汽車ACC系統(tǒng)算法仿真研究

熊 堅(jiān)，王秀圣，劉 丁

(昆明理工大學(xué) 交通學(xué)院，云南 昆明 650500)

汽車ACC系統(tǒng)算法仿真研究

熊 堅(jiān)，王秀圣，劉 丁

(昆明理工大學(xué) 交通學(xué)院，云南 昆明 650500)

巡航車輛的跟隨特性和安全車距控制是ACC控制系統(tǒng)算法的核心。ACC算法采用分層式控制結(jié)構(gòu)，以線性二次型算法為上層控制器核心，根據(jù)傳感器測(cè)得車輛信息進(jìn)行運(yùn)算，通過(guò)間距控制策略和控制算法得到期望加、減速度；下層控制器以逆車輛動(dòng)力學(xué)為基礎(chǔ)，以MATLAB為平臺(tái)建立節(jié)氣門和制動(dòng)力控制模型，得到期望節(jié)氣門開(kāi)度和制動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)車輛加速、減速運(yùn)動(dòng)控制。通過(guò)MATLAB和CarSim聯(lián)合仿真方式進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)經(jīng)典線性二次型算法、改進(jìn)線性二次型算法、綜合線性二次型算法3種算法的間距策略進(jìn)行仿真研究對(duì)比。對(duì)比3種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并進(jìn)行“走-?！惫r進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)后的算法更適合車輛自適應(yīng)巡航特點(diǎn)，具有良好的平順性與安全性，尤其較緊急制動(dòng)工況下，停車平穩(wěn)，提高了乘員舒適性與安全性。

車輛工程；汽車ACC；線性二次型控制算法；仿真實(shí)驗(yàn)；車輛安全

0 引 言

汽車自適應(yīng)巡航(ACC)控制技術(shù)是先進(jìn)汽車智能駕駛輔助技術(shù)之一，是新一代汽車駕駛智能輔助系統(tǒng)。它根據(jù)傳感器測(cè)得車輛信息并進(jìn)行間距策略判斷，然后通過(guò)最優(yōu)算法得到車輛期望的加、減速度，再通過(guò)車輛縱向動(dòng)力學(xué)模型控制車輛加速、勻速、減速，并保持自車與前車的安全車間距，實(shí)現(xiàn)車輛自適應(yīng)巡航的功能。汽車自適應(yīng)巡航控制技術(shù)可降低駕駛員駕駛負(fù)擔(dān)，減少交通事故發(fā)生，緩解交通擁堵問(wèn)題[1]。

汽車ACC控制算法的控制品質(zhì)，需通過(guò)車輛速度、位移、車距的跟隨性方面進(jìn)行評(píng)價(jià)[2]。目前，許多研究結(jié)構(gòu)和汽車企業(yè)正在加快對(duì)汽車ACC系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)，其控制算法為研究重點(diǎn)[3-4]，CHAN Yuenfong等[5]認(rèn)為PID是經(jīng)典的控制方法，并不需要非常精準(zhǔn)的控制模型，同時(shí)設(shè)計(jì)算法和控制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，適用于工程控制，在FPGA中廣泛應(yīng)用，同時(shí)可以兼顧決策和控制。朱麗麗等[6-8]對(duì)PID算法在ACC控制系統(tǒng)中的應(yīng)用已有深入研究，發(fā)現(xiàn)對(duì)于ACC系統(tǒng)，其控制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、便于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。

吳利軍等[9]將LQR應(yīng)用于汽車ACC控制系統(tǒng)，以巡航車輛與前車之間的速度與位移之間的關(guān)系，將LQR分為以車距控制和相對(duì)車速控制為目的的兩種控制模式，并根據(jù)兩車之間的速度關(guān)系實(shí)現(xiàn)兩種模式的切換，以此生成更接近駕駛員行為的車輛控制目標(biāo)。賓洋[10]基于LQR最優(yōu)控制理論，重新構(gòu)建縱向動(dòng)力學(xué)模型，使得系統(tǒng)對(duì)車距控制更加精準(zhǔn)，并改善胞核函數(shù)控制方式，能很好的抑制系統(tǒng)振動(dòng)，提高系統(tǒng)抗擾動(dòng)能力，改善動(dòng)態(tài)品質(zhì)。張振東[11-13]等將模糊PID算法在ACC系統(tǒng)上的應(yīng)用進(jìn)行深入的研究，將模糊算法和經(jīng)典PID算法相互改進(jìn)完善，使其具有兩種算法所各自擁有的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)又相互彌補(bǔ)兩種算法的不足之處。模糊PID控制下的ACC系統(tǒng)控制效果更加突出，使其控制車輛跟隨效果突出，在制動(dòng)和加速中過(guò)程更加平順，更加舒適。

