jiang2017.pdf

简介：
jiang2017.pdf文档可能包含作者江在2017年撰写的学术或专业内容。具体主题和详细信息未明确给出，请参考文件获取完整内容。 该研究论文发表于2017年，由吉林大学撰写，并探讨了自适应巡航控制（ACC）系统中的模型预测控制（MPC）方法。文中提出了一种分层框架来解决多目标设计问题，在确保驾驶安全性和舒适性的同时提升车速和距离跟踪精度以及燃油经济性的表现。 自适应巡航控制系统属于高级驾驶员辅助系统的一部分，旨在减少司机的疲劳并增强行车的安全与舒适度。随着技术的发展及对ACC性能要求的提高，优化其功能变得越来越关键。然而，由于控制目标之间的冲突，设计有效的策略面临挑战。 模型预测控制是一种先进的方法，在处理如保持车速、维持安全距离和节约燃料等多方面任务时显示出了优势。它通过预测未来系统行为来解决最优控制问题，并在考虑多种影响因素的基础上制定决策以实现性能指标最优化。 论文中介绍的分层框架包括上层模式确定以及基于MPC间距控制器的应用，用于处理多个目标并确保驾驶安全和舒适性等多维度需求得到满足。下一层则执行制动与驱动控制任务，通过逆纵向动力学模型保证所需的加速度被准确跟踪，并管理传动系统及刹车装置。 研究团队在PanoSim®虚拟实验平台上对所提出的ACC系统进行了仿真测试。该平台能够模拟真实世界的交通状况，为设计和评估提供有力支持。 总的来说，这项工作探索了如何利用MPC方法与分层控制框架来优化自适应巡航控制系统，在安全性、舒适性以及燃油经济性和车速距离跟踪等方面取得更佳的综合性能表现。这不仅有助于改进现有的ACC技术，还为未来智能车辆系统的发展提供了理论依据和实践指导。