车辆自适应巡航控制系统的设计与仿真：技术剖析与性能验证

一、引言

1.1研究背景与意义

随着汽车工业的飞速发展以及人们生活水平的不断提高，汽车已成为人们日常出行的重要交通

工具。然而，交通事故频发、交通拥堵加剧以及驾驶员疲劳等问题，严重影响了道路交通安全

和出行效率。据统计.全球每年因交通事故导致的死亡人数高达数十万人,大量的财产损失也

随之而来。在众多交通事故中，追尾事故占据了相当大的比例，而驾驶员疲劳驾驶则是导致交

通事故的重要原因之一。

车辆自适应巡航控制系统(AdaptiveCruiseControl,简称ACC)作为一种先进的驾驶辅助技

术，应运而生。ACC系统能够基于车辆前装雷达、摄像头等传感器，实时监测前方车辆动

态，并自动调整车速以保持安全距离。在行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器会持续扫

描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。当与前车之间的距离过小时，ACC控制单

元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输

出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。

ACC系统的出现，极大地提升了驾驶的安全性和舒适性。它能有效减轻驾驶员在长途驾驶或

拥堵路况下的操作负担，降低因长时间驾驶导致的疲劳程度，从而减少交通事故的发生。在高

速公路上行驶时，驾驶员可以启动ACC系统，设定好车速和跟车距离，系统会自动根据前方

车辆的行驶状态调整车速，驾驶员无需频繁操作油门和刹车，不仅减轻了疲劳，还能更好地专

注于道路情况，提高了行车安全性。

从交通效率方面来看，ACC系统的应用有助于改善交通流量。通过保持车辆之间的合理间距

和稳定车速，戒少了不必要的加减速，从而提高了道路的通行能力，缓解了交通拥堵。当车辆

在拥堵路段行驶时，ACC系统能够自动跟随前车启停，避免了驾驶员频繁起步和停车，使得

车流更加顺畅，减少了交通堵塞的发生。

此外，随着科技的不断进步，ACC系统作为智能驾驶的重要组成部分，为实现更高等级的自

动驾驶奠定了基础。对ACC系统的深入研究和发展，将推动整个汽车产业向智能化、自动化

方向迈进，具有深远的战略意义。研究车辆自适应巡航系统的设计与仿真，能够深入了解系统

的工作原理和性能特点，通过仿真分析可以在实际开发之前对系统进行优化和验证，戒少研发

成本和时间，提高产品的可靠性和稳定性。

1.2国内外研究现状

车辆自适应巡航控制系统作为智能驾驶领域的关键技术，在国内外都受到了广泛关注，并取得

了丰富的研究成果。

在国外，美国、欧洲和日本等发达国家和地区一直处于研究的前沿。美国在车辆自适应巡航系

统的技术研发、应用推广等方面取得了显著成果，众多知名汽车企业和科研机构投入大量资源

进行研究。通用汽车公司(GM)在ACC系统的研发_L不断创新，其技术在保持车距、车速

调节等方面表现出色，能够在复杂路况下实现较为精准的控制。欧洲的宝马、奥迪等豪华汽车

品牌，凭借其深厚的技术积累和先进的工程理念，在ACC系统的研究和应用上也处于世界领

先地位。宝马的ACC系统不仅能够实现基本的跟车巡航功能，还在系统的智能化和舒适性方

面进行了大量优化，例如在自动加减速过程中，能够提供更加平稳的驾驶体验，减少乘客的不

适感。奥迪则在传感器技术和控制算法上持续改进，其搭载的ACC系统能够更快速、准确地

识别前方车辆和道路状况，实现更高效的驾驶辅助.日本的丰田、本田等企业也在车辆自适应

巡航系统的研究和应用方面取得了一定的成果。丰田将ACC系统广泛应用于旗下多款车型，

并不断对系统进行升级和优化，使其在可靠性和适应性方面表现突出。木田则注重将ACC系

统与其他驾驶辅助技术相结合，打造更加完善的智能驾驶体系。

在国内，随着汽车产业的快速发展，车辆自适应巡航系统也得到了广泛的研究和应用。自上世

纪90年代开始，我国政府部门、科研机构和企业纷纷投入资金和人力进行相关技术研究，推

动了车辆自适应巡航系统的发展。清华大学、吉林大学等高校在ACC系统的控制算法和传感

器融合技术方面开展了深入研究，取得了一系列具有创新性的成果。部分国内汽车企业也积极

布局，加大研发投入，推出了具备自适应巡航功能的车型。比亚迪在其新能源汽车上搭载的

ACC系统，结合了自身在电池技术和电子控制方面的优势，在性能和稳定性上表现不俗。吉

利汽车通过与国内外科研机啕合作，不断提升ACC系统的技术水平，使其产品在市场上具有

较强的竞争力。

尽管国内外在车辆自适应巡航系统的研究和应用方面取得了显著进展，但仍存在一些不足之处

和待解决的问题。在传感器技术方面，虽然目前的雷达、摄像头等传感器能够提供较为丰富的

环境信息，但在恶劣天气条件下，如暴雨、浓雾、大雪等，传感器的性能会受到严重影响，导

致对前方车辆和道路状况的识别精度下降，增加了事故风险。在复杂交通场景中，如交叉路

口、环岛、道路施工区域等，现有的ACC系统往往难以准确判断和应对，容易出现误判或无

法做出正确决策的情况。

在控制算法方面，虽然人工智能和机器学习等先进技术的应用提高了系统的智能化水平，但算

法的复杂性也带来了计算负担增加、实时性降低等问题。部分算法在处理多目标跟踪和复杂路

况下的决策时，还存在一定的局限性，难以满足实际驾驶中对安全性和可靠性的严格要求。

此外，不同品牌和车型的ACC系统在功能和性能上存在较大差异，缺乏统一的标准和规范，

这不仅给消费者的选择带来困惑，也不利于行业的健康发展。而且，车辆自适应巡航系统与驾

驶员之间的交互界面和操作方式也有待进一步优化，以提高驾驶员对系统的接受度和信任度，

避免因操作不当或误解系统功能而导致的安全隐患。

1-3研究内容与方法

1.3.1研究内容

本文围绕车辆自适应巡航控制系统展开深入研究，具体底容如下：

♦自适应巡航控制系统设计：对自适应巡航控制系统的架构进行全面设计，详细规划系统的

各个组成部分，包括传感器、控制器、执行器等。深入研究传感器的选型与布局，确保能

够准确获取车辆前方的路况信息；精心设计控制器的控制逻辑，使其能够根据传感器传来

的数据，做出精准的决策；合理规划执行器的执行方式，实现对车辆速度和距离的精确控

制。对系统的功能模块进行详细划分，明确各模块的功能和职责，以及模块之间的信息交

互方式，以构建一个高效、稳定的自适应巡航控制系统架构。

•关键技术分析：深入剖析自适应巡航控制系统中的关键技术，如传感器技术、控制算法

等。在传感器技术方面，对雷达、摄像头等常用传感器的工作原理、性能特点进行深入研

究，分析其在不同环境下的检测精度和可靠性，探讨如何提高传感器在复杂环境下的适应

性和准确性。在控制算法方面，研究经典的控制算法，如PID控制算法、模糊控制算法等

在自适应巡航系统中的应用，分析其优缺点，并结合现代智能算法，如神经网络算法、遗

传算法等，对控制算法进行优化和改进，以提高系统的控制精度和响应速度。

•仿真模型构建：基于MATLAB/Simulink等仿真平台，构建车辆自适应巡航控制系统的仿真

模型。根据车辆的动力学特性和自适应巡航控制策略，建立车辆的纵向动力学模型，模拟

车辆在不同工况下的行驶状态。结合传感器模型和控制器模型，实现对自适应巡航系统的

全流程仿真，包括车辆的加速、减速、跟车等操作。通过对仿真模型的参数设置和调整，

可以模拟不同的行驶场景和路况，为系统的性能评估提供有效的工具。

•系统性能评估：利用构建的仿真模型，对自适应巡航控制系统的性能进行全面评估。从安

全性、舒适性、节能性等多个角度出发，制定相应的性能指标，如跟车距离的稳定性、速

度的跟踪精度、加减速的平稳性、燃油消耗率等。通过对不同工况下的仿真结果进行分

析，评估系统在各种情况下的性能表现，找出系统存在的不足之处，并提出针对性的改进

措施，以提高系统的整体性能。

1.3.2研究方法

为实现上述研究内容，本文采用以下研究方法：

•文献研究法：广泛收集国内外关于车辆自适应巡航控制系统的相关文献资料，包括学术论

文、专利、技术报告等。对这些文献进行深入分析和总结，了解车辆自适应巡航控制系统

的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本文的研究提供理论基础和技术参考c通过对

文献的研究，掌握现有的研究成果和研究方法，明确研究的重点和方向，避免重复研究，

提高研究的效率和质量。

•理论分析法：运用自动控制原理、车辆动力学、传感器技术等相关理论知识，对自适应巡

航控制系统的工作原理、控制策略、传感器选型等进行深入分析。建立系统的数学模型，

通过理论推导和分析，揭示系统的内在规律，为系统的设计和优化提供理论依据。运用自

动控制原理分析控制器的设计方法和控制效果，运用主辆动力学理论建立车辆的纵向动力

学模型，为系统的性能评估提供理论支持。

♦建模仿真法：利用MATLAB/Simulink等专业仿真软件，构建车辆自适应巡航控制系统的仿

真模型。通过对模型的参数设置和仿真实验，模拟系统在不同工况下的运行情况，对系统

的性能进行评估和分析。建模仿真法可以在实际开发之前，对系统的设计方案进行脸证和

优化，减少实际实验的次数和成本，提高系统的开发效率和可靠性。通过仿真实验，可以

快速得到系统在不同条件下的性能指标，为系统的优化提供数据支持。

二、车辆自适应巡航控制系统概述

2.1发展历程

车辆自适应巡航控制系统的发展历程是一段充满创新与突破的技术演进史，其概念最早可追溯

到20世纪60年代。当时，美国学者Diamond提出了自适应巡航控制的原型，旨在通过机械

机构来控制车辆在高速公路上的速度和安全车距，以提升道路通行效率和行车安全性。然而，

由于受到当时感知、通信和控制等相关科学技术水平的限制，这一时期的研究主要停留在理论

层面，不仅未能实现实际工程应用，也未得到社会和汽车行业的广泛关注。

到了1971年，美国EATON(伊顿)公司开始投身于自适应巡航控制领域的开发。其技术雏

形源于日本三菱公司提出的PDC(PreviewDistanceControl)系统，该系统创新性地将雷达

与其他处理器相结合，能够实时侦测出车距变化，并向驾驶员发出警告，同时还能通过控制节

气门开度来调节发动机功率。此后，丰田、本田、通用、福特、戴姆勒、博世等众多知名汽车

企业和零部件供应商也纷纷加入研发行列，为自适应巡航控制系统的发展注入了强大动力。

20世纪80年代，随着汽车保有量的快速增长，美国、E本等汽车发达国家面临着日益严峻

的交通安全与道路拥堵问题。在这样的背景下，1986年欧、美、日几乎同时启动了自适应巡

航控制系统的应用研究。其中，欧洲的PROMETHUES计划致力于推动智能交通系统的发

展，为自适应巡航控制技术的研究提供了广阔的平台；美国的PATH计划聚焦于先进的车辆

技术和交通管理系统，对自适应巡航控制技术的工程化应用进行了深入探索；日本的ASV计

划则着重于提升车辆的安全性和智能化水平，加速了自适应巡航控制系统在本土的研发进程。

这些计划的实施，极大地促进了自适应巡航控制技术的发展，使其逐渐从理论研究迈向实际应

用阶段。

1995年，三菱汽车率先在旗下推出了一种名为“预见式距离控制”的系统，这是一款基于激光

测距的ACC系统，标志着自适应巡航控制系统进入量产阶段。尽管该系统仅通过油门和挡位

进行控制，不具备刹车功能，且基于激光的测距方式在恶劣天气条件下会受到较大影响，但其

问世依然具有里程碑意义。同年，丰田Celsior也装备了ACC自适应巡航系统，进一步推动

了这一技术在汽车市场的普及。

1997年8月，丰田在雷克萨斯车型上采用了“雷达巡航控制系统”，相较于之前的激光测距系

统，雷达在恶劣天气下的稳定性和可靠性更高。2000年，丰田为该系统加入了刹车功能，使

其在安全性和实用性上得到了显著提升。2004年，又新增了“低速跟踪模式”，拓宽了自适应

巡航控制系统的应用场景，使其能够在低速行驶时也能发挥作用。

1998年底，奔驰在旗下S系车型中引入了Distronic距离控制系统，该系统同样基于雷达技

术，能够实时监测前方车辆的距离和速度，并自动调整车速以保持安全距离。奔驰的加入，进

一步提升了自适应巡航控制系统在豪华汽车市场的影响力，也促使其他汽车品牌加快了相关技

术的研发和应用。

2006年，雷克萨斯在其旗舰车型LS460上装备了新一代ACC系统，该系统能够在。-100

公里时速范围内工作，并且可实现反复启停功能，这一突破使得自适应巡航控制系统在城市拥

堵路况下也能为驾驶员提供有效的帮助，大大提高了系统的实用性和适应性。

2010年，奥迪在A8上搭载了全球首款具备GPS功能的ACC系统。GPS技术的融入，使系

统能够获取车辆的位置信息和道路地图数据，从而实现更精准的速度控制和路线规划。例如，

在进入弯道或下坡路段时，系统可以根据GPS数据提前调整车速，确保行驶安全和舒适性。

这一创新举措将自适应巡航控制系统的智能化水平提升到了一个新的高度，引领了行业的发展

潮流。

2015年，特斯拉Models的推出引发了全球汽车行业的关注，其将ACC系统作为半自动驾

驶功能的一部分引入大众视野。特斯拉凭借其先进的传感器技术和强大的计算能力，实现了更

