汽車自適應(yīng)巡航控制算法的仿真研究

王志洪，邵毅明

（重慶交通大學 交通運輸學院，重慶400074）

0 引 言

隨著汽車技術(shù)的不斷發(fā)展，汽車作為現(xiàn)代人們所必須的交通工具，呈現(xiàn)出高速化、智能化的趨勢，并且駕駛?cè)朔锹殬I(yè)化的程度越來越高［1］。因此為了保證駕駛?cè)说鸟{駛安全性，駕駛輔助系統(tǒng)成為目前研究的熱點，其中汽車自適應(yīng)控制系統(tǒng)為汽車駕駛輔助系統(tǒng)的一個方面，由于其可以根據(jù)車輛之間的距離和相對速度，實時調(diào)整車輛的行駛速度，保證行駛的安全性。

對于ACC控制系統(tǒng)的研究，國內(nèi)外研究學者已經(jīng)取得了一定的研究成果。WANG Yuejian等人［2］提出了一種基于滑模控制 （SMC）方法的模型匹配控制 （MMC）方法，實現(xiàn)車輛巡航的速度控制。該控制方法建立了車輛加速度控制的傳遞函數(shù)，使用此傳遞函數(shù)建立包括SMC 反饋的MMC控制器，該控制器與傳統(tǒng)PID 的MMC控制器相比響應(yīng)速度更快更穩(wěn)定。Payman Shakouri等人［3］提出一種使用單個控制回路的控制方法。該方法通過引入與前后車輛之間的相對距離和前車速度相對應(yīng)的額外狀態(tài)變量實現(xiàn)車輛速度和距離的跟蹤，該方法使制動和節(jié)氣門開度的控制更加平滑，車輛的行駛更加平穩(wěn)。朱永強［4］這對汽車在坡道上行駛時，汽車行駛工況的不確定性，提出能夠?qū)崿F(xiàn)適時調(diào)整的自適應(yīng)模糊PID 的汽車速度控制方法。汽車在不同駕駛工況下的仿真結(jié)果表明，該控制方法在汽車速度控制方面的優(yōu)越性。田雷［5］基于模糊控制理論，對原來的汽車自適應(yīng)巡航控制算法進行改進，提出了可以通過模糊控制方法進行自動調(diào)整的汽車自適應(yīng)巡航控制方法。

本文主要進行車輛自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng) （ACC）的控制方法的研究。依據(jù)本車與前車之間相對距離與安全距離的偏離和相對速度，建立不同的車輛ACC 控制器，依據(jù)多模型切換控制理論設(shè)計了模糊切換器，實現(xiàn)了車輛的ACC控制。并在matlab／simulink 的仿真環(huán)境中建立了仿真模型，對所提出的ACC控制算法進行了仿真驗證。

1 控制策略

車輛ACC系統(tǒng)在控制過程中，必須保證駕駛過程中的安全性。根據(jù)本車與前車之間的相對距離與安全距離的偏差和兩車之間的相對速度分別建立獨立的ACC控制器。同時為了保證ACC 控制過程中控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度，通過模糊切換控制器對各個控制器的輸出信號進行實時切換，以保證車輛ACC 控制系統(tǒng)的性能，其控制框架圖如圖1所示。

基于車輛之間的相對距離和相對速度的ACC 控制器彼此之間的控制是相互獨立的?；谲囕v間相對距離的ACC控制器反映了駕駛?cè)嗽谲囕v行駛過程中，對車輛之間安全距離的跟蹤；基于車輛之間相對速度的ACC 控制器反映了駕駛?cè)藢囕v跟馳行駛過程中對前車行駛速度的跟隨特性；綜合控制的ACC控制器是為了提高控制系統(tǒng)的相應(yīng)速度和控制精度。

圖1 車輛ACC控制的框架

2 自適應(yīng)巡航控制過程中的安全距離模型的建立

傳統(tǒng)的ACC 控制方法中的安全距離模型的數(shù)學表達式為

其中Vl為前車的行駛速度；TTC 為車間時距，通常該車間時距取1.4到3.0 之間［6］。這種安全距離，沒有充分考慮車輛之間的相對速度的變化和駕駛?cè)嗽趯嶋H駕駛過程中的操作特性。