由于最優(yōu)控制系統(tǒng)就是使系統(tǒng)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)，線性二次型的線性反饋可以構(gòu)成閉環(huán)最優(yōu)控制系統(tǒng)，可兼顧多項(xiàng)性能指標(biāo)，并且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。筆者著力于在線性二次型算法狀態(tài)反饋增益上增加緩和函數(shù)的方式，改進(jìn)LQR算法，提高LQR算法的平緩控制特性。

1 車輛動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)建模

1.1 車輛模型

汽車ACC控制系統(tǒng)根據(jù)設(shè)計(jì)需求的要求，為實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)功能精準(zhǔn)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，以及對(duì)汽車ACC控制系統(tǒng)仿真結(jié)果的評(píng)判，必須以精準(zhǔn)的車輛動(dòng)力學(xué)模型為設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。筆者根據(jù)已有的強(qiáng)非線性車輛動(dòng)力學(xué)模型計(jì)算，推導(dǎo)整個(gè)控制方程，建立逆縱向車輛動(dòng)力學(xué)模型。依靠CarSim軟件創(chuàng)建精準(zhǔn)的車輛動(dòng)力學(xué)模型，并以此為基礎(chǔ)建立上層控制算法，為實(shí)現(xiàn)整個(gè)控制系統(tǒng)的閉環(huán)仿真驗(yàn)證提供下層基礎(chǔ)[14]。

根據(jù)整車參數(shù)，利用CarSim中的圖形用戶界面，建立合理的整車模型。在設(shè)定整車及各大系統(tǒng)時(shí)，也根據(jù)實(shí)際的車輛參數(shù)進(jìn)行設(shè)定。通過(guò)查找資料選定125 kW的發(fā)動(dòng)機(jī)，并依據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)選定125 kW的液力變矩器；同時(shí)選用6速一體自動(dòng)變速器，傳動(dòng)比為1:1；制動(dòng)系統(tǒng)選用帶有ABS的制動(dòng)系統(tǒng)；懸架為前后都為獨(dú)立懸架，輪胎選用215/55R17，其滾動(dòng)半徑為335 mm。相關(guān)參數(shù)如表1。

表1 模型參數(shù)Table 1 Parameters model

1.2 車輛動(dòng)力學(xué)模型建立

在車輛動(dòng)力學(xué)建立的過(guò)程中，可以通過(guò)CarSim中的整車參數(shù)設(shè)計(jì)建立整車模型，然后再根據(jù)變速器參數(shù)建立合適的變速器模型，根據(jù)實(shí)際制動(dòng)系統(tǒng)的參數(shù)選擇合適的制動(dòng)模型，同樣根據(jù)轉(zhuǎn)向系的參數(shù)建立合適的轉(zhuǎn)向模塊，以此選擇和設(shè)定合理的模型；而一些其他控制系統(tǒng)的逆動(dòng)力學(xué)模型則通過(guò)MATLAB建立，如節(jié)氣門控制模型和制動(dòng)力控制模型[15]。

Ma=Ft-Fxb-∑F(v)

(1)

式中：Fxb為制動(dòng)器制動(dòng)力，N；M為整車質(zhì)量，kg；a為汽車加速度，(m·s-2)；F(v)為車輛各種阻力的總和，N。

1.2.1 發(fā)送機(jī)節(jié)氣門開(kāi)度與車輛加速的關(guān)系

在整個(gè)設(shè)計(jì)的過(guò)程中，因?yàn)檐囕v的強(qiáng)非線性，對(duì)整車模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，則驅(qū)動(dòng)力可表示為

(2)

式中：wt為渦輪轉(zhuǎn)速，(r/min)；we為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，(r/min)；Rg為變速器檔位速比；Rm為主減速器減速比；Te為發(fā)動(dòng)機(jī)輸出扭矩，(N·m)；r為滾動(dòng)半徑，m；τ為液力變矩器扭矩特性系數(shù)。