高级别的自动驾驶辅助功能，如自动紧急制动、车道保持辅助等，与ACC系统协同工作，为

用户带来了全新的驾驶体验。这一事件不仅推动了自适应巡航控制系统在电动汽车领域的应

用，也加速了整个汽车行业向智能化、自动化方向发展的步伐。

近年来，随着人工智能、大数据、5G通信等新兴技术的快速发展，车辆自适应巡航控制系统

不断融合这些先进技术，实现了更智能、更精准的控制。传感器的精度和可靠性不断提高，能

够更全面地感知周围环境信息；控制算法不断优化，能够根据复杂的路况和驾驶场景做出更合

理的决策；通信技术的进步则实现了车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交互，为自适应

巡航控制系统的发展开辟了新的道路°如今,自适应巡航控制系统已成为众多汽车品牌的标配

或可选配置，广泛应用于各种车型，为提高道路交通安全和驾驶舒适性发挥着重要作用。

2.2工作原理

车辆自适应巡航控制系统主要有定速巡航和自适应巡航两种模式，每种模式下都有着各自的工

作流程，涉及传感器数据采集、控制策略制定和执行机构动作等多个关键环节。

在定速巡航模式下，其工作原理相对较为简单直接。当驾驶员开启定速巡航功能并设定好目标

速度后，车辆的速度传感器便开始发挥关键作用。速度传感器持续监测车辆的实际行驶速度，

并将这一实时速度信息反馈给巡航控制系统的电子控制单元（ECU）。ECU就如同整个系统

的“大脑”，它会对反馈回来的实际速度与驾驶员设定的目标速度进行精确比对。当实际速度低

于目标速度时，ECU会迅速向发动机管理系统发出指令，通过增加节气门开度，使发动机输

出更多的动力，从而实现车辆的加速，以达到设定的目标速度。相反，若实际速度高于目标速

度，ECU则会指示发动机管理系统减小节气门开度，降低发动机的输出功率，车辆便会相应

减速，直至恢复到设定速度。在整个定速巡航过程中，车辆始终保持着驾驶员预先设定的速度

行驶，极大地减轻了驾驶员在长途驾驶时对油门踏板的频繁操作负担，提高了驾驶的舒适

性。在高速公路上长时间行驶时，驾驶员只需开启定速巡航功能，设定好合适的速度，车辆就

能自动保持该速度行驶，驾驶员无需时刻关注车速，只需专注于道路状况和车辆的方向控制，

有效缓解了驾驶疲劳。

自适应巡航模式则更为智能和复杂，它充分利用了多种先进的传感器技术，以实现对车辆行驶

速度和与前车距离的精确控制。安装在车辆前部的毫米波雷达和摄像头等传感器，如同车辆的

“眼睛”和“耳朵”，持续对车辆前方的道路状况进行全方位、实时的扫描和监测。毫米波雷达通

过发射毫米波并接收反射波，能够精确测量出本车与前方车辆之间的距离、相对速度以及相对

加速度等关键信息。摄像头则利用图像识别技术，对前方车辆、道路标识、车道线等进行识别

和分析，为系统提供更丰富的视觉信息。这些传感器将采集到的数据迅速传输给自适应巡航控

制系统的核心——电子控制单元(ECU)o

ECU在接收到传感器传来的数据后，会依据预设的控制策略和算法对这些数据进行深入分析

和处理。首先，它会根据当前车速、与前车的距离以及驾驶员设定的安全跟车距离等参数，计

算出车辆需要做出的加速或减速决策。若前方没有车辆，系统会切换到类似定速巡航的模式，

按照驾驶员设定的速度行驶。一旦检测到前方有目标车辆，ECU会立即比较本车与前车的速

度和距离。若前车速度低于本车，且两车距离小于设定的安全距离，ECU会判定需要减速，

便会向发动机管理系统和制动系统同时发出指令。发动机管理系统通过减小节气门开度，降低

发动机的输出功率，使车辆自然减速；制动系统则根据需要适度施加制动，以实现更快速、有

效的减速，确保两车始终保持安全距离。当两车距离达到安全距离后，系统会进入跟随控制状

态，使本车与前车保持相同的车速行驶。若前方目标车辆发生移线，或本车移线行驶使得前方

又无行驶车辆时，ECU会控制车辆进行加速，使本车恢复至驾驶员设定的行驶速度。在整个

自适应巡航过程中，系统会不断地根据传感器反馈的数据实时调整车辆的行驶状态，以适应复

杂多变的交通路况，为驾驶员提供更加智能化、舒适化的驾驶体验。在城市快速路上行驶

时，若前方车辆突然减速，自适应巡航系统能够迅速检测到这一变化，并及时控制车辆减速，

避免追尾事故的发生；当交通拥堵缓解，前方道路畅通时，系统又会自动加速，恢复到设定的

巡航速度，无需驾驶员频繁操作油门和刹车，大大提高了驾驶的便利性和安全性。

2.3系统组成

车辆自适应巡航控制系统(ACC)是一个复杂而精密的系统，主要由信息感知单元、电子控

制单元、执行单元和人机交互界面等组成部分构成，各部分紧密协作，共同实现车辆的自适应

巡航功能。

信息感知单元是ACC系统的“眼睛”和“耳朵”，负责收集车辆周围的环境信息和自身状态信

息。该单元主要由各类传感器组成，包括毫米波雷达、摄像头、激光雷达、超声波传感器和轮

速传感器等。毫米波雷达利用毫米波频段的电磁波来检测目标物体的距离、速度和角度，具有

探测距离远、精度高、受天气影响小等优点，能够实时监测前方车辆的位置和相对速度，为系

统提供关键的距离和速度信息。摄像头则通过图像识别技术，对前方道路、车辆、行人、交通

标志等进行识别和分析，提供丰富的视觉信息，辅助系统做出更准确的决策。激光雷达通过发

射激光束并接收反射光来构建周围环境的三维点云图，具有高精度、高分辨率的特点，能够提

供更详细的环境信息，但成本较高，且受天气影响较大。超声波传感器主要用于近距离检测，

如在停车时检测车辆与周围障碍物的距离，辅助驾驶员进行停车操作。轮速传感器则实时监测

车辆的行驶速度，为系统提供车辆自身的速度信息。这些传感器相互配合，实现了对车辆周

围环境的全方位感知，为电子控制单元提供准确、全面的数据支持。

电子控制单元（ECU）是ACC系统的核心，相当于系统的“大脑”，负责对信息感知单元采集

到的数据进行处理和分析，并根据预设的控制策略和算法，做出相应的决策，控制执行单元的

动作。ECU通常由微处理器、存储器、输入输出接口等组成，具备强大的数据处理能力和逻

辑运算能力。它首先对传感器传来的数据进行滤波、融合等预处理，去除噪声和干扰，提高数

据的准确性和可靠性。然后，根据车辆的行驶状态、前方路况以及驾驶员设定的参数，如巡航

速度、安全跟车距离等，运用先进的控制算法，如PID控制算法、模糊控制算法、神经网络

算法等，计算出车辆需要的加速度或减速度。当检测到前方车辆减速且距离小于安全距离时，

ECU会根据算法计算出合适的减速度，并向执行单元发出指令，控制车辆减速；当前方道路

畅通时，ECU则控制车辆加速至设定的巡航速度。ECU还具备故障诊断和容错处理功能，

