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考慮前車速度變化的全速自適應(yīng)巡航控制算法設(shè)計

2020-12-10 04:09:38胡益波
科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2020年35期
關(guān)鍵詞:設(shè)計

胡益波

(上海網(wǎng)車科技有限公司,上海200000)

1 概述

自適應(yīng)巡航控制(ACC)系統(tǒng)根據(jù)傳統(tǒng)巡航控制系統(tǒng),根據(jù)主車輛與前車之間的車輛間運動來自動調(diào)節(jié)車輛的縱向速度,并保持兩者之間的安全車距。但是,前車的縱向加速度無法通過現(xiàn)有的車載傳感器進(jìn)行測量,因此應(yīng)在車距控制算法的設(shè)計中明確考慮以提高后續(xù)性能。ACC 的出發(fā)點是協(xié)助和/或更換駕駛員,以保持安全的車距。如何應(yīng)用和模擬成熟駕駛員的跟隨行為是提高乘客接受度的有效技術(shù)方法。本文采用了反饋和前饋控制技術(shù),通過二次有界概念來協(xié)調(diào)多性能指標(biāo)。在第2 節(jié)中,車輛間運動學(xué)模型是基于恒定時間間隔策略建立的系統(tǒng)和多性能指標(biāo)用狀態(tài)和控制輸入表示。在第3 節(jié)中,通過二次有界概念設(shè)計了反饋和前饋車距控制算法,以計算所需的縱向加速度。在第4 節(jié)中,將進(jìn)行計算機(jī)仿真以驗證設(shè)計的算法。第5節(jié)總結(jié)了本文。

2 問題描述

ACC 系統(tǒng)通常包含一個信息感知層,一個決策層和一個控制層。信息感知層獲得本車的狀態(tài)和本車前方的道路環(huán)境,并確定有效的目標(biāo)車輛。決策層根據(jù)信息感知層提供的信息,確定縱向動力學(xué)的控制命令,例如所需的縱向加速度。控制層基于主車輛的縱向動力學(xué)跟蹤來自決策層的控制命令。本文集中在決策層,即車距控制算法。

在本節(jié)中,將對汽車之間的運動學(xué)進(jìn)行建模,并使用模型的狀態(tài)和控制輸入來量化多功能性能指標(biāo)。因此,所需縱向加速度的決定被轉(zhuǎn)化為具有狀態(tài)和控制約束的前饋和反饋控制器的設(shè)計。

2.1 車輛間運動學(xué)模型

2.2 多性能指標(biāo)的量化原理

圖1 前車速度變化前饋+反饋控制器

總之,將所需縱向加速度的決定轉(zhuǎn)換為具有狀態(tài)和控制約束的前饋和反饋控制器的設(shè)計。如圖1 所示,控制器包含兩部分:反饋控制器和前饋。反饋控制器實時校正狀態(tài)誤差,并精確計算所需的縱向加速度。前饋控制器補(bǔ)償了前行車輛縱向加速度對后行性能的影響,從而有效地提高了ACC 的可預(yù)見性。

如圖2 所示,狀態(tài)約束構(gòu)成了汽車的正常駕駛狀態(tài)。汽車可到達(dá)集合被定義為所有可到達(dá)狀態(tài)在某個時間從初始狀態(tài)開始并接管控制約束集合中的所有控制輸入的集合。反饋和前饋控制器的主要思想是找到一個控制律,以最小的初始狀態(tài)下車輛的有界加速度的可達(dá)性。

圖2 不變集概念

3 自適應(yīng)巡航控制算法設(shè)計

如前所述,多功能績效指標(biāo)通過狀態(tài)和控制輸入進(jìn)行量化,指標(biāo)區(qū)域通過狀態(tài)和控制約束來表示。期望的縱向加速度的決定已轉(zhuǎn)化為具有狀態(tài)和控制約束的車距控制算法的設(shè)計。

為了提高跟隨性能,應(yīng)該找到與正常駕駛狀態(tài)下的初始狀態(tài)相對應(yīng)的最小可到達(dá)狀態(tài)。因此,正常的驅(qū)動裝置應(yīng)包括在橢圓不變式裝置中,應(yīng)將其最小化。包含對應(yīng)于矩陣不等式,如下所示

在上述不等式中,反饋項和前饋項之和是有界的。但是,沒有處理術(shù)語大而符號不同的情況。因此,添加了以下約束。

通過推理并求解線性矩陣不等式可以得到所設(shè)計控制算法的控制律。在本文中,假定前車的縱向加速度由動力學(xué)仿真軟件直接提供。可預(yù)見性將通過估算主車輛的縱向加速度進(jìn)行仿真。

4 仿真測試

在本節(jié)中,設(shè)計的車速控制算法在兩種運行條件下得到驗證:恒定的前車速和變化的前車速。在Matlab / Simulink 軟件中建立了車頭控制算法,信息感知層和控制層(油門和制動器逆縱向動力學(xué)模型)。在車輛動力學(xué)仿真軟件中開發(fā)了家用乘用車的動力學(xué)模型。

為了驗證所設(shè)計的算法克服了先前車輛變化的加速度,在以下操作條件下進(jìn)行了仿真。ACC 車輛和先前車輛的初始速度為80 km / h。本車與前一輛車之間的初始車距為27 m。因此,主車輛最初處于穩(wěn)定跟隨模式。

實際車輛間距離在預(yù)設(shè)約束范圍內(nèi)出現(xiàn)誤差的情況下穩(wěn)定地跟蹤所需的距離。因此,保證了行駛安全。加速度和加速度的最大值未超過舒適性和經(jīng)濟(jì)性約束范圍。因此,所設(shè)計的算法有效地克服了先前車輛的變化速度。

5 結(jié)論

通過二次有界概念,在反饋和前饋控制框架下設(shè)計了一種協(xié)調(diào)多種性能指標(biāo)的仿人車頭控制算法。利用車輛間運動學(xué)模型的狀態(tài)和控制輸入來量化多性能指標(biāo)。指標(biāo)的邊界用狀態(tài)和控制約束表示,然后轉(zhuǎn)換為線性矩陣不等式。在反饋和前饋控制框架下,設(shè)計的行進(jìn)控制算法通過協(xié)調(diào)前饋控制器的多項性能指標(biāo)和可預(yù)見性來反映駕駛員的追隨行為。仿真結(jié)果表明,該指標(biāo)在各種工況下均位于預(yù)設(shè)的約束范圍內(nèi)。因此,改善了ACC 的可接受性和實用性。

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