依據(jù)動(dòng)力學(xué)公式獲得期望發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩，通過(guò)查表求得對(duì)應(yīng)節(jié)氣門開(kāi)度：

Ft=KdTe

(3)

(4)

(5)

αdes=f(Te,we)

(6)

式中：α為發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)氣門開(kāi)度;Ft為由于地面反作用力(左右輪之和)，N；αdes表示期望的節(jié)氣門開(kāi)度，f(Te,we)為逆發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩特性函數(shù)。根據(jù)已知的不同轉(zhuǎn)速，以及分別對(duì)應(yīng)的不同扭矩下的節(jié)氣門開(kāi)度值，可得到一個(gè)逆發(fā)動(dòng)機(jī)模型的Map圖，最終求得期望節(jié)氣門開(kāi)度值。下層控制器中節(jié)氣門控制模型，通過(guò)MATLAB/Simulink完成模型建立。

1.2.2 制動(dòng)壓力與減速度的關(guān)系

通過(guò)上層控制器計(jì)算獲得期望減速度，下層控制器依據(jù)期望減速度計(jì)算車輛制動(dòng)系統(tǒng)中油路的制動(dòng)壓力，最后將制動(dòng)壓力通過(guò)車輛4個(gè)制動(dòng)蹄，將制動(dòng)力施加于車輛剎車片，實(shí)現(xiàn)車輛的制動(dòng)降速。通過(guò)上述公式(1)可推導(dǎo)出期望制動(dòng)壓力Pdes：

(7)

式中：Pdes為期望制動(dòng)壓力，N；CD為空氣阻力系數(shù)；f為滾動(dòng)阻力系數(shù)；Kb為制動(dòng)力和制動(dòng)壓力的比值，經(jīng)計(jì)算得到Kb=1 346。

依據(jù)實(shí)際客觀條件，制動(dòng)力不可大于地面最大制動(dòng)力，同時(shí)制動(dòng)力可以簡(jiǎn)化為制動(dòng)油路的壓力，表達(dá)式如式(8)、式(9)：

(8)

(9)

式中：Pb為實(shí)際制動(dòng)壓力，N；Tbf為前輪制動(dòng)力矩，(N·m)；Tbr為后輪制動(dòng)力矩，(N·m)；根據(jù)對(duì)應(yīng)以上的數(shù)學(xué)模型通過(guò)MATLAB建立相應(yīng)汽車逆縱向動(dòng)力學(xué)模型。

2 ACC系統(tǒng)跟車時(shí)距控制算法研究

2.1 ACC系統(tǒng)分析及控制結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

文中ACC算法采用分層式控制結(jié)構(gòu)，以線性二次型算法為上層控制器核心，根據(jù)傳感器測(cè)得車輛信息進(jìn)行運(yùn)算，通過(guò)間距控制策略和控制算法得到期望加、減速度；下層控制器以逆車輛動(dòng)力學(xué)為基礎(chǔ)，以MATLAB為平臺(tái)建立節(jié)氣門和制動(dòng)力控制模型，得到期望節(jié)氣門開(kāi)度和制動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)車輛加速、減速運(yùn)動(dòng)控制。

2.2 典型控制目標(biāo)分析

根據(jù)對(duì)自適應(yīng)巡航運(yùn)行工況的分析，取期望車距和實(shí)際車距之差為相對(duì)車距誤差：ex=ddes-dr，dr兩車實(shí)際相對(duì)距離；相對(duì)車速：ev=vf-vh，vf和vh分別為前車和自車速度。同時(shí)定義期望車距為ddes=thvf+d0，d0為兩車都停止后的安全車間距，th為用戶設(shè)定期望車間時(shí)距。

根據(jù)巡航車輛和前車之間的相對(duì)速度、相對(duì)距離以及兩車之間的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)來(lái)建立車輛間的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)空間方程：

(10)