能够实时监测系统的运行状态，一旦发现故障，及时采取相应的措施，确保系统的安全性和可

靠性。

执行单元是ACC系统的“手脚”，负责根据电子控制单元的指令，对车辆的动力、制动和转向

等系统进行控制，实现车辆的加速、减速、保持车距等操作。执行单元主要包括发动机管理系

统、制动系统和转向系统等。发动机管理系统通过控制节气门开度、喷油时间等参数，调节发

动机的输出功率，实现车辆的加速和减速。当ECU发出加速指令时，发动机管理系统增大节

气门开度，增加喷油时间，使发动机输出更多的动力，推动车辆加速；当ECU发出减速指令

时，发动机管理系统减小节气门开度，减少喷油时间，降低发动机的输出功率，使车辆减速。

制动系统则通过控制刹车片与刹车盘的摩擦力，实现车辆的制动。在需要减速或紧急制动时，

ECU向制动系统发出指令，制动系统根据指令的人小，控制刹车片的压紧程度，使车辆产生

相应的制动力，实现减速或停车。转向系统虽然在自适应巡航控制中不像动力和制动系统那样

频繁动作，但在一些高级的ACC系统中，也可以根据路况和驾驶环境的变化，对车辆的转向

进行微调，以保持车辆在车道内的稳定行驶。

人机交互界面是驾驶员与ACC系统进行交互的桥梁，主要包括各种控制按钮、显示屏和提示

音等。驾驶员可以通过控制按钮开启或关闭ACC系统，设定巡航速度、安全跟车距离等参

数。在系统运行过程中，显示屏会实时显示车辆的行驶状态、系统工作状态、与前车的距离等

信息，让驾驶员随时了解车辆的情况。当系统检测到异常情况或需要驾驶员干预时，会通过提

示音或显示屏上的警示信息向驾驶员发出提醒o合理设计的人机交互界面能够提高驾驶员对

ACC系统的操作便捷性和信息获取的及时性，增强驾驶员对系统的信任和使用体验，从而更

好地发挥ACC系统的作用。

三、自适应巡航控制系统关键技术

3.1传感器技术

3.1.1毫米波雷达

毫米波雷达是车辆自适应巡航控制系统（ACC）中不可或缺的传感器，其工作原理基于毫米

波频段的电磁波特性。毫米波是指频率在30GHz至300GHz之间的电磁波，具有波长短、频

带宽等特点。毫米波雷达通过发射毫米波信号，并接收目标物体反射回来的回波，来获取目标

物体的相关信息。

具体而言，毫米波雷达利用发射信号与回波之间的时间差，精确计算出目标物体与雷达之间的

距离。根据公式d=c\timest/2（其中d为距离，c为光速，t为发射信号与回波之间的时间

差），通过测量时间差t,即可得出目标物体的距离。在测量速度方面，毫米波雷达运用多普

勒效应。当目标物体与雷达之间存在相对运动时，回波的频率会发生变化，这种频率变化被称

为多普勒频移。通过检测多普勒频移，毫米波雷达能够准确计算出目标物体的相对速度。毫米

波雷达还可以通过多个接收天线，利用信号到达不同天线的时间差或相位差，来确定目标物体

的角度，从而实现对目标物体的全方位定位。

在ACC系统中，毫米波雷达具有诸多显著优势。其探测距离较远，一般可达100-200米，

能够提前检测到前方远距离的车辆，为系统提供充足的反应时间。奔驰S级轿车搭载的毫米

波雷达，最远探测距离可达200米，在高速公路行驶时，能够及时发现前方远处车辆的行驶

状态变化，提前做出相应的速度调整。毫米波雷达的精度较高，能够精确测量目标物体的距

离、速度和角度，为ACC系统提供准确的数据支持。在复杂的交通环境中，它能够准确区分

不同车道的车辆，以及识别车辆的加速、减速、变道等行为，使ACC系统能够更加精准地控

制车辆的行驶。

毫米波雷达还具有较强的抗干扰能力，受恶劣天气（如布、雾、雪等）和光照条件的影响较

小，能够在各种复杂环境下稳定工作。在暴雨天气中，摄像头可能会因雨水的遮挡而无法清晰

识别前方物体，但毫米波雷达仍能正常工作，准确检测前方车辆的位置和速度，确保ACC系

统的正常运行。此外，毫米波雷达的响应速度快，能够实时跟踪目标物体的动态变化，及时将

数据传输给ACC系统的控制器，使系统能够迅速做出反应。

然而，毫米波雷达也存在一定的局限性。其对目标物体的形状和材质具有一定的依赖性，对于

某些形状不规则或材质特殊的物体，检测效果可能会受到影响。对于一些表面光滑且反射率较

低的物体，毫米波雷达的回波信号可能较弱，导致检测精度下降。毫米波雷达的分辨率相对较

低，在复杂场景下，对于多个相邻目标物体的区分能力有限，容易出现误判的情况。在交通拥

堵时，多辆车紧密相邻，毫米波雷达可能难以准确区分不同车辆，从而影响ACC系统的控制

效果。此外，毫米波雷达成本相对较高，这在一定程度上限制了其在一些低端车型中的广泛应

用。

为了更好地说明毫米波雷达在ACC系统中的应用，以某品牌汽车的ACC系统为例。在该系

统中，毫米波雷达安装在车辆前部的中央位置，能够实时监测车辆前方200米范围内的目标

物体。当车辆在高速公路上行驶时，毫米波雷达检测到前方车辆的距离为150米，相对速度

为-10km/h（表示前车速度比本车慢），ACC系统的控制器根据这些数据，结合驾驶员设定

的安全跟车距离和巡航速度，判断需要减速。于是，控制器向发动机管理系统和制动系统发出

指令，发动机减小节气门开度，降低输出功率，同时制动系统适度施加制动，使车辆逐渐减

速，保持与前车的安全距离。在整个过程中，毫米波雷达持续跟踪前方车辆的动态变化，实时

将数据反馈给控制器，确保车辆始终处于安全的行驶状态。

3.1.2摄像头

摄像头在车辆自适应巡航控制系统中发挥着至关重要的作用，主要用于识别前方道路状况、交

通标志和车辆类型等信息，为系统提供丰富的视觉感知。

摄像头通过光学镜头采集车辆前方的图像信息，然后将这些图像传输给图像处理器进行处理和

分析。图像处理器运用先进的图像识别算法，对图像中的各种元素进行识别和分类。在道路状

况识别方面，摄像头能够检测车道线的位置和形状，判断车辆是否偏离车道。通过对车道线的

实时监测，当车辆有偏离车道的趋势时，系统可以及时发出警报或自动调整车辆行驶方向，确

保车辆始终在车道内行驶。在交通标志识别方面，摄像头能够识别各种交通标志，如限速标

志、禁止超车标志、转弯标志等。当识别到限速标志时，ACC系统会自动调整车速，使车辆

符合限速要求，避免超速行驶导致的安全隐患。摄像头还可以通过图像分析来识别前方车辆的

类型，如轿车、卡车、公交车等，不同类型的车辆具有不同的行驶特性和尺寸，了解前方车辆

的类型有助于ACC系统更准确地判断跟车距离和行驶策略。

摄像头与毫米波雷达融合使用具有显著的优势。毫米波雷达在检测目标物体的距离和速度方面

表现出色，但对于目标物体的形状、颜色和纹理等细节信息的识别能力较弱；而摄像头则能够

提供丰富的视觉信息，对目标物体的识别更加准确和细致。两者融合后，可以实现优势互补，

