CN119389198A 一种基于模糊模型预测控制的多目标自适应巡航控制方法 （同济大学）

一种基于模糊模型预测控制的多目标自适本发明涉及一种基于模糊模型预测控制的利用反馈矫正ACC系统跟车预测模型对跟车行为采用模糊变权重调整策略动态调整模型预测控2将车辆的实时运行数据输入改进的车辆纵向动力学模型，预测车辆的未来运动状态，基于车辆纵向动力学模型的输出，利用反馈矫正ACC系统跟车预测模型对跟车行为进采用模糊变权重调整策略根据反馈矫正ACC系统跟车预测模型矫正后的车辆的运动状依据目标函数并考虑多约束条件进行模型预测控制，生成精确的加2.根据权利要求1所述的一种基于模糊模型预测控制的多目标自适应巡航控制方法，u(k)为控制变psf3.根据权利要求1所述的一种基于模糊模型预测控制的多目标自适应巡航控制方法，4.根据权利要求3所述的一种基于模糊模型预测控制的多目标自适应巡航控制方法，c为安全跟车间距；3对于动态跟随性性能指标，设定前后两车的相对速度和车间距偏差收fmin对于燃油经济性，采用驾驶舒适度性能指标间接表征燃油经济性5.根据权利要求2所述的一种基于模糊模型预测控制的多目标自适应巡航控制方法，pppp6.根据权利要求1所述的一种基于模糊模型预测控制的多目标自适应巡航控制方法，7.根据权利要求1所述的一种基于模糊模型预测控制的多目标自适应巡航控制方法，p48.根据权利要求7所述的一种基于模糊模型预测控制的多目标自适应巡航控制方法，λΔdvrelaf9.根据权利要求8所述的一种基于模糊模型预测控制的多目标自适应巡航控制方法，权重系数R的选取影响模型预测控制决策输出的期望加速10.根据权利要求9所述的一种基于模糊模型预测控制的多目标自适应巡航控制方法，5[0002]随着全球社会经济的快速发展和汽车工业技术的不断进步，汽车保有量迅速增[0003]近年来，全球众多研究机构和汽车制造商致力于先进驾驶辅助系统(ADAS)的研[0004]目前ACC控制策略主要有经典PID控制、数值查表法以及模型预测控制(Model6[0007]本发明的目的是为了针对现有技术在自适应巡航控制(ACC)系统中，难以充分考[0012]基于车辆纵向动力学模型的输出，利用反馈矫正ACC系统跟车预测模型对跟车行[0013]采用模糊变权重调整策略根据反馈矫正ACC系统跟车预测模型矫正后的车辆的运sf7[0028]对于驾驶舒适度性能指标，选取本车加速度af(k)的绝对值和加[0038]所述反馈矫正ACC系统跟车预测模型，根据实时状态和预测状态之间的预测误差pppp8af[0061](3)平滑控制输出：本发明采用平滑曲线引导控制输出，减少了突然的加速和减9[0071]本实施例面向复杂交通场景下自适应巡航控制(ACC)系统的优化，采用改进的模型预测控制(MPC)算法，重点解决当前ACC系统对驾驶舒适性和燃油经济性考虑不足的问[0072]具体的，本实施例提供一种基于模糊模型预测控制的多目标自适应巡航控制方[0076]S4，采用模糊变权重调整策略根据反馈矫正ACC系统跟车预测模型矫正后的车辆sf可以在多个互相冲突的优化目标间取得平衡。本发明设计的ACC系统控制目标是确保本车af(k)的绝对值和加速度变化率jerk(k)的绝对值作为ACC系统舒适性的量化表征参数，定存在偏差。为了增强跟车预测模型的鲁棒性，本发明引入了反馈矫正ACC系统跟车预测模使用模型预测控制(MPC)算法来预测未来多个时间步内的相对位置和车距变化，从而确保pppp[0110]反馈矫正ACC系统跟车预测模型定义了ACC系统在时刻k的实际状态与预测状态之之间的偏差。为满足舒适性与经济性等控制要求，ACC系统的控制输出并不直接跟踪设定[0115]还需假设作为系统干扰量的前车加速度在整个预测时域内都与当前时刻的测量pp[0136]权重系数R的选取影响模型预测控制决策输出的期望加速度，其值越小控制量的f为跟随性的权重系况下所要求的车辆跟随性和乘车舒适性不同，固定权重MPC控制算法无法满足车辆实际行[0152]本发明实施例将基于模糊MPC的多目标自适应巡航控制策略方法应用于模拟仿策略的效果，本发明实施例将本发明方法提出的基于模糊MPC的多目标自适应巡航控制策真验证中，将本发明的基于模糊MPC的多目标自适应巡航控制策略方法标记为Improved