因此使用Moon S等人［7］建立的安全車距模型。該模型是通過對采集的實車駕駛數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)擬合而得到的，它反映了駕駛?cè)嗽隈{駛過程中車輛之間的安全距離與車速之間的關(guān)系

其中Ssafe為安全距離，v為車輛的行駛速度，λ和d0為反應(yīng)駕駛?cè)笋{駛特性的參數(shù)。

車輛自適應(yīng)巡航控制過程中，確定安全距離Ssafe的車速v可以是前車的速度，也可以是本車的速度。但是當前車穩(wěn)定行駛過程中，本車跟隨前車行駛過程中，本車的速度處于不斷變化調(diào)整過程中。如果使用本車速度作為安全距離模型中的速度，就會使得安全距離具有波動性，從而不利于車輛動力學的控制。因此安全距離模型中的車速選用前車的速度。

在安全距離模型中，參數(shù)λ和d0的選擇對車輛ACC控制過程中的舒適性有較大影響［8］。為了保證車輛的舒適性，在此取

3 ACC控制模型

3.1 車輛安全距離跟蹤控制的ACC控制模型 （Ms）

ACC控制器跟蹤的安全距離為以上提到的基于駕駛?cè)瞬僮魈匦缘陌踩嚯xSsafe。在車輛安全距離跟蹤過程中，為了保證ACC控制過程中控制器的響應(yīng)速度，將安全距離劃分為3個范圍，即 （0，0.8Ssafe）、 ［0.8Ssafe，1.2Ssafe］和 （1.2Ssafe，＋∞）。在本車與前車之間的相對距離在 （0，0.8Ssafe）或 （1.2Ssafe，＋∞）范圍內(nèi)，進行車輛的安全距離跟隨控制。

考慮到控制系統(tǒng)的復(fù)雜程度和PID 控制算法的優(yōu)越性，選用PID 控制器作為車輛安全距離跟蹤的控制器。在該安全距離控制過程中，以本車和前車之間的相對距離與安全距離Ssafe之間的偏差和兩車之間的相對距離變化率作為PID控制器的輸入，PID 控制器的輸出則為廣義節(jié)氣門開度［9］。所謂廣義節(jié)氣門開度就是當輸出為正時，表示發(fā)動機節(jié)氣門開度，為負時，表示車輛的制動主缸壓力。

3.2 車輛速度跟隨控制的ACC控制模型 （Mv）

與車輛安全距離跟蹤控制的ACC 控制模型相類似，在車輛的速度跟隨控制過程中，也將車輛的相對速度劃分為3個范圍，即 （－50，－10）、［－10，10］和 （10，50）。當本車和前車之間的相對速度在 （－50，－10）或 （10，50）范圍內(nèi)時，使用速度跟隨控制來實現(xiàn)車輛的ACC控制。

在此處的速度跟隨控制器也同樣選用PID 控制器作為速度跟隨控制器。在車輛速度跟隨控制過程中，以車輛之間的相對速度和本車的加速度作為PID 控制器的輸入?yún)?shù)，廣義節(jié)氣門開度作為PID 控制器的輸出參數(shù)。

3.3 綜合控制的ACC控制模型 （Mc）

當本車與前車的安全距離在 ［1.2Ssafe，0.8Ssafe］范圍內(nèi)，相對速度在 ［－10，10］范圍內(nèi)時，為了減小本車在較小偏差情況下的跟隨控制的信號震蕩，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，使用模糊控制器作為綜合控制的ACC 控制器。該模糊控制器以本車與前車的相對距離、相對速度、相對距離的變化率，相對速度的變化率作為控制輸入，同樣的以廣義節(jié)氣門開度作為控制輸出。

模糊控制器控制輸入的論域分別為 ［0，40］、 ［－5，5］、［－6，6］和 ［－6，6］。為了保證模糊控制器的控制精度，模糊子集都選為 ｛NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB｝。輸出的模糊論域為 ［－150，100］，模糊子集同樣為｛NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB｝。模糊控制器的控制性能主要取決于控制器的控制規(guī)則，使用相恒富提出的控制規(guī)則。對于一般的系統(tǒng)來講，模糊控制器的輸入輸出的隸屬度函數(shù)對控制器的性能不會有太大的影響［10］，因此選用三角形隸屬度函數(shù)。