提高系统对周围环境的感知能力。在复杂的交通场景中，摄像头可以识别出前方车辆的品牌、

型号以及车辆的行驶姿态等信息，结合毫米波雷达提供的距离和速度信息，ACC系统能够更

全面地了解前方车辆的状态，做出更合理的决策。在前方车辆突然变道时，摄像头可以及时捕

捉到车辆的变道动作，毫米波雷达则可以快速测量出变道车辆与本车的距离和相对速度，两者

的数据融合使ACC系统能够迅速做出反应，调整车速和跟车距离，确保行车安全。

在实际应用场景中，摄像头与毫米波雷达的融合得到了广泛的应用。在城市道路行驶中，交通

状况复杂多变，车辆、行人、交通标志和信号灯等元素众多。摄像头可以识别出交通信号灯的

状态，当检测到前方信号灯即将变红时，ACC系统可以提前控制车辆减速，避免闯红灯。毫

米波雷达则可以实时监测周围车辆的位置和速度，确保在减速过程中与其他车辆保持安全距

离。在高速公路上，摄像头和毫米波雷达的融合可以实现更高级的驾驶辅助功能，如自动跟

车、车道保持、白适应巡航等。摄像头负责监测车道线和前方车辆的类型，毫米波雷达负责测

量距离和速度，两者协同工作，使车辆能够在高速公路上实现安全、舒适的自动驾驶。

3.1.3传感器融合技术

传感器融合技术是车辆自适应巡航控制系统中的关键技术之一，它通过将多个传感器采集的数

据进行综合处理，以获得更准确、全面的环境信息，从而提高系统的可靠性和准确性。

传感器融合的方法主要有数据层融合、特征层融合和决策层融合。数据层融合是在原始数据层

面进行融合，直接将来自不同传感器的原始数据进行合并处理。在毫米波雷达和摄像头的数据

层融合中，将毫米波雷达测量的距离、速度等数据与摄像头采集的图像数据直接进行融合，然

后再进行统一的处理和分析。这种融合方式能够保留原始数据的完整性，但对数据处理的要求

较高，计算量较大。

特征层融合是先从各个传感器数据中提取特征，然后将这些特征进行融合。在车辆检测中，从

毫米波雷达数据中提取目标物体的距离、速度等特征，从摄像头图像数据中提取车辆的形状、

颜色等特征，将这些特征进行融合后，再进行目标识别和跟踪。特征层融合能够减少数据量，

提高处理效率，但对特征提取的准确性要求较高。

决策层融合是各个传感器独立进行处理和决策，然后将这些决策结果进行融合。毫米波雷达和

摄像头分别对前方目标物体进行检测和判断，得出各自的决策结果，如是否需要减速、保持车

距等，最后将这些决策结果进行融合，形成最终的控制决策。决策层融合的优点是对传感器的

依赖性较低，具有较强的容错性，但可能会损失一些信息，导致决策的准确性受到一定影响。

不同传感器数据融合的算法和技术有很多种，常见的有卡尔曼滤波算法、贝叶斯估计算法、神

经网络算法等。卡尔曼滤波算法是一种常用的线性滤波算法，它通过对系统状态的预测和测量

数据的更新，不断优化对系统状态的估计。在传感器融合中，卡尔曼滤波算法可以用于融合多

个传感器的数据，提高对目标物体位置、速度等状态参数的估计精度。贝叶斯估计算法则基于

贝叶斯理论，通过对先验知识和观测数据的综合分析，来推断未知参数的后验概率分布。在传

感器融合中，贝叶斯估计算法可以根据不同传感器的可靠性和测量数据，对目标物体的状态进

行更准确的估计。神经网络算法具有强大的非线性映射能力和学习能力，能够自动从大量的数

据中学习特征和规律。在传感器融合中，神经网络算法可以对多个传感器的数据进行融合和处

理，实现对复杂环境的准确感知和决策。

以某款智能汽车的自适应巡航控制系统为例，该系统采用了毫米波雷达和摄像头的传感器融合

技术c在数据层融合方面，涌过对毫米波雷达和摄像头采集的原始数据进行同步和预处理，然

后将两者的数据进行合并，输入到一个基于深度学习的神经网络模型中进行处理。在特征层融

合方面，利用卷积神经网络从摄像头图像中提取车辆的特征，利用雷达信号处理算法从毫米波

雷达数据中提取目标物体的特征，将这些特征进行融合后，再进行目标识别和跟踪。在决策层

融合方面，毫米波雷达和摄像头分别对前方道路状况进行分析和判断，得出各自的决策结果，

如是否需要减速、加速或保持当前速度等，然后通过一个决策融合模块，根据两者的决策结果

和预设的规则，形成最终的控制决策。通过这种多层面的传感器融合技术，该系统在复杂的交

通环境下能够准确地识别前方车辆和道路状况，实现稳定、可靠的自适应巡航控制，有效提高

了驾驶的安全性和舒适性。

3.2控制算法

3.2.1经典控制算法

比例-积分-微分（PID）控制作为一种经典的控制算法，在车辆自适应巡航控制系统

（ACC）中有着广泛的应用，其基本原理是通过对偏差的比例（P）、积分⑴和微分（D）

运算，来实现对被控对象的精确控制。在ACC系统中，偏差通常是指车辆实际速度与设定速

度之间的差值，或者是实际跟车距离与设定安全距离之间的差值。

PID控制器的数学表达式为：u(t)=K_pe(t)+KJ\int_{O}A{t}e(\tau)d\tau+K_d\frac{de(t)}{dt},其

中u⑴为控制器的输出，用于控制车辆的加速或减速；K_p为比例系数，决定了控制器对偏差

的快速响应程度；KJ为积分系数，主要用于消除系统的稳态误差；K_d为微分系数，能够根

据偏差的变化率提前调整控制量，提高系统的动态性能。

以车辆速度控制为例，当车辆实际速度低于设定速度时，偏差为正，PID控制器的输出会使发

动机增加油门开度，从而提高车速；反之，当实际速度高于设定速度时，偏差为负，控制器会

控制发动机减小油门开度或启动制动系统，使车速降低。在跟车距离控制方面，当实际跟车距

离小于设定安全距离时，控制器会控制车辆减速，以增大跟车距离；当实际跟车距离大于安全

距离时，车辆会适当加速，以保持合适的跟车距离。

PID控制算法在ACC系统中具有一些显著的优点。它结构简单，易于理解和实现，不需要建

立复杂的被控对象模型，在许多实际应用中都能取得较好的控制效果。PID控制算法具有较强

的鲁棒性，对系统参数的变化和外部干扰具有一定的适应性。在车辆行驶过程中，由于路面状

况、车辆负载等因素的变化，系统参数会发生一定的波动，但PID控制器仍能保持相对稳定

的控制性能。

然而，PID控制算法也存在一些局限性。它对被控对象的模型依赖性较强，当系统的动态特性

发生较大变化时，PID控制器的参数需要重新整定，否见可能会导致控制效果变差。在车辆行

驶过程中，当遇到坡度较大的路段时，车辆的动力学特性会发生明显变化，此时PID控制器

可能无法及时调整参数，导致车速控制不稳定。PID控制算法在处理复杂的非线性系统时，效

果往往不尽如人意,在实际交通场景中，车辆的行驶状态受到多种因素的影响，呈现出复杂的

非线性特性,PID控制器难以准确地描述和控制这种非线性关系.