狀態(tài)向量xT=[exev]，輸入量u=ah是自車加速度，擾動(dòng)量ε=af是前車加速度。

2.3 線性二次型(LQR)及改進(jìn)算法分析

LQR(linear quadratic)線性二次型最優(yōu)控制器是以狀態(tài)方程給出的線性方程為對(duì)象，而目標(biāo)函數(shù)為對(duì)象狀態(tài)和控制輸入的二次型函數(shù)。二次型問(wèn)題就是在線性系統(tǒng)的約束條件下，選擇適當(dāng)?shù)目刂戚斎?，使得二次型目?biāo)函數(shù)最小[16]。

2.3.1 經(jīng)典LQR算法

二次型性能指標(biāo)為

(11)

式中：Q為n×n半正定實(shí)對(duì)稱常數(shù)矩陣；R為r×r正定實(shí)對(duì)稱常數(shù)矩陣，為使系統(tǒng)所滿足上述要求，必須求取u(t)，控制指標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小。根據(jù)Riccati代數(shù)方程[17]：

PA+ATP-PBR-1BTP+Q=0

(12)

u=-KX=R-1BTP

(13)

則可得到狀態(tài)反饋向量k：

K=R-1BTP

(14)

通過(guò)以上可以看出，整個(gè)二次型控制指標(biāo)取決于x(t)和Riccati方程的解P(t)，但是P(t)的求解是非常難的，再基于現(xiàn)實(shí)這種方程下求解就更加難以實(shí)現(xiàn)，所以我們通過(guò)現(xiàn)有的工具來(lái)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)在MATLAB中調(diào)用線型二次型最優(yōu)模塊，進(jìn)而求取所需要的值[18]:

[KPE]=lqr[ABQR]

(15)

通過(guò)推導(dǎo)得到性能指標(biāo)最小的K：

ades=Kx0ex+Kv0ev

(16)

加速度限制在-8.5～8.5 m/s2之內(nèi)。

2.3.2 改進(jìn)LQR算法

改進(jìn)的LQR算法可以有效的緩解車輛速度沖擊過(guò)大，并且使系統(tǒng)保持快速的響應(yīng)，改變形式如式(17)、式(18)：

(17)

(18)

根據(jù)控制系統(tǒng)狀態(tài)可控性判據(jù)可知，該系統(tǒng)狀態(tài)完全可控。利用最優(yōu)跟蹤問(wèn)題的求解方法，可導(dǎo)出如式(19)：

ades=Kxex+Kvev

(19)

2.3.3 綜合LQR算法控制策略

根據(jù)跟車時(shí)距的大小變換控制算法，能夠滿足人們對(duì)于ACC系統(tǒng)靈敏度與平順性平衡的要求[19]，為避免經(jīng)典和改進(jìn)線性二次型兩種算法的頻繁切換，設(shè)置合理的過(guò)渡區(qū)域，這樣既保持經(jīng)典LQR控制的優(yōu)點(diǎn)，也擁有改進(jìn)LQR的優(yōu)點(diǎn)。具體設(shè)置如下：

當(dāng)ades≥a+Δh時(shí)，經(jīng)典LQR控制

當(dāng)ades≤a-Δh時(shí)，改進(jìn)LQR控制

通過(guò)MATLAB/Simulink創(chuàng)建選擇控制模型，當(dāng)Th-Tt≥1+0.2時(shí)，經(jīng)典線性二次型控制，實(shí)現(xiàn)車輛控制；否則，輸出0。當(dāng)Th-Tt≥1+0.2時(shí)，改進(jìn)LQR控制，將改進(jìn)的線性二次型算法的期望加速度結(jié)果作為輸出到下層控制器，實(shí)現(xiàn)車輛速度和距離控制；否則，輸出0。

3 線性二次型算法仿真分析

對(duì)整個(gè)控制模型進(jìn)行聯(lián)合仿真分析評(píng)價(jià)，通過(guò)CarSim建立前方引導(dǎo)車輛的運(yùn)行速度模型。前方引導(dǎo)車輛速度模型如圖1，車輛速度以55 km/h在原點(diǎn)出發(fā)，然后減速到45 km/h，并保持5 s，再加速到60 km/h，保持5 s，再進(jìn)行減速，并在35 s進(jìn)行緊急制動(dòng)，直至車輛速度為0。整個(gè)仿真時(shí)間為50 s，道路設(shè)置為直道。