4 車輛ACC控制的模糊切換控制器的設(shè)計

首先選擇標識車輛巡航控制系統(tǒng)的狀態(tài)變量。狀態(tài)變量必須能夠反映控制系統(tǒng)在整個控制范圍內(nèi)的變化［11］。在控制過程中，根據(jù)該狀態(tài)變量的值來決定ACC控制系統(tǒng)的輸出。為了綜合考慮車輛對安全距離和前車速度的跟蹤，選用控制信號P和P’作為切換控制器的輸入。在此，P ＝k1×Es＋k2×Ev，P’＝k3×Es ＋k4×Ev ，其中Es本車與前車之間的相對距離與安全距離的偏差；Ev為兩車之間的相對速度；Es 為兩車之間相對距離的變化率；Ev 為兩車之間相對速度的變化率。在此取k1＝k3＝0.4；k2＝k4＝0.6。

在車輛ACC實際控制過程中，控制系統(tǒng)的參數(shù)是不斷發(fā)生變化的，因此模糊切換器要實時根據(jù)信號P 和P’的值確定模糊控制器的輸出。在P 和P’的絕對值較小時，使用綜合控制ACC 控制器，在P 和P’的絕對值較大時，分別使用安全距離跟蹤控制器和前車速度跟蹤控制器。

為了保證系統(tǒng)控制器切換過程中的平滑性，使用模糊控制器進行系統(tǒng)控制的切換［12］。以P和P’作為控制器的輸入，以此來決定控制器的輸出。各個局部控制器的輸出作為系統(tǒng)的輸出。模糊切換器的控制規(guī)則見表1。

該模糊切換器的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

5 車輛ACC控制器的仿真驗證

為了對所提出的車輛ACC控制方法進行驗證，在matlab／simulink的仿真環(huán)境中，首先建立了車輛的動力學模型［13］。然后建立所提出的車輛ACC 控制方法，在simulink中的仿真框架，如圖3所示。

表1 模糊切換器的控制規(guī)則

5.1 跟隨工況模擬

本車初始靜止，通過ACC控制方法加速行駛，當檢測到前車時，根據(jù)算法的控制跟隨勻速行駛的前車行駛，前車的行駛速度為72km／h，仿真結(jié)果如圖4所示。

圖4 跟隨工況下ACC控制方法的仿真結(jié)果

由以上仿真結(jié)果可以看出，所提出的ACC 控制方法在車輛控制過程中，可以很好的跟蹤前車的速度和車輛之間的安全距離。由圖4 （b）可以看出，車輛在沒有檢測到前車或者檢測到前車但沒有開始進行跟隨控制的過程中，可以很好地跟蹤駕駛?cè)说钠谕俣刃旭?；當車輛開始跟隨行駛后，由圖4 （a）和圖4 （b）可以看出，車輛對車輛之間的安全距離和前車的速度具有較高的跟隨精度。

5.2 切入工況模擬

本車初始以100km／h 的速度行駛，另一車輛以80 km／h的速度行駛，并于本車前方30m 處切入本車所在車道，仿真曲線如圖5所示。

在切入工況下，由圖5 （a）可以看出，車輛可以通過ACC控制器的制動控制，避免與前車的碰撞，并且在此之后，還可以精確地跟蹤車輛之間的安全距離；由圖5 （b）可以看出，當檢測到前方有車輛切入本車道時，車輛的速度迅速下降，雖然降低了乘坐的舒適性，但是保證了駕駛的安全性，并且可以很好地跟蹤前車的速度行駛。

6 結(jié)束語

圖5 切入工況下ACC控制方法的仿真結(jié)果

根據(jù)車輛跟車過程中本車與前車之間的相對距離和相對速度差異的不同程度，建立了基于多模型切換控制理論的車輛自適應(yīng)巡航控制方法。在matlab／simulink的仿真環(huán)境中建立了車輛的動力學模型和車輛ACC 控制算法，并對該算法在車輛跟隨工況和切入工況下進行了仿真驗證。仿真結(jié)果表明，該控制算法不僅可以保證車輛行駛過程中的安全性，而且可以保證車輛對車輛之間安全距離和相對速度具有較好的跟隨精度。

［1］MENG Fanjie.Study on driver modeling for speed control［D］.Changchun：Jilin University Vehicle Engineering，2006（in Chinese）.［孟繁杰.速度控制駕駛員建模研究 ［D］.長春：吉林大學車輛工程系，2006.］

［2］Wang Yuejian，Bin Yang，Li Keqiang.Longitudinal acceleration tracking control of low speed heavy－duty vehicles［J］.Tsinghua Science and Technology，2008，13 （5）：636－643.