模糊控制是另一种经典的控制算法，它基于模糊逻辑理论，模仿人类的思维方式和决策过程，

对复杂系统进行控制。在ACC系统中，模糊控制的应用原理是将传感器采集到的车辆速度、

跟车距离等信息进行模糊化处理，将其转化为模糊语言变量，如“大”“中”“小”等。然后，根据

预先制定的模糊控制规则，对这些模糊语言变量进行推理和决策，得到模糊控制输出。最后，

通过解模糊化处理，将模糊控制输出转化为具体的控制量，如油门开度、制动压力等，从而实

现对车辆的控制。

模糊控制规则通常是根据专家经验和实际驾驶数据制定的。当跟车距离较小时，且前车速度较

慢，模糊控制规则可能会给出较大的制动信号，以确保车辆能够及时减速，保持安全距离；当

跟车距离较大，且前车速度较快时，模糊控制规则会输出较大的油门信号，使车辆加速，以保

持合适的跟车距离°

模糊控制在ACC系统中具有独特的优势。它不需要建立精确的数学模型，能够很好地处理复

杂的非线性、不确定性系统，对车辆行驶过程中的各种复杂情况具有较强的适应性。模糊控制

算法能够快速响应系统的变化，具有较好的动态性能，能够在短时间内做出合理的决策，使车

辆能够及时调整行驶状态。模糊控制还具有较强的鲁棒性，对传感器噪声和系统干扰具有一定

的抑制能力。

但模糊控制也存在一些不足之处。模糊控制规则的制定主要依赖于专家经验，缺乏系统性和理

论依据，规则的合理性和完备性难以保证。在复杂的交通场景中，可能会出现规则冲突或规则

覆盖不全面的情况，导致控制效果不佳。模糊控制的精度相对较低，对于一些对控制精度要求

较高的应用场景，可能无法满足需求。由于模糊控制是基于模糊语言变量进行推理和决策，其

输出结果存在一定的模糊性，难以实现精确的控制。

为了更直观地说明经典控制算法在ACC系统中的控制效果，以某车辆在特定路况下的行驶为

例进行分析。在一段高速公路上，车辆设定的巡航速度为100km/h,安全跟车距离为50m。

当车辆以设定速度行驶时，前方出现一辆速度为80km/h的车辆，两车初始距离为80m。在

PID控制算法下，系统检测到实际速度与设定速度的偏差以及跟车距离与安全距离的偏差，通

过PID控制器的计算，逐渐减小油门开度，并适度施加制动，使车辆逐渐减速。在减速过程

中，PID控制器不断根据实时的偏差调整控制量，最终使车辆稳定在与前车保持50m的安全

距离，且速度与前车相同，达到了较好的控制效果。

在同样的场景下，采用模糊控制算法。传感器将车辆速度、跟车距离等信息传递给模糊控制

器，模糊控制器对这些信息进行模糊化处理，根据预先制定的模糊控制规则进行推理和决策。

由于跟车距离小于安全距离且前车速度较慢，模糊控制器输出较大的制动信号，使车辆迅速减

速。随着跟车距离的逐渐增大和速度的逐渐降低，模糊控制器不断调整控制信号，最终使车辆

稳定在安全跟车距离和合适的速度上。

通过对比可以发现，PID控制算法在控制过程中较为平稳,，能够精确地跟踪设定的速度和距

离，但在应对复杂路况和系统参数变化时，灵活性相对较差；模糊控制算法响应速度快，对复

杂路况的适应性强，但控制精度相对较低,在控制过程中可能会出现一定的波动C

3.2.2智能控制算法

模型预测控制（MPC）作为一种先进的智能控制算法，在车辆自适应巡航控制系统（AOC）

中展现出独特的优势。其核心思想是基于系统的预测模型，预测系统未来的状态，并在每个采

样时刻求解一个有限时域的优化问题，以确定当前时刻的最优控制输入。

在ACC系统中，MPC算法首先需要建立车辆的动力学模型，该模型能够描述车辆在不同控

制输入下的运动状态变化。根据车辆的质量、发动机特性、轮胎与地面的摩擦力等参数，建立

车辆的纵向动力学模型，用于预测车辆在油门开度和制动压力作用下的速度和位移变化。

在每个采样时刻，MPC算法会根据当前车辆的状态（如速度、位置、跟车距离等）以及对未

来一段时间内的路况预测（如前车的速度变化、道路坡度等），基于建立的车辆动力学模型，

预测车辆在不同控制输入序列下未来的状态。在预测未来状态时，会考虑到车辆的物理约束，

如最大油门开度、最大制动压力、速度限制等，确保预测的状态是可行的。

然后，MPC算法会构建一个目标函数，该目标函数通常包含多个性能指标，如跟踪误差、控

制输入的变化率等。跟踪误差是指车辆实际状态与期望状态（如设定的巡航速度、安全跟车距

离）之间的差异，控制输入的变化率则用于限制控制量的剧烈变化，以保证驾驶的舒适性。通

过最小化目标函数，MPC算法可以求解出当前时刻的最优控制输入，如油门开度或制动压力

的调整量，使车辆在满足各种约束条件的前提下，尽可能地接近期望状态。

MPC算法在应对复杂交通场景时具有显著的优势。在多车行驶的场景中，当前方有多辆车辆

且它们的行驶状态各不相同，MPC算法能够同时考虑多辆车的位置、速度和加速度等信息，

通过优化控制输入，使本车在保持安全距离的同时，实现高效的行驶。当遇到前方车辆突然加

减速或变道时，MPC算法可以根据实时的路况信息和车辆动力学模型，快速调整控制策略，

及时做出反应，确保车辆的行驶安全。

MPC算法还能够有效地提高控制精度。由于它是基于系统的预测模型进行优化控制，能够提

前考虑到未来的路况变化和车辆状态变化，从而在当前时刻做出更合理的控制决策。与传统的

控制算法相比，MPC算法可以更好地处理系统的非线性M时变特性，减少控制误差，使车辆

的速度和跟车距离更加稳定地保持在期望范围内。在不同的道路坡度和车辆负载情况下，

MPC算法能够根据实时的路况和车辆状态，自动调整控制参数，确保车辆始终以最佳的状态

行驶，提高了控制的精度和可靠性。

神经网络控制是另一种重要的智能控制算法，它模拟人类大脑神经元的工作方式，通过大量的

神经元之间的相互连接和信息传递，实现对复杂系统的建模和控制。在ACC系统中，神经网

络控制主要通过构建神经网络模型，对车辆的行驶状态和周围环境信息进行学习和处理，从而

实现对车辆的自适应控制。

常用的神经网络模型包括多层感知器（MLP）、径向基函数神经网络（RBFNN）和递归神经

网络（RNN）等。多层感知器是一种前馈神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成，通

过神经元之间的权重连接，实现对输入信息的非线性变换和处理。在ACC系统中，多层感知

器可以将车辆的速度、跟车距离、前车速度等信息作为输入，经过隐藏层的非线性变换后，输

出车辆的控制指令，如油门开度、制动压力等。

径向基函数神经网络则以径向基函数作为激活函数，具有局部逼近能力强、学习速度快等优

点。在ACC系统中，径向基函数神经网络可以根据车辆的实时状态和周围环境信息，快速地

调整网络的权重，以适应不同的行驶工况，实现对车辆的精确控制。

递归神经网络则能够处理具有时间序列特性的数据，它的神经元之间存在反馈连接，可以记忆

过去的信息。在ACC系统中，递归神经网络可以利用车辆过去的行驶状态信息，对未来的行

驶状态进行预测和控制，尤其适用于处理交通场景中的动态变化情况。

神经网络控制在ACC系统中的优势主要体现在其强大的自学习和自适应能力。通过对大量的

实际驾驶数据进行学习，神经网络可以自动提取车辆行驶状态和周围环境信息之间的复杂关

系，从而建立起准确的模型。在不同的交通场景和行驶工况下，神经网络能够根据实E寸的信息

自动调整控制策略，具有很强的适应性。在城市拥堵路况下，车辆的行驶状态频繁变化，神经

