汽车自适应巡航系统的建模及多目标优化切换控制策略研究

With the spread of Intelligent Transportation System (ITS), vehicle Adaptive Cruise Control (ACC) system is becoming a hot research area in enterprises and academic field, since it can reduce drivers' mental load, decrease traffic accidents and improve traffic flow efficiently. In this project, ACC system is taken as the research object. Firstly, ACC system is modeled based on Mixed Logic Dynamic (MLD) theory, in order to describe the hybrid properties of vehicle longitudinal dynamics, and the uncertain disturbance influences in inter-vehicle kinematics. Secondly, a multi-objectives ACC control algorithm with optimal switching between throttle and brake is designed in Model Predictive Control (MPC) framework. Besides, how to formulate the priority relation among multiple objectives is investigated. Finally, the multi-objective MPC algorithm for ACC will be transformed to be an online optimization problem. Therefore, the solving algorithm is researched, with the consideration of solving speed, convergence, and the global optimum. According to this research, the ACC system not only meet the basic requirements of safety and efficient car-following, but also improve driving comfort and fuel-economy, by decreasing the switching frequency between throttle and brake actuators, optimizing the actuator inputs and comfort metrics, and smoothing the dynamical responses. The research results of this project can provide theoretical foundation and algorithm basis for multi-objectives ACC system design with independent property rights.

随着智能交通系统的推广，汽车自适应巡航控制（ACC）系统因能有效减轻驾驶员精神负担、减少交通事故、改善交通流等，已成为企业和学术界的研究热点。 本项目以ACC系统为研究对象，首先针对ACC车辆纵向动力学的混杂性和车间相互运动的不确定扰动影响，利用混合逻辑动态理论研究ACC系统的建模；其次，针对ACC系统的多目标控制需求，在预测控制框架下设计执行机构优化切换的多目标ACC控制策略，并研究多个目标优先关系的实现方法；最后，考虑到多目标ACC预测控制策略将转化为一个在线优化命题，本项目将从求解速度、收敛性、解的全局最优等方面综合考虑，设计求解算法。通过本项目研究，使ACC系统在保证行驶安全和高效跟车的基础上，通过减少执行机构的切换频率、优化执行器的控制输入特性和舒适度指标、平滑系统的动态响应，改善乘坐舒适度和燃油经济性。 研究成果可为开发具有自主产权的多目标ACC系统提供理论依据和控制算法基础。

汽车自适应巡航控制（ACC）系统因其能有效代替驾驶员实现车辆的自动纵向控制，目前已成为智能交通、自动驾驶和车联网领域的研究热点。本项目是围绕ACC控制系统设计的关键问题所展开的。首先，研究了ACC车辆纵向动力学模型（发动机动力、刹车制动传输到车轮的过程）和车间相互运动学模型（描述ACC车辆与前车的相互运动学规律），考虑了前车速度的不确定性扰动，并利用混合逻辑动态（MLD）建模理论描述了车辆纵向动力学的混杂性，通过引入二进制整数变量、并建立混合整数不等式表征命题逻辑，将不同执行机构的连续动态特性和逻辑切换规律统一在一个模型框架下，从而建立了表征ACC系统完整动态特性的一体化模型。其次，对ACC系统的多目标控制需求进行了分析，即行驶安全性、跟车高效性、乘坐舒适性和燃油经济性，将其分别转化为优化性能指标和系统约束，在模型预测控制（MPC）的框架下通过在线预测、滚动优化机制等，设计了多目标优化切换的ACC控制算法。随后，针对所设计的多目标ACC预测控制策略，因其最终转化为一个混合整数二次规划命题（MIQP），分别研究了分枝剪枝法（B&C）和基于启发式禁忌搜索（TS）的双层嵌套求解方法，设计了算法结构和求解步骤，并利用并行计算加快了求解速度。仿真结果显示：所设计的ACC控制算法能有效避免碰撞、并通过自动调整车速适应前车的速度变化、实现高效跟随前车；相比于传统的ACC控制算法，该算法大幅减少了执行机构的切换次数，避免了不必要的机械磨损和能量损失，平滑了系统的动态响应，显著改善了乘坐舒适性、减少了燃油消耗量。此外，围绕ACC系统（本项目研究对象）和多目标MPC控制设计（本项目的关键技术方法），分别研究了考虑驾驶员行驶习惯的ACC控制策略、ACC系统的宏观交通流建模、自动车道保持系统的转向控制策略、兼顾交通效率和节能减排的多目标交通诱导MPC控制策略等，这些工作为本项目的实施奠定了扎实的研究基础。. 结合本项目研究，发表学术专著1本（申请人独著）；发表/录用论文10篇（SCI论文2篇，EI论文7篇），其中以申请人为第1作者的论文7篇（4篇期刊论文、3篇会议论文）；获软件著作权1项。综上，本项目所取得的研究成果可为开发具有自主产权的车辆ACC系统设计提供理论依据和控制算法基础，并为智能交通系统的管理与控制提供决策支持。