基于三維模糊控制的車輛自適應(yīng)巡航間距策略

欒軍超， 劉燦昌， 張鑫越， 蘇紅建， 田曉

(山東理工大學(xué)交通與車輛工程學(xué)院， 淄博 255022)

近年來隨著人民生活水平的提高，汽車保有量不斷增加，導(dǎo)致交通擁堵、交通事故頻發(fā)、環(huán)境污染及能源危機等問題日益嚴峻。因此，安全與環(huán)保應(yīng)作為時下汽車行業(yè)研發(fā)的著重點。在此背景下，對純電動汽車自適應(yīng)巡航控制(adaptive cruise control, ACC)系統(tǒng)的研究契合了安全與環(huán)保兩大主題。目前，針對ACC系統(tǒng)的研究主要集中在環(huán)境感知、控制策略及系統(tǒng)功能拓展等方向[1]，且研究對象多為傳統(tǒng)燃油車，鮮有對純電動汽車ACC系統(tǒng)的研究[2]。因此，綜合考慮安全、環(huán)保及經(jīng)濟性等方面，研究純電動汽車ACC系統(tǒng)具有重要意義，也是未來先進駕駛員輔助系統(tǒng)(advanced driver assistance system，ADAS)的又一發(fā)展趨勢。其中間距策略是ACC系統(tǒng)設(shè)計的重點之一[3]，其優(yōu)劣在于能否適應(yīng)復(fù)雜多變的交通環(huán)境，并能夠最大程度地滿足用戶對于行車安全性，跟隨性，舒適性和燃油經(jīng)濟性等要求[4-6]。

目前中外學(xué)者對ACC安全距離的控制進行了深入研究。Yanakiev等[7]提出了一種考慮前后兩車相對速度對車頭時距影響的可變車頭時距策略，并通過飽和函數(shù)使車頭時距保持在合理范圍內(nèi)；吳志紅等[8]為確定ACC中不同車距下的控制策略，通過建立汽車行駛模型和制動模型，推導(dǎo)得到車速判據(jù)、第一車距判據(jù)、第二車距判據(jù)；Guo等[9]利用改進的可預(yù)測可變車頭時距策略通過預(yù)測前車速度擾動來平衡車輛多個性能控制目標，以提高駕駛過程的安全性和跟隨性；劉莊等[10]根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別駕駛工況來確定ACC系統(tǒng)參數(shù)，進而優(yōu)化安全距離模型，以提高系統(tǒng)安全性。由于汽車自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)所處的行駛工況復(fù)雜，前車運動狀態(tài)的動態(tài)變化迫使安全距離須及時做出合理的調(diào)整，在以上研究中多采用數(shù)學(xué)模型來描述安全距離難以取得較好的控制效果。而三維模糊控制不依賴于控制對象的精確模型，且可兼顧系統(tǒng)的動態(tài)與靜態(tài)性能的要求，且能夠改善二維模糊控制自身消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差性能較差的缺陷，表現(xiàn)出較好的控制品質(zhì)與魯棒性[11]。因此，現(xiàn)采用三維模糊控制來設(shè)計ACC間距策略，通過對行車工況動態(tài)變化的精細劃分，以盡可能使安全距離實現(xiàn)對行車工況動態(tài)變化的精確合理響應(yīng)。

基于此，現(xiàn)采用永磁同步電機代替發(fā)動機，將電機模型與Carsim軟件結(jié)合建立縱向動力學(xué)模型，設(shè)計基于三維模糊控制的ACC間距策略，同時結(jié)合ACC系統(tǒng)上下層控制完成純電動汽車ACC系統(tǒng)的建立。最后搭建Simulink與Carsim聯(lián)合仿真平臺驗證間距策略的可靠性。