网络控制可以快速适应这种变化，实现车辆的平稳启停和跟车行驶，提高驾驶的舒适性和安全

性。

神经网络控制还能够处理多变量、非线性的复杂系统，对于ACC系统中涉及的车辆动力学、

传感器信息处理等复杂问题，具有很好的解决能力。它可以综合考虑多个因素对车辆行驶的影

响，如道路坡度、天气状况,驾驶员的驾驶习惯等，从而实现更加智能化、个性化的控制。

然而，神经网络控制也存在一些不足之处。神经网络的训练需要大量的数据和计算资源，训练

时间较长。在实际应用中，需要不断地收集和更新数据，以保证神经网络的性能。神经网络的

可解释性较差，其内部的决策过程难以直观理解，这在一些对安全性和可靠性要求较高的应用

场景中，可能会成为一个问题。

3.3通信技术

车与车(V2V)通信技术在车辆自适应巡航控制系统(ACC)中具有重要的应用价值，它允许

车辆之间直接进行信息交换，从而实现更高效的协同驾驶和更精准的自适应巡航控制。

在ACC系统中，V2V通信技术能够实时共享车辆的关键信息，如车速、加速度、行驶方向、

位置等。通过这些信息的交互，车辆可以提前了解周围车辆的行驶意图和状态变化，从而做出

更及时、准确的决策。当前车突然减速时，前车可以通过V2V通信将减速信息迅速传递给后

方车辆，后方车辆的ACC系统接收到该信息后，能够立即做出响应，提前开始减速，避免因

反应不及时而导致追尾事故。这种实时的信息交互大大提高了ACC系统的响应速度和控制精

度，使车辆在行驶过程中能够更加紧密、安全地协同行驶。

以编队行驶场景为例，多辆配备V2V通信技术和AOC系统的车辆可以组成一个紧密的车

队。在编队行驶过程中，车辆之间通过V2V通信实时共享信息，ACC系统根据这些信息精确

控制每辆车的速度和间距。当头车加速或减速时，后续车辆能够几乎同时接收到指令并做出相

应调整，保持车队的整体稳定性和安全性。这种协同控制不仅提高了交通效率，减少了道路拥

堵，还能降低燃油消耗和尾气排放，实现绿色出行。

V2V通信技术还能够增强ACC系统在复杂交通场景下的适应性。在交叉路口、环岛等交通复

杂区域，车辆可以通过V2V通信与其他车辆进行信息交互，提前了解其他车辆的行驶轨迹和

意图，避免发生碰撞事故。在交叉路口，当一辆车准备左转时，它可以通过V2V通信向周围

车辆发送左转信号，周围车辆的ACC系统根据该信号调整行驶策略，确保安全通过路口。

车与基础设施(V2I)通信技术则实现了车辆与道路基础设施之间的信息交互，为ACC系统

提供了更丰富的环境信息和决策依据。

通过V2I通信，车辆可以获取来自交通信号灯、路侧单元(RSU)等基础设施的信息。车辆

可以实时获取交通信号灯的状态信息，包括剩余时间、当前灯色等。ACC系统根据这些信

息，可以提前调整车速，避免在红灯前急刹车，实现更平滑的行驶。当检测到前方交通信号灯

即将变红时，ACC系统可以控制车辆逐渐减速，在绿灯亮起时能够顺利通过路口，减少停车

等待时间，提高交通流畅性。

V2I通信还能提供路况信息，如道路施工、交通事故、拥堵情况等。当车辆接收到前方道路施

工或拥堵的信息时，ACC系统可以自动调整行驶路线或速度，选择更合适的行驶路径，避免

陷入拥堵路段。在遇到道路施工时，ACC系统可以根据V2I通信获取的施工区域信息，提前

减速并保持安全距离，确保车辆安全通过施工路段。

在智能交通系统中，V2I通信技术与ACC系统的结合还能够实现更高级的功能。通过与智能

交通管理中心的通信，ACC系统可以根据实时交通流量数据，优化车辆的行驶速度和间距，

提高整个交通网络的运行效率。在高峰时段，智能交通管理中心可以根据交通流量情况，向车

辆发送优化的行驶速度和间距指令，ACC系统根据这些指令调整车辆的行驶状态，使交通流

量更加均衡，减少拥堵。

V2V和V2I通信技术在ACC系统中的应用，极大地提高了系统的协同性和适应性。它们通过

信息的实时交互，使车辆能够更好地感知周围环境，提前做出决策，从而实现更安全、高效、

舒适的驾驶体验。随着通信技术的不断发展，V2V和V2I通信技术将在ACC系统中发挥更加

重要的作用，推动智能交通系统向更高水平发展。

四、车辆自适应巡航控制系统设计

4.1设计要求

车辆自适应巡航控制系统(ACC)的设计需全面考虑多和行驶工况，以确保在各种复杂交通

场景下都能安全、稳定、高效地运行。不同工况对系统的性能和功能有着不同的要求，下面将

详细阐述巡航工况、跟随工况、靠近工况和停止工况下的设计要求。

在巡航工况下，系统主要目标是实现稳定的速度控制，以提供舒适的驾驶体验。定速控制需兼

顾舒适性，确保纵向冲击和速度浮动维持在较小范围内。当车辆在高速公路上以100km/h的

速度巡航时，速度波动应控制在±2km/h以内，纵向加速度变化率应小于0.5m/s2,这样可有

效避免乘客因速度突变而产生的不适感。为应对可能出现的低速目标和坡道，系统必须具备主

动制动能力。当前方突然出现低速行驶的车辆或进入上坡路段时，系统应能及时检测到并自动

调整车速，通过适当制动或降低发动机功率，保持安全的行驶状态。若前方车辆速度降至

80km/h,系统应能在5秒内将本车速度调整至与前车匹配，同时保持安全的跟车距离。

跟随工况下，系统需精确控制本车与前车的速度和距离，以实现稳定的跟车行驶。自车相对前

车的速度控制要有迟滞，以防跟随前车时车速波动。当检测到前车速度变化时，系统不应立即

做出大幅度的速度调整，而是应在一定的速度偏差范围它保持当前速度，只有当速度偏差超过

设定阈值时才进行调整，这样可以避免因频繁加减速而导致的乘坐不舒适。若前车速度在短时

间内有小幅度变化，如±5km/h,系统可暂不调整速度，当速度偏差超过10km/h时，再进行

相应的速度调整。

当前车切入导致超过设定时间间隔时，系统要渐进减速，尽量与驾驶员的行为保持一致。假设

设定的安全时间间隔为2秒当前车突然切入使两车时间间隔小于1.5秒时，系统应逐渐降

低车速，在5-10秒内将时间间隔恢复到安全范围内，巨减速过程应平稳，避免急刹车给乘

客带来的冲击。

系统控制的车辆动力特性应与驾驶员期望一致，这需要系统对驾驶员的驾驶习惯和操作意图有

一定的学习和适应能力。通过分析驾驶员在不同路况下的加速、减速操作，系统可以调整自身

的控制策略，以满足驾驶员对动力输出的期望。在加速时，系统应能根据驾驶员的操作习惯，

提供适当的加速度，使车辆加速过程平稳且符合驾驶员的预期。

在跟随其他ACC车辆时，系统要保持稳定性，避免出现跟车距离过近或过远的情况。由于不

同车辆的ACC系统可能存在一定差异，因此系统需要具备良好的兼容性和适应性，能够准确

识别前车的行驶意图，并做出相应的调整。在多车编队行驶时，各车辆的ACC系统应能协同

工作，保持稳定的间距和速度，确保整个编队的行驶安全和高效。

系统要有足够的加速能力，以应对前方道路畅通时的行驶需求。在确保安全的前提下，系统应

能快速将车辆加速至设定的巡航速度，提高道路通行效率。当检测到前方一定距离内无车辆行

驶时，系统应在10-15秒内将车辆加速至设定的巡航速度，如从80km/h加速至120km/h。

系统还应能够在绝大多数工况中减速，包括前方车辆减速、路况变化等情况。减速过程应平

稳、可靠，确保车辆能够安全地调整速度，避免发生碰撞事故。在紧急情况下，系统应能迅速

做出反应，采取有效的制动措施，使车辆在最短的距离区停止。

在切入/切出工况中，系统要能主动地识别目标，准确判断前车的切入或切出动作，并及时调