［3］Payman Shakouri，Andrzej Ordys，Mohamad R，et al.Adaptive cruise control with stop＆go function using the state－dependent nonlinear model predictive control approach ［J］.ISA Transactions，2012，51 （5）：622－631.

［4］ZHU Yongqiang.Control strategy development and its environ－mental evaluation of automobile adaptive cruise system ［D］.Changchun：Jilin University Vehicle Engineering，2007 （in Chinese）.［朱永強.汽車自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的控制策略開發(fā)及行駛環(huán)境評估 ［D］.長春：吉林大學車輛工程系，2007.］

［5］TIAN Lei.The research of fuzzy self－tuning control algorithm of automobile adaptive cruise control system ［D］.Changchun：Jilin University Vehicle Engineering，2006 （in Chinese）.［田雷.汽車自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的模糊自校正控制算法研究 ［D］.長春：吉林大學車輛工程系，2006.］

［6］Sebastien Glaser，Sagar Akhegaonkar，Olivier Orfila，et al.Smart and green ACC，safety and efficiency for a longitudinal driving assistance ［J］.Advanced Microsystems for Automotive Applications，2013，13 （2）：123－133.

［7］Moon S，Yi K.Human driving data－based design of a vehicle adaptive cruse control algorithm ［J］.Vehicle System Dynamic，2008，46 （8）：661－690.

［8］PEI Xiaofei，LIU Zhaodu，MA Guocheng，et al.A hierarchical control algorithm of automobile cruise system ［J］.Transactions of Beijing Institute of Technology，2012，32 （5）：479－483 （in Chinese）.［裴曉飛，劉昭度，馬國成，等.一種汽車巡航控制的分層控制算法 ［J］.北京理工大學學報，2012，32 （5）：479－483.］

［9］XIANG Hengfu.Research on CO2laser constant temperature control based on fuzzy PID technology ［J］.Manufacturing Automation，2011，33 （5）：44－46 （in Chinese）. ［相恒富.基于模糊PID技術(shù)的CO2激光器恒溫控制研究 ［J］.制造業(yè)自動化，2011，5（33）：44－46.］

［10］YANG Lunbiao，GAO Yingyi，LING Weixin.Fuzzy mathematics［M］.Gangzhou：South China University of Technology Press，2011 （in Chinese）.［楊綸標，高英儀，凌衛(wèi)新.模糊數(shù)學原理及應(yīng)用 ［M］.廣州：華南理工大學出版社，2011.］

［11］JIA Baozhu，CAO Hui，MA Jie.Fuzzy switched multi－model control of hybrid system ［J］.Journal of Jiangnan University（Natural Science Edition），2012，11 （4）：406－411 （in Chinese）.［賈寶柱，曹輝，馬捷.混雜系統(tǒng)模糊切換多模型控制 ［J］.江 南 大 學 學 報 （自 然 科 學 版），2012，11 （4）：406－411.］

［12］WEN Yuanquan，REN Guang，WANG Hongwei.Multimodel fuzzy switching control and its application in ship heading control systems［J］.Journal of Dalian Maritime University，2011，37 （3）：8－12（in Chinese）. ［文元全，任光，王宏偉.多模型模糊切換控制在船舶航向控制中的應(yīng)用 ［J］.大連海事大學學報，2011，37 （3）：8－12.］

［13］CHAI Shan，JING Xu，WANG Longjiang，et al.Study of virtual driving simulation model based on vehicle system dynamics［J］.Journal of System Simulation，2009，21 （8）：2281－2284 （in Chinese）.［柴山，荊旭，王龍江，等.基于汽車系統(tǒng)動力學的虛擬駕駛仿真模型研究 ［J］.系統(tǒng)仿真學報，2009，21 （8）：2281－2284.］