1 純電動汽車ACC系統(tǒng)總體設(shè)計

純電動汽車ACC系統(tǒng)設(shè)計思路如圖1所示。間距策略根據(jù)車載雷達傳感器采集自車與前車的狀態(tài)信息，計算得到期望間距。上層控制采用PID控制算法，為實現(xiàn)車速與車間距的準確控制，分別以兩車間距誤差和相對速度作為兩個串聯(lián)PID控制器的輸入，形成雙縱向PID控制，以此獲得期望加速度；下層控制先采用基于閾值的模式切換策略判斷執(zhí)行驅(qū)動或制動，然后通過車輛逆縱向動力學(xué)模型將期望加速度轉(zhuǎn)化為期望電機輸出轉(zhuǎn)矩和期望制動壓力，繼而由電機模型獲得電機輸出轉(zhuǎn)矩，并將其同期望制動壓力施加于汽車縱向動力學(xué)模型，以實現(xiàn)自適應(yīng)巡航功能。

vh為自車速度；vl為前車速度；al為前車加速度； ddes為兩車期望間距；d為兩車實際間距；ades為自車期望加速度； Tt_des為期望電機輸出轉(zhuǎn)矩；Pb_des為期望制動壓力；Tt為電機輸出轉(zhuǎn)矩圖1 純電動汽車ACC系統(tǒng)設(shè)計Fig.1 Design of ACC system for pure electric vehicle

2 純電動汽車整車動力學(xué)模型

2.1 車輛逆縱向動力學(xué)模型

2.1.1 期望電機輸出轉(zhuǎn)矩計算

在驅(qū)動工況中，根據(jù)汽車行駛方程式，可得車輛加速度表達式為

(1)

式(1)中：Tt為電機輸出轉(zhuǎn)矩；ig為變速器傳動比；i0為主減速器傳動比；ηT為傳動系機械效率；r為車輪有效半徑；m為整車裝備質(zhì)量；f為滾動阻力系數(shù)；CD為空氣阻力系數(shù)；A為迎風(fēng)面積；ρ為空氣密度；v為車輛縱向速度；g為重力加速度；δ為汽車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)；α為道路坡度角。

根據(jù)式(1)可得期望電機輸出轉(zhuǎn)矩表達式為

(2)

2.1.2 期望制動壓力計算

在制動工況中，制動行駛時車輛動力學(xué)方程為

(3)

式(3)中：Fxb為制動器制動力；φ為路面附著系數(shù)。

根據(jù)式(3)可得制動器期望制動力矩表達式為

(4)

在不超過最大地面附著力的條件下，可近似認為制動器制動力與制動管路油壓呈線性變化，兩者關(guān)系可表示為

Fxb=KbPb

(5)

式(5)中：Pb為制動管路油壓；Kb為比例常值，由仿真試驗測得Kb=1 286。

由式(4)和式(5)可得期望制動壓力為

(6)

2.2 永磁同步電機建模與控制

為簡化分析，假設(shè)三相永磁同步電機為理想電機，經(jīng)dq坐標變換后定子側(cè)的電壓方程為

(7)

式(7)中：ud、uq分別為d軸和q軸定子電壓；id、iq分別為d軸和q軸定子電流；ωe為電角速度；Ld、Lq分別為d軸和q軸電感；ψf為轉(zhuǎn)子永磁體磁鏈。

電磁轉(zhuǎn)矩方程為

(8)

式(8)中：Te為電磁轉(zhuǎn)矩；pn為電機極對數(shù)。

(9)

式(9)中：J為電機轉(zhuǎn)動慣量；ωm為機械角速度；TL為負載轉(zhuǎn)矩；B為阻尼系數(shù)。

電機選用表貼式，采用磁場定向矢量控制，包括轉(zhuǎn)速環(huán)控制、電流環(huán)控制和三相電壓源逆變器脈寬調(diào)制(pulse width modulation, PWM)技術(shù)[12]。其中兩環(huán)路均采用比例-積分(proportion intergration, PI)控制，PWM技術(shù)采用兩電平空間矢量調(diào)制算法。轉(zhuǎn)速環(huán)控制器表達式為

(10)

式(10)中：Kpω、Kiω分別為控制器的比例增益、積分增益；Ba為有功阻尼系數(shù)；s為微分算子。

電流環(huán)控制器表達式為

(11)

式(11)中：Kpd、Kpq為控制器的比例增益；Kid、Kiq為控制器的積分增益。

由上述數(shù)學(xué)模型及表達式完成該部分Simulink仿真模型的搭建。

3 基于三維模糊控制的間距策略

采用基于可變車頭時距的變間距策略，兩車期望間距表達式為

ACC表示制造活動的約束條件集合，約束條件集合包括工序執(zhí)行過程中的約束條件、各類資源的約束條件、任務(wù)特征的約束條件3類，ACC=(accpr,accre,accta)。

ddes=thvh+dmin

(12)

式(12)中：th為可變車頭時距；vh為自車速度；dmin為兩車最小安全距離。

3.1 三維模糊控制器結(jié)構(gòu)