圖1 前車車速Fig.1 Front vehicle speed

3.1 經(jīng)典LQR算法仿真分析

仿真結(jié)果如圖2，自車與前車跟隨效果分析。

圖2 仿真結(jié)果Fig.2 Simulation result

1)通過(guò)圖2可知，巡航車輛具有良好的速度跟隨性，再整個(gè)跟隨過(guò)程中，超調(diào)量較小，但因控制算法靈敏度較高，使得巡航車輛的速度和加速度波動(dòng)較大，使平順性和乘員舒適性較差。因此，通過(guò)分析可知，經(jīng)典線性二次型控制算法具有良好的速度跟隨性，能夠滿足巡航車輛低速運(yùn)行要求。

2)通過(guò)位移曲線分析可知，在前方車輛進(jìn)行緊急制動(dòng)時(shí)，巡航車輛也進(jìn)行了緊急制動(dòng)，停車后兩車相距10 m左右，顯示出良好的主動(dòng)避撞性能。

兩車車距在巡航過(guò)程中逐漸變大，位移控制效果不理想。

3.2 經(jīng)典LQR算法與改進(jìn)算法仿真分析對(duì)比

仿真結(jié)果如圖3，車距誤差為實(shí)際車距與期望車距之差。

圖3 仿真對(duì)比Fig.3 Simulation comparison

仿真評(píng)價(jià)：

1)經(jīng)典算法巡航車輛具有良好的速度跟隨性，再整個(gè)跟隨過(guò)程中，超調(diào)量較小，但因控制算法靈敏度較高，使得巡航車輛的速度和加速度波動(dòng)較大，使平順性和乘員舒適性較差。因此，通過(guò)分析可知，經(jīng)典線性二次型控制算法具有良好的速度跟隨性，能夠滿足巡航車輛低速運(yùn)行要求。改進(jìn)線性二次型算法整個(gè)控制過(guò)程中，速度跟隨性良好，在速度發(fā)生突變的情況下，體現(xiàn)出良好的抗干擾能力；位移跟隨性方面良好，并且車距變化合理，巡航車輛與前方引導(dǎo)車輛跟隨緊密；達(dá)到駕駛員對(duì)靈敏度和乘坐舒適性的要求。

2)當(dāng)前方引導(dǎo)車輛發(fā)生緊急制動(dòng)時(shí)，經(jīng)典算法控制下的巡航車輛也進(jìn)行了緊急制動(dòng)，停車后兩車相距10 m左右，顯示出良好的主動(dòng)避撞性能，但乘坐舒適性較差。在改進(jìn)算法控制下的巡航車輛，整個(gè)制動(dòng)過(guò)程制動(dòng)緩慢合理，雖在一定程度上能保證巡航車輛的安全性和乘坐舒適性，但是后期制動(dòng)效果差，并且制動(dòng)距離稍大，避撞性能較差。

3.3 改進(jìn)LQR算法與綜合LQR算法對(duì)比仿真分析

仿真結(jié)果如圖4。

圖4 仿真對(duì)比Fig.4 Simulation comparison

仿真評(píng)價(jià)：

1)巡航車輛在跟隨過(guò)程中，經(jīng)典算法和改進(jìn)算法都呈現(xiàn)出良好的速度跟隨性，整個(gè)過(guò)程超調(diào)量較小。改進(jìn)算法控制過(guò)程中，達(dá)到車輛對(duì)靈敏度和平順性的要求；綜合算法控制下的巡航車輛，在速度跟隨上稍有滯后，但整個(gè)控制過(guò)程依然保持在合理的范圍之內(nèi)，靈敏度和平順性達(dá)到平衡。

2)在改進(jìn)算法控制下的巡航車輛，整個(gè)制動(dòng)過(guò)程制動(dòng)緩慢合理，雖在一定程度上能保證巡航車輛的安全性和乘坐舒適性，但是后期制動(dòng)效果差，并且制動(dòng)距離稍大，避撞性能較差。在綜合算法控制下的巡航車輛，制動(dòng)及時(shí)，并且制動(dòng)力都適中，體現(xiàn)出良好的安全性和舒適性，并且具有良好的車輛避撞性能，后期制動(dòng)合理。

通過(guò)對(duì)3種控制算法的仿真結(jié)果分析可知，綜合線性二次型控制算法，具有良好的速度跟隨性和位移跟隨性，在車輛靈敏度和乘坐舒適性達(dá)到平衡。