整自身的行驶状态。当有车辆切入本车前方时，系统应能立即检测到，并根据新的跟车距离和

前车速度调整车速；当本车切出到其他车道时，系统应能迅速切换到定速巡航模式或重新寻找

新的跟车目标。

在靠近工况下，系统需根据不同的靠近速度和距离，实现精准的速度控制。当低速靠近前车

时，系统应快速进行速度控制，以达到目标跟车距离。在城市拥堵路况下，车辆以较低速度行

驶，当前方车辆停下或减速时，系统应能在3-5秒内将本车速度调整至与前车匹配，并保持

安全的跟车距离，如2-5米。

当快速靠近前车时，系统应预测减速过程，以便判断是否需要驾驶员干预。系统应根据当前车

速、与前车的距离以及前车的速度等信息，提前计算出合理的减速策略，并在必要时向驾驶员

发出警示，提示驾驶员做好接管车辆的准备。若系统预测到以当前速度行驶将在5秒内与前

车发生碰撞，且系统无法完全避免碰撞时，应立即向驾驶员发出警报，并采取紧急制动措施，

尽量减少碰撞的严重程度。

当与前车的距离小于理想距离时，减速要符合驾驶员期望。系统应根据驾驶员的驾驶习惯和设

定的参数，调整减速的力度和方式，使驾驶员能够接受减速过程。若驾驶员习惯较为平稳的减

速方式，系统应在保证安全的前提下，采用较小的减速度进行减速，避免急刹车给驾驶员带来

的不适感。

在停止工况下，系统需精确控制跟车距离，确保车辆安全停止。系统应控制适当的跟车距离，

一般为2-5米，以防止车辆在停止时与前车发生碰撞。在停车过程中，系统应根据前车的停

车位置和速度，精确控制本车的制动时机和力度，使车辆平稳地停在安全距离内。

制动系统要能提供更大的制动力和耐用性，以满足在各种路况下的停车需求。在紧急制动或长

时间下坡等情况下，制动系统应能可靠地工作，确保车辆能够迅速停止或保持稳定的速度。在

高速行驶时突然遇到紧急情况，制动系统应能在短时间内提供足够的制动力，使车辆在安全距

离内停止，同时要保证制动系统的耐用性，避免因频繁制动而导致制动性能下降。

当系统失效时，车辆应能由停止状态安全地切换到保持状态，确保车辆不会意外移动c系统应

具备完善的故障检测和应急处理机制，一旦检测到系统故障，应立即采取措施，如启动备用制

动系统或锁定车辆的传动装置，使车辆保持静止状态，直到驾驶员进行处理。

4.2系统架构设计

车辆自适应巡航控制系统(ACC)的架构设计是实现其高效、稳定运行的关键，它主要由感

知层、决策层、控制层和人机交互层构成，各层之间相互协作，共同完成自适应巡航的控制任

务。

感知层是ACC系统的信息采集源头，如同人类的感官，负责收集车辆自身状态以及周围环境

的各类信息。该层主要由毫米波雷达、摄像头、超声波传感器、轮速传感器等多种传感器组

成。毫米波雷达通过发射毫米波并接收反射波，能够精确测量前方车辆的距离、速度和角度信

息，其探测距离较远，一般可达100-200米，在高速行驶场景中，能够提前检测到远距离前

车的行驶状态变化，为系统提供充足的反应时间。摄像头则利用图像识别技术，对前方道路状

况、交通标志、车道线以及车辆类型等进行识别和分析，提供丰富的视觉信息。在城市道路行

驶时，摄像头可以识别交通信号灯的状态，帮助ACC系统判断是否需要减速停车；还能识别

车道线，辅助车辆保持在车道内行驶。超声波传感器常用于近距离检测，如在低速跟车或停车

时，检测车辆与周围障碍物的距离，确保车辆行驶安全。轮速传感器实时监测车辆的行驶速

度，为系统提供车辆自身的速度信息，是实现速度控制的重要依据。这些传感器通过不同的工

作原理和特性，全方位地感知车辆周围的环境信息，为后续的决策和控制提供准确的数据支

持。

决策层是ACC系统的核心大脑，它接收感知层传来的大量信息，并对这些信息进行深入分析

和处理，依据预设的控制策略和算法，做出合理的决策。决策层的核心组件是电子控制单元

(ECU),它通常由高性能的微处理器、大容量的存储器以及各种输入输出接口组成。ECU

首先对传感器数据进行滤波、融合等预处理，去除噪声和干扰，提高数据的准确性和可靠性。

在融合毫米波雷达和摄像头的数据时，通过特定的算法将两者的数据进行整合，避免数据冲突

和冗余，使系统能够更全面,准确地了解前方路况。然后，根据车辆的行驶状态、前方路况以

及驾驶员设定的参数，如巡航速度、安全跟车距离等，运用先进的控制算法，如模型预测控制

(MPC)、神经网络控制等，计算出车辆需要的加速度或减速度。在多车行驶的复杂场景

中，MPC算法能够同时考虑多辆车的位置、速度和加速度等信息，通过优化控制输入，使本

车在保持安全距离的同时，实现高效的行驶。当遇到前方车辆突然加减速或变道时，决策层能

够根据实时的路况信息和车辆动力学模型，快速调整控制策略，及时做出反应，确保车辆的行

驶安全。

控制层是ACC系统的执行机构，它根据决策层下达的指令，对车辆的动力、制动和转向等系

统进行精确控制，实现车辆的加速、减速、保持车距等操作。控制层主要包括发动机管理系

统、制动系统和转向系统等。发动机管理系统通过控制节气门开度、喷油时间等参数，调节发

动机的输出功率，实现车辆的加速和减速。当决策层发出加速指令时，发动机管理系统增大节

气门开度，增加喷油时间，使发动机输出更多的动力，推动车辆加速；当发出减速指令时，发

动机管理系统减小节气门开度，减少喷油时间，降低发动机的输出功率，使车辆减速。制动系

统则通过控制刹车片与刹车盘的摩擦力，实现车辆的制动。在需要减速或紧急制动时，控制层

根据决策层的指令，控制制动系统的压力，使刹车片压紧刹车盘，产生相应的制动力，实现车

辆的减速或停车。转向系统虽然在自适应巡航控制中不像动力和制动系统那样频繁动作，但在

一些高级的ACC系统中，也可以根据路况和驾驶环境的变化，对车辆的转向进行微调，以保

持车辆在车道内的稳定行驶。

人机交互层是驾驶员与ACC系统进行信息交互的桥梁，它主要包括各种控制按钮、显示屏和

提示音等。驾驶员可以通过控制按钮开启或关闭ACC系或，设定巡航速度、安全跟车距离等

参数。在系统运行过程中，显示屏会实时显示车辆的行驶状态、系统工作状态、与前车的距离

等信息，让驾驶员随时了解车辆的情况。当系统检测到异常情况或需要驾驶员干预时，会通过

提示音或显示屏上的警示信息向驾驶员发出提醒。在前方车辆突然紧急制动，系统判断可能存

在碰撞风险时，会立即发出尖锐的提示音，并在显示屏上显示红色的警示信息，提醒驾驶员采

取紧急措施。合理设计的人机交互层能够提高驾驶员对ACC系统的操作便捷性和信息获取的

及时性，增强驾驶员对系统的信任和使用体验，从而更好地发挥ACC系统的作用。

以某品牌高端车型的ACC系统为例，其感知层采用了高精度的毫米波雷达和高分辨率的摄像

头。毫米波雷达能够准确检测前方200米内车辆的距离和速度，摄像头则可以清晰识别车道

线和交通标志。在高速公路行驶时，感知层将这些信息实时传输给决策层的ECU。ECU运用

先进的模型预测控制算法，结合驾驶员设定的巡航速度和安全跟车距离，对车辆的行驶状态进

行实时分析和预测。当检测到前方车辆减速时，决策层迅速计算出合适的减速度，并将指令发

送给控制层。控制层接收到指令后，发动机管理系统减小节气门开度，制动系统适度施加制

动，使车辆平稳减速，保持与前车的安全距离。在整个过程中，人机交互层通过显示屏向驾驶

员实时显示车辆的速度、跟车距离等信息，当系统进行减速操作时，还会通过提示音告知驾驶

员，让驾驶员能够及时了解车辆的运行状态。

通过这样的架构设计，车辆自适应巡航控制系统能够实现对车辆行驶状