TH為模糊輸出量圖2 三維模糊控制器結(jié)構(gòu)設(shè)計框圖Fig.2 Three-dimensional fuzzy controler structure design block diagram

三維模糊控制器結(jié)構(gòu)如圖2所示。其中相對速度vr、前車加速度al和自車速度vh為3個輸入量，輸出量為th，屬于多輸入單輸出控制系統(tǒng)。

3.2 模糊化

三維模糊控制器與一維二維模糊控制器類似均需將精確量模糊化。通常情況下，考慮車輛動力性及乘坐舒適性的需要，分別取vh的基本論域為[0，30]，al的基本論域為[-3，3]，vr的基本論域為[-15，15]，th的基本論域為[0，5]。模糊輸入量Vh的論域為{0，5，10，15，20，25，30}，Al的論域為{-3，-2，-1，0，1，2，3}，Vr的論域為{-15，-10，-5，0，5，10，15}，模糊輸出量TH的論域為{0，1，2，2.5，3，4，5}。以上論域均分為7個等級，其中Vh和TH的模糊子集表示為{LL，LM，LH，M，HL，HM，HH}，分別對應(yīng)低低、低中、低高、中、高低、高中、高高；Al和Vr的模糊子集表示為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，分別對應(yīng)負大、負中、負小、零、正小、正中、正大。

隸屬度函數(shù)常見形式有高斯型、三角形、S形和Z形隸屬函數(shù)等，對于隸屬度函數(shù)的選擇，目前并沒有確定的方法，大多由設(shè)計者實際經(jīng)驗而定[13]。本文采用多種隸屬度函數(shù)結(jié)合的方式表達各變量的隸屬度，如圖3所示。

圖3 隸屬度函數(shù)圖Fig.3 curves of membership function

3.3 建立模糊控制規(guī)則

三維模糊控制器的控制規(guī)則相較于二維模糊控制器更為復(fù)雜，為此，將多個二維模糊控制結(jié)合建立三維模糊控制規(guī)則。

在自適應(yīng)巡航中，車輛只能通過控制自身運動狀態(tài)來保持與前車的合理間距，因而對間距最直接的影響因素便是自車速度。因此，采用分頁的方式對自車速度按Vh論域進行劃分，即在某一自車速度下，根據(jù)兩車相對速度及前車加速度正負與其絕對值大小對車間相對運動關(guān)系進行劃分，以完成三維模糊控制器模糊規(guī)則的建立。當(dāng)初始狀態(tài)在某一自車速度下，將自車和前車初始運動狀態(tài)按照圖4劃分為“一點兩線四區(qū)”。

圖4 車間相對運動關(guān)系圖Fig.4 Relative motion diagram between two vehicles

圖4中，“一點”為：當(dāng)兩車初始vr及al為零時，此時前車勻速行駛，自車為實現(xiàn)對前車的跟隨也應(yīng)保持勻速行駛，即兩車均處于穩(wěn)態(tài)工況，此時的車頭時距稱為穩(wěn)態(tài)車頭時距，該車頭時距下應(yīng)保持的車間距稱為穩(wěn)態(tài)安全距離。其中穩(wěn)態(tài)安全距離以文獻[14]模擬駕駛員行為提出的可變安全距離模型為基準，即

(13)

式(13)中：t0為駕駛員反應(yīng)時間；amin為自車最大制動減速度；d0為兩車停止時的最小安全距離。為保證行車安全，穩(wěn)態(tài)安全距離取為考慮前車隨時停止，即前車速度突然為零，自車以最大制動減速度制動至停車所需的距離。對于同一輛車，參數(shù)t0、amin和d0為定值，通常取0.8 s、5.5 m/s2和3 m。則式(13)可改寫為

(14)

“兩線”分別為：當(dāng)兩車初始vr=0時，隨著前車加速度狀態(tài)的增加(從負到正)，應(yīng)縮短車頭時距以減小兩車的期望車間距使自車減小制動強度或加速以跟隨前車；當(dāng)初始al=0時，隨著相對速度的增加(從負到正)，前車速度狀態(tài)越發(fā)大于自車，緊急程度隨之降低，車頭時距應(yīng)逐漸減小以滿足不同條件下應(yīng)實現(xiàn)的期望車間距。

“四區(qū)”分別為：在Ⅰ區(qū)中，兩車初始vr及al均為負，該狀態(tài)前車速度低于自車，且前車正在減速行駛，此時發(fā)生追尾的可能性較大，應(yīng)主要以避撞為目的，需迅速增大車頭時距以增加兩車的期望車間距使兩車保持更大的間距。因此，當(dāng)初始狀態(tài)在某一自車速度下，隨著兩車相對速度及前車加速度減小，車頭時距應(yīng)逐漸增大，使自車減速至兩車相對速度為零時趨于“兩線”狀態(tài)或當(dāng)前車減速度為零時自車達到前車速度后趨于“一點”狀態(tài)。

在Ⅱ區(qū)中，兩車初始vr為負而al為正，該狀態(tài)前車速度仍低于自車，但前車正在加速行駛，出于安全考慮，自車仍需進行適當(dāng)?shù)臏p速。因此，當(dāng)初始狀態(tài)在某一自車速度下，前車初始加速度達到最大且兩車相對速度趨近于0時，此時為該區(qū)域內(nèi)最安全工況，但車頭時距仍需略大于穩(wěn)態(tài)車頭時距。對于該區(qū)域內(nèi)其余工況，隨著兩車相對速度及前車加速度減小，車頭時距應(yīng)逐漸增大以應(yīng)對因前車速度小于自車且前車加速度較小而需減速行駛的工況。當(dāng)前車的加速與自車的減速使兩車相對速度為0時，則自車趨于“兩線”狀態(tài)，當(dāng)前車加速度為0，自車減速至前車速度時則趨于“一點”狀態(tài)。

在Ⅲ區(qū)中，兩車初始vr為正而al為負，該狀態(tài)前車速度高于自車，而前車正在減速。該區(qū)域內(nèi)只有當(dāng)兩車相對速度較大而前車減速度較小時，自車可做適當(dāng)?shù)募铀?。對于該區(qū)域內(nèi)其余工況，當(dāng)兩車相對速度減小而前車減速度增大時，則應(yīng)逐漸增大車頭時距以度過可能發(fā)生危險的時段，使自車與前車一同減速至兩車相對速度為零時趨于“兩線”狀態(tài)或前車減速度為零時自車達到前車速度后趨于“一點”狀態(tài)。

在Ⅳ區(qū)中，兩車初始vr及al均為正，該狀態(tài)前車速度高于自車，且前車仍在加速，此工況發(fā)生碰撞的可能性很小，應(yīng)主要以加速跟車為目的。因此，整個區(qū)域內(nèi)的車頭時距均應(yīng)小于穩(wěn)態(tài)車頭時距。即初始狀態(tài)在某一自車速度下，隨著兩車相對速度及前車加速度的增大，應(yīng)縮短車頭時距以降低兩車期望車間距，使自車能夠盡快追趕前車，直至自車加速至兩車相對速度為0時趨于“兩線”狀態(tài)或前車加速度為0時，自車加速至前車速度后趨于“一點”狀態(tài)。

三維模糊控制器的控制規(guī)則比較復(fù)雜，控制規(guī)則采用分頁的表格形式進行描述，即模糊輸入量Vh有LL、LM、LH、M、HL、HM、HH共7種狀態(tài)，每一種狀態(tài)用一頁控制規(guī)則表加以描述，從而得到7個控制規(guī)則表，其中僅給出Vh為M狀態(tài)時的控制規(guī)則表，如表1所示。其余6個控制規(guī)則表與之類似，如此完成模糊規(guī)則的建立。

表1 模糊控制規(guī)則(Vh=M)Table 1 Fuzzy control rules(Vh=M)

利用MATLAB工具箱將上述控制規(guī)則以條件語句的形式錄入，可得到在Vh為M狀態(tài)時表示模糊控制器輸入與輸出之間的關(guān)系，如圖5所示。

圖5 Vh=M時相對速度及前車加速度與車頭時距的關(guān)系Fig.5 The relationship of time headway with relative velocity and the acceleration of preceding vehicle whenVh=M

3.4 模糊推理與反模糊化

采用Mamdani推理法和模糊規(guī)則進行推理得到控制量。在實際控制過程中，還需將模糊推理結(jié)果轉(zhuǎn)化為精確值即反模糊化，考慮到乘員乘坐舒適性與燃油經(jīng)濟性等要求，采用輸出更為平滑的重心法。

三維模糊控制器推理運算時間長，在實際控制中，若每個采樣周期均完成一次推理計算將無法滿足系統(tǒng)對實時性的要求，因此實踐中先對不同的vh、al和vr離線推理計算出相應(yīng)的模糊輸出量TH，再通過反模糊化獲得精確量th，形成三維控制表存入計算機。在實時控制中，每個采樣周期只要根據(jù)3個輸入量查表便可直接獲得輸出量，完成對被控對象的控制。如此既延續(xù)了三維模糊控制器的優(yōu)勢，又保證了控制系統(tǒng)的實時性。

4 基于聯(lián)合仿真的間距策略分析

為對設(shè)計的間距策略進行驗證，搭建Simulink與Carsim聯(lián)合仿真模型分別對以下3種工況進行仿真并對仿真結(jié)果加以分析，同時將其與傳統(tǒng)二維模糊控制進行對比并作簡要分析。

4.1 前車急加速

假定初始兩車車速均為10 m/s，且前車先以1 m/s2的加速度加速，10 s后保持勻速行駛狀態(tài)，兩車初始間距為50 m。仿真結(jié)果如圖6所示。

圖6 前車急加速仿真曲線Fig.6 Simulation curves of rapid acceleration of preceding vehicle

由圖6可知，兩車初始間距大于期望間距，此狀態(tài)下車頭時距小于穩(wěn)態(tài)車頭時距，即自車通過施加一個較小的實際車頭時距以減小期望間距使自車加速度大于前車，實現(xiàn)兩車間距的快速縮小。隨后實際車頭時距與穩(wěn)態(tài)車頭時距之差迅速減小，且兩曲線出現(xiàn)約1 s的近乎重合時段，對應(yīng)自車加速度先減小，后進行持續(xù)約1 s的勻加速，使間距誤差大幅減小。為平穩(wěn)縮小間距誤差，實際車頭時距繼續(xù)增加，使自車加速度迅速下降，直至相對速度達到最大，此時實際車頭時距也達到最大。由于前車仍保持原加速度行駛，為減緩自車加速度下降的速度，實際車頭時距下降但仍保持自車處于加速狀態(tài)。因自車加速放緩，為維持間距誤差趨于零，自車降低實際車頭時距以提高加速度，繼而兩車速度達到一致，但此時自車加速度仍小于前車，則實際車頭時距仍需進一步降低以滿足系統(tǒng)的跟隨性能。隨后前車加速度由1 m/s2突降為0，此時實際車頭時距稍有突增，自車加速度減小，兩車相對速度升至局部最大。為平穩(wěn)追趕前車，實際車頭時距隨自車速度緩慢增加并趨于穩(wěn)態(tài)車頭時距，自車加速度逐漸降低并與前車保持一致，速度也趨于前車。

對比結(jié)果由圖6(a)和圖6(b)可看出：三維模糊控制相較于二維模糊控制能更及時地采取有效加速措施，使間距誤差在5 s內(nèi)趨于零，后者則發(fā)生在20 s以后；在隨后的跟車過程中，后者因前期加速響應(yīng)遲緩，為減小間距誤差只能進行較大加速而導(dǎo)致出現(xiàn)持續(xù)約10 s的幅度為1 m/s的超調(diào)量，表現(xiàn)出一定的加速滯后性，而前者在間距誤差大幅縮小后速度則穩(wěn)步接近前車，整個過程未出現(xiàn)超調(diào)，表現(xiàn)出較好的跟隨性，在一定程度上提高了道路利用率。

4.2 前車插入

假定初始自車速度為20 m/s，前車以15 m/s勻速變道插至自車前15 m處，仿真結(jié)果如圖10所示。

由圖7可知，由于初始兩車實際間距僅有15 m，遠小于期望間距，此時應(yīng)以避撞為首要目的，實際車頭時距大于穩(wěn)態(tài)車頭時距，使自車獲得較大的制動減速度以增大兩車間距。隨后實際車頭時距下降且與穩(wěn)態(tài)車頭時距曲線發(fā)生重合，使自車以較大減速度持續(xù)制動約2 s，繼而自車速度減小至前車速度，此時兩車間距為該工況下最小間距約為12 m，即兩車未發(fā)生碰撞。由于已度過最危險時段，應(yīng)適當(dāng)降低制動強度，實際車頭時距開始小于穩(wěn)態(tài)車頭時距，自車制動減速度迅速為零，自車速度與實際車頭時距同時達到最小值。由于自車速度由減轉(zhuǎn)增，為實現(xiàn)速度的平穩(wěn)過渡，實際車頭時距增加以減緩加速度上升趨勢。隨著實際車頭時距趨近于穩(wěn)態(tài)車頭時距，自車加速度逐漸減小并趨于前車，速度也逐漸與前車一致。

對比結(jié)果由圖7(a)和圖7(b)可看出：三維模糊控制相較于二維模糊控制能更快速地采取制動措施，使自車速度在2 s內(nèi)降至前車速度，保證自車盡快脫險，且間距誤差收斂速度明顯快于后者，表現(xiàn)出對連續(xù)工況較好的適應(yīng)性；在隨后的跟車過程中，前者速度約在20 s時與前車保持一致，且隨著自車速度越發(fā)接近前車，自車速度增幅也隨之降低，保證了乘員的乘坐舒適性，而后者速度則出現(xiàn)明顯超調(diào)，且收斂速度慢于前者。

圖7 前車插入仿真曲線Fig.7 Simulation curves of insertion of preceding vehicle

4.3 平穩(wěn)跟車

假定初始時自車速度為20 m/s，前車速度為26 m/s，前車先減速至14 m/s后加速至26 m/s并以該速度勻速行駛，兩車初始間距為50 m。仿真結(jié)果如圖8所示。

圖8 平穩(wěn)跟車仿真曲線Fig.8 Simulation curves of steady following

由圖8可知，初始時兩車間距與期望間距大致相等，而前車速度大于自車，此時實際車頭時距略小于穩(wěn)態(tài)車頭時距以減小兩車相對速度。由于前車處于減速狀態(tài)，實際車頭時距迅速增加并超過了穩(wěn)態(tài)車頭時距，使自車加速度降至零，此時自車速度達到局部最大約為24 m/s。因前車仍在減速，實際車頭時距繼續(xù)增加，使自車加速度變?yōu)樨?，實現(xiàn)自車制動以跟隨前車。當(dāng)前車制動減速度增至最大時，為度過該最危險狀態(tài)，實際車頭時距也達到峰值。隨后前車制動減速度開始減小，實際車頭時距逐漸降低，避免自車制動過度。當(dāng)自車制動減速度減小至零時，此時自車速度約為15 m/s，大于前車最低速度14 m/s。隨后自車速度狀態(tài)由減轉(zhuǎn)增，實際車頭時距降至最低，為實現(xiàn)自車速度狀態(tài)的快速轉(zhuǎn)換，實際車頭時距變化較為平緩，即自車加速度以近乎恒定增速由負轉(zhuǎn)正并繼續(xù)增大。隨后由于前車加速度下降，實際車頭時距增大以降低自車加速度。隨著前車加速度降為零，實際車頭時距趨于穩(wěn)態(tài)車頭時距，自車加速度與速度也一并趨于前車。

對比結(jié)果由圖8(a)和圖8(b)可看出：三維模糊控制相較于二維模糊控制可使自車在加速時速度峰值小于后者，減速時大于后者，且無論加速、減速其反應(yīng)均領(lǐng)先于后者，表現(xiàn)出良好的動態(tài)性能；因乘員對加速追趕時的距離變化并不敏感且發(fā)生危險的可能性較小，故在加速時前者實際間距小于后者，而減速時通常處于被動狀態(tài)，即需保持車距，前者實際間距大于后者。

5 結(jié)論

(1)選取永磁同步電機作為車輛的動力來源，建立了純電動汽車逆縱向動力學(xué)模型。設(shè)計三維模糊控制器，提出了一種基于三維模糊控制的間距策略，搭建了Simulink和Carsim聯(lián)合仿真平臺進行對比試驗并做出詳所細分析。

(2)仿真結(jié)果表明：所設(shè)計的ACC間距策略對上述工況均可快速準確地依據(jù)前車運動狀態(tài)的動態(tài)變化采取合理的安全間距，并能夠加快自車速度響應(yīng)，在快速縮小間距誤差的基礎(chǔ)上降低了自車速度超調(diào)量，實現(xiàn)自車對前車的平穩(wěn)跟隨，更好地滿足行駛安全性及乘員駕駛舒適性的要求，并在一定程度上提高了燃油經(jīng)濟性與道路利用率。