模型预测控制方法的自适应巡航控制分层框架

自适应巡航控制系统（ACC）作为高级驾驶员辅助系统（ADAS）之一，在提高驾驶安全性和舒适性方面越来越受欢迎。由于ACC的目标可能是多维的，并且常常彼此冲突，因此在其控制设计中这是一项具有挑战性的任务。本文提出的研究将ACC控制设计作为具有多个目标的约束优化问题。引入了用于ACC控制的分层框架，旨在在可能的情况下在驾驶安全性和舒适性，速度和/或距离跟踪以及燃油经济性方面实现最佳性能。在分层框架下，操作模式是在上层确定的，其中基于模型预测控制（MPC）的间距控制器用于处理多个控制目标。另一方面，下层用于致动器控制，例如用于车辆纵向动力学的制动和驱动控制。通过增加系统尺寸，将执行器延迟与车辆纵向动力学相结合，可转换为无延迟系统。然后开发二次成本函数，通过解决最优控制问题来获得理想的控制输出。通过将车距限制在安全范围内，可以确保行车安全。其他目标则通过其相应的性能指标来考虑。低级控制器用作执行器控制单元，该单元控制动力总成和制动系统，以确保根据反向纵向动力学模型跟踪所需的加速度。最后，拟议的ACC在PanoSim:registered:下进行仿真和评估，PanoSim:registered: