【摘要】：協(xié)同式汽車自適應巡航控制系統(tǒng)CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control)是智能交通系統(tǒng)ITS Intelligent Transport System)的重要組成部分,以自適應巡航控制ACC(Adaptive Cruise Control)為基礎,再利用車聯(lián)網(wǎng),將自身的車輛狀態(tài)信息,共享給附近的車輛,這樣可以使得車輛不僅對他的直接前車的行為進行響應,而且可以對前方一定范圍內(nèi)的所有車輛的行為進行及時的響應,所以CACC系統(tǒng)在安全性,效率性和舒適性方面都比傳統(tǒng)的ACC系統(tǒng)要優(yōu)秀。本文設計了一個基于多目標決策算法和PID控制的縱向CACC系統(tǒng),該系統(tǒng)分為決策層和控制層兩層,首先,收集本車和周圍車輛的信息,通過決策層的多目標決策算法決策出一個理想的加速度,然后把該加速度輸入到控制層,經(jīng)過PID控制算法的計算得到車輛的控制量,然后把控制量輸入到車輛模塊,最終實現(xiàn)了對車輛的控制。在基于多目標的加速度決策算法分析中,著重分析了影響汽車行駛的三個指標,安全性,效率性和穩(wěn)定性,并且在分析安全性時,加入了加速度的參數(shù),提出了一種改進的安全距離算法,使得安全距離的計算更加適用于CACC的實際情況,并且對改進后的安全距離算法的穩(wěn)定性進行了驗證。在CACC系統(tǒng)的控制層設計時,結(jié)合汽車控制的實際情況,首先對PID控制器的輸入進行了優(yōu)化,然后利用兩個PID控制器,分別控制汽車的節(jié)氣門和制動,最后在輸出階段,根據(jù)實際情況對輸出進行了過濾,通過仿真實驗,我們把理想加速度和實際加速度進行了對比,驗證了我們設計的控制器的有效性。利用carsim和simulink聯(lián)合仿真,在carsim中設置好汽車的各種運動學和動力學參數(shù),然后把carsim中的相關數(shù)據(jù)輸出到simulink里面我們搭建好的模型中,經(jīng)過模型的計算得到的控制量再送回carsim中,實現(xiàn)對車輛行駛狀態(tài)的控制。在仿真實驗中運用五車模型,把本文所提出的CACC系統(tǒng)與傳統(tǒng)的ACC系統(tǒng)在五種常見工況下,進行了對比,通過對比,我們驗證了本文提出的CACC系統(tǒng)比傳統(tǒng)的ACC系統(tǒng)在安全性,效率性和舒適性方面都有所改進。
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;U495;TP273

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本文編號：2778619