巡航車速，則進入定速巡航模式；若前車車速小于等于用戶設定的巡航車速，則車輛保持與前車相同的車速行駛，使車距穩定在設定值.

車速控制器共有5個輸入參量，包括3個傳感器采集量（前／自車車速、當前車距）和兩個用戶設定值（目標巡航車速、目標車距）.控制器的輸出為節氣門開度和剎車力矩.

按照分層控制的思想，將控制器分解為2層.（1）上層控制器輸入量為：前車車速、當前車距、目標巡航車速、目標車距，輸出為自車期望車速.（2）下層控制器根據上層算法提供的期望車速和當前的自車車速，輸出節氣門開度和剎車力矩值，從而控制車速.控制器結構見圖1.

圖1 車速自適應控制器結構示意圖

2 控制器細化設計

2.1 上層控制器設計

上層控制器首先根據傳感器采集信息和用戶設定值判斷當前工作模式，輸出為車輛當前的期望車速.若為定速巡航模式，則直接輸出用戶設定巡航車速作為當前期望車速；若為跟車模式，則需通過車距控制算法計算出當前期望車速.

目前國內外的車距控制算法有線性最優控制、LQ＆TEM、神經網絡控制［6］以及滑模控制［7］等，這些算法結構較復雜，計算量大，具體實現難度較大.因此，這里探尋出一種更為簡單的車距控制算法.

因為要保持車距不變，所以在車距穩定時，自車與前車車速必然相等.因此，可以前車車速為依據，使自車車速以某種規律趨近于前車車速.綜合考慮安全、駕駛舒適性等因素，建立理想車速規律表.

設當前實際車距為d，目標車距為ddes，前車車速為vq，設定巡航車速為vs，自車車速為v，當前期望車速為vdes，車距模塊輸出期望車速為vcj.

計算車距誤差Δd，即

將Δd 的取值范圍分成n 個區間（L1，L2，L3，…，Ln），每個區間對應一個系數k值，當前時刻的期望車速.即

系數k＝（k1，k2，k3，…，kn）的取值規律是隨著Δd 的由負到正k 先由一個0到1之間的值逐漸增大到1，再逐漸增大.取值舉例見表1.

表1 系數k、區間L、Δd與vcj的關系表

而上層控制器的輸出vdes則由vcj與vs比較后的較小值決定，即

2.2 下層控制器設計

下層控制器相當于一個定速巡航控制器，即控制器與被控車輛形成閉環，使車輛按照期望車速行駛.

下層控制器根據加速和減速兩種情況，將節氣門控制和剎車控制獨立設計，通過切換邏輯使它們分別作用于車輛.

2.2.1 節氣門控制

節氣門控制采用PID 算法，考慮到不同期望車速之間的平穩切換，可采用增量式PID 控制，如式（4）和（5）所示.

式中：Δu（kT）為第k次采樣時刻控制器輸出值的增量；Kp為比例系數；Ki為積分系數；Kd為微分系數；vdes（kT）為當前期望車速；v（kT）為自車第k次采樣時刻的實際車速；T 為采樣周期.

2.2.2 剎車控制

根據ACC控制原理，ACC 控制器在剎車方面主要有以下2個特點：（1）為了保證乘坐的舒適性，并且系統不會產生讓駕駛員感到驚奇的行為，汽車的剎車減速度應小于2.5 m／s2；（2）要求剎車控制算法簡單、精度高，且響應迅速.

基于以上特點，本系統將制動力矩作為剎車控制的輸出值，在已知實際車輛每個車輪制動壓力和制動力矩轉換系數的前提下，可以方便地將系統的輸出值轉換為制動力，由車輛的ABS 和EBD 系統分配給每個車輪.

根據剎車前實際車速與期望車速的差值Δv，系統將制動力矩分檔輸出，剎車力矩的每一檔對應Δv的一段取值區間，Δv 越大，對應的制動力矩越大.同時，保證最大制動力矩對應的剎車減速度應小于2.5m／s2.如遇到緊急情況需要更大制動力矩時，系統發出警報提醒駕駛員介入剎車.分檔剎車效果如圖2所示.

圖2 分檔剎車效果圖

2.2.3 節氣門、剎車控制的切換

在實際車輛控制中，油門和剎車是分時作用的，當節氣門開度非最小值時制動力矩應為0，而當制動力矩不為0時，節氣門開度應為最小值.因此，控制好它們之間的切換尤為重要.

本系統將當前期望車速vdes乘以一個大于1的系數p，再與自車車速v求差值，以此作為節氣門、剎車控制的切換規則，如表2.

表2 節氣門、剎車控制的切換規則

3 仿真實驗及結果分析

本算法在MATLAB－R2009a環境下建立了仿真模型，整個系統通過Matlab／Simulink實現，包括四速自動檔車輛縱向動力學模型、控制器模型和傳感器信號模型等.車輛縱向動力學模型根據文獻［8］提供的方法，以一款1.5L，72kW 自動檔轎車為藍本構建，其中發動機模型、液力耦合器模型及車輛驅動系模型利用Matlab／Simulink框圖實現，自動變速器模型利用Matlab／Stateflow 實現.仿真系統結構見圖3.

圖3 仿真系統結構圖

為了驗證控制器的控制效果，設置了三種前、自車行駛情景進行模擬仿真.

用戶設定值：所有情景中，自車定速巡航速度始終設定為120km／h，目標車距始終設定為80m.

仿真情景1 前車勻速.

在0～40s時前方無車，本車行駛在定速巡航模式，巡航車速為120km／h.在40s時，前方60m 處發現速度為100km／h的前車，本車進入跟車模式.仿真結果見圖4、圖5.

仿真情景2 前車變速（不大于巡航目標車速）.

在0～40s時前方無車，本車行駛在定速巡航模式，巡航車速為120km／h.在40s時，前方60m 處發現速度為100km／h的前車，本車進入跟車模式.在80s時，前車加速到110km／h，在180s時，前車減速到90km／h.仿真結果見圖6、圖7.

圖4 情景1時車距變化曲線

圖5 情景1時前方車輛與本車速度變化曲線

圖6 情景2時車距變化曲線

圖7 情景2時前方車輛與本車速度變化曲線

仿真情景3：前車變速（有時高于巡航目標車速）

在0～40s時前方無車，本車行駛在定速巡航模式，巡航車速為120km／h.在40s時，前方60m 處發現速度為100km／h的前車，本車進入跟車模式.在80s時，前車加速到130km／h，此時前車車速大于設定的巡航速度且車距不小于設定車距，本車進入定速巡航模式.在120s時，前車減速到90km／h，此時車距大于設定值，本車仍然定速巡航，當車距縮小到設定值附近時，本車進入跟車模式.仿真結果見圖8、圖9.

圖8 情景3時車距變化曲線

圖9 情景3時前方車輛與本車速度變化曲線

從以上仿真結果可以看出，本車能較快跟隨前車，車距控制效果穩定，調整時間短，速度響應曲線能很好地滿足控制的需要.

三種情景下，定速模式車速控制穩態誤差在0.02km／h以內，超調量小于0.6%；跟車模式車距穩態誤差在0.15 m 以內，超調量小于1.8%.自動剎車的最大減速度控制在2.5m／s2以內，根據研究，該減速度能很好地保證乘坐的舒適性.

4 結 論

在車速跟蹤及PID 控制的基礎上建立了車輛ACC分層控制算法.多種工況的仿真結果表明，該算法以較小的數據量和計算量獲得了較好的響應速度和控制精度，有效地實現了車輛ACC系統的控制目標.本系統在加、減速度上還綜合考慮了乘客的舒適度.

下一步研究工作中，將從人性化決策以及節能的角度進一步優化算法，建立功能更加全面的智能車輛自適應巡航控制系統.

［1］IOANNOU P，XU Z.Throttle and brake control systems for automatic vehicle following［R］.California PATH Research Paper，UCB－ITS－PRR－94－10，1994.

［2］YI Kyongsu，HONG Jinho，YOUNG Dokwon.A vehicle control algorithm for stop－and－go cruise control［J］.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers，2001，215：122－128.

［3］ WALTER J.Adaptive cruise control for coaches［C］／／AVEC′96International Symposium on Advanced Vehicle Control at the Aachen University of Technology，1996.

［4］YI Kyongsu，YOUNG Dokwon.Vehicle－to－vehicle distance and speed control using an electronic－vacuum booster［J］.JSAE Review，2001，22：403－412.

［5］LI Keqiang，GAO Feng，ZHENG Sifa，et al.A longitudinal control algorithm of upper layer controller design for automotive vehicles［C］／／6th Int′l Symposium on Advanced Vehicle Control，2002：168－176.

［6］張浩然，王 煒，任 剛.基于相關分析的跟馳模型及其穩定性［J］.武漢理工大學學報：交通科學與工程版，2008，32（4）：581－584.

［7］李以農，冀 杰，鄭 玲，等.智能車輛自適應巡航控制系統建模與仿真［J］.中國機械工程，2010，21（11）：1374－1381.

［8］侯德藻，高 鋒，李克強，等.應用于汽車主動避撞系統的車輛縱向動力學模型［J］.清華大學學報：自然科學版，2004，44（2）：258－261.