改進(jìn)的LQR算法的控制下，擁有良好的乘坐舒適性；經(jīng)典的LQR算法使得巡航車輛具有良好的響應(yīng)性能。

3.4 走-停工況仿真分析

因走-停工況是城市交通中比較常見(jiàn)的危險(xiǎn)場(chǎng)景，能處理此類緊急狀況的自適應(yīng)巡航車輛也越來(lái)越受到人們的關(guān)注[20]。本節(jié)選用極限工況前車急走急停工況對(duì)改進(jìn)LQR算法進(jìn)行仿真，驗(yàn)證算法的有效性，走-停工況仿真結(jié)果如圖5。

圖5 走-停工況仿真結(jié)果Fig.5 Simulation results of go-stop condition

仿真評(píng)價(jià)：

在城市“走-?！惫r控制過(guò)程中，巡航車輛加速緩慢，并且與前方牽引車輛失蹤保持合理車距。10 s時(shí)前方引導(dǎo)車輛緊急制動(dòng)，巡航車輛進(jìn)入緊急制動(dòng)控制，巡航車輛進(jìn)行合理的快速跟隨；21 s時(shí)車輛間車距達(dá)到最小2 m；在20 s時(shí)前方車輛加速起動(dòng)，巡航車輛加速緩慢，使得兩車間的車距達(dá)到理想車距，直至穩(wěn)定行駛。根據(jù)仿真結(jié)果可知，在城市“走-?！惫r下，巡航車輛具有良好的響應(yīng)速度，整個(gè)控制過(guò)程平滑，超調(diào)量小，達(dá)到算法設(shè)計(jì)要求。

4 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)MATLAB和CarSim聯(lián)合仿真結(jié)果分析可知，建立的強(qiáng)非線性逆車輛動(dòng)力學(xué)模型，能夠滿足系統(tǒng)的要求。

整個(gè)控制系統(tǒng)采用分層式控制模式，改進(jìn)LQR算法與綜合LQR控制算法都呈現(xiàn)出量好的控制品質(zhì)；在設(shè)定的仿真工況下，巡航車輛能夠準(zhǔn)確的跟隨前車，并且整個(gè)控制過(guò)程中車距合理變化，保持在安全車距左右；LQR控制算法控制品質(zhì)突出，車輛速度跟隨性良好，并且使得靈敏度、行駛平順性、乘坐舒適性達(dá)到平衡，體現(xiàn)出良好的避撞性能。

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(責(zé)任編輯：朱漢容)

SimulationofVehicleACCSystemAlgorithm

XIONG Jian, WANG Xiusheng, LIU Ding

(Faculty of Traffic Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, P.R.China)

The following characteristics of cruise vehicle and the control of vehicle safety distance are the core of the control system ACC algorithm. ACC algorithm adopted a hierarchical control structure, in which linear quadratic algorithm was taken as the core of the upper controller, and the calculation on the vehicle information measured by sensors was carried out; the expected acceleration and deceleration was obtained through the spacing control strategy and control algorithm; the lower controller was based on inverse dynamics of vehicle, and throttle valve and braking force control model were established on the MATLAB platform. Therefore, the expected throttle valve opening and braking force were obtained, which realized the control of vehicle acceleration and deceleration. Through the combined simulation experiments of MATLAB and CarSim, the comparative simulation research on the spacing strategy among the classical linear quadratic algorithm, the improved linear quadratic algorithm, comprehensive linear quadratic algorithm was carried out. The advantages and disadvantages of the three algorithms were compared and then verified by go-stop condition. The experiment results show that the improved algorithm is more suitable for the characteristics of the vehicle adaptive cruise, with good ride comfort and safety; particularly under emergency braking conditions, parking is steady, which improves occupant’s comfort and safety.

vehicle engineering; vehicle adaptive cruise control system; LQR (linear quadratic algorithm) control algorithm; simulation experiment; vehicle safety

U270

：A

：1674-0696(2017)09-108-07

10.3969/j.issn.1674-0696.2017.09.20

2016-03-17；

：2016-04-21

熊 堅(jiān)(1959—)，男，四川威遠(yuǎn)人，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)樘摂M現(xiàn)實(shí)與交通仿真和汽車動(dòng)力學(xué)。E-mail：xjebox@163.com。