Advertisement

车辆自适应巡航控制系统算法设计与仿真（2012年）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了车辆自适应巡航控制系统的算法设计，并通过仿真验证其性能。重点分析了在不同交通状况下的自动跟车和安全距离保持功能，为智能驾驶技术的发展提供了理论支持和技术参考。 为了实现智能车辆的自适应巡航功能，我们基于车速跟踪及PID控制理论设计了一个具有上下两层结构的自适应巡航控制系统。下层控制器根据上层控制器计算出的期望车速对节气门开度和制动力矩进行协调控制，在保证控制精度的同时简化了算法。多种工况下的仿真实验表明，该控制器能够取得良好的控制效果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 车辆自适应巡航控制系统算法设计与仿真（2012年）
    优质
    本研究探讨了车辆自适应巡航控制系统的算法设计，并通过仿真验证其性能。重点分析了在不同交通状况下的自动跟车和安全距离保持功能，为智能驾驶技术的发展提供了理论支持和技术参考。 为了实现智能车辆的自适应巡航功能，我们基于车速跟踪及PID控制理论设计了一个具有上下两层结构的自适应巡航控制系统。下层控制器根据上层控制器计算出的期望车速对节气门开度和制动力矩进行协调控制，在保证控制精度的同时简化了算法。多种工况下的仿真实验表明，该控制器能够取得良好的控制效果。
     
  • 基于2010年的智能车辆自适应巡航控制系统的建模与仿真研究
    优质
    本研究聚焦于2010年技术背景下的智能车辆自适应巡航控制系统，通过建立数学模型并进行仿真分析，探讨其在不同交通场景中的性能和优化策略。 为了实现智能车辆的自适应巡航功能，我们设计了一种基于模糊逻辑和滑模控制理论的双层结构控制系统。该系统通过协调节气门开度与制动压力来确保智能车辆能够准确地跟踪期望加速度。此外，还构建了保证此系统协调性的切换逻辑曲线。仿真结果显示，在加速行驶、车辆跟踪以及制动减速等不同驾驶条件下，自适应巡航控制系统均表现出良好的追踪性能和适应性。
     
  • 基于DDPG算法的ACC自适应巡航控制系统设计及Simulink仿真分析
    优质
    本文提出了一种基于DDPG（深度确定性策略梯度）算法的ACC（自适应巡航控制）系统设计方案，并进行了Simulink仿真实验，验证了其有效性。 基于强化学习的DDPG算法实现自适应巡航控制器设计 本段落介绍如何使用Simulink中的强化学习工具箱来设计一个自适应巡航控制（ACC）系统。具体步骤包括定义代理人的奖励函数、动作空间以及状态空间，并设定训练终止条件。 在该模型中，领航车辆的速度和位移曲线被预先设置好。而后车的加速度则通过DDPG智能体根据ACC逻辑进行调整。此设计旨在为初学者提供一个易于理解强化学习算法的基础案例，同时它也可以作为进一步研究车辆队列协同控制问题的一个起点。
     
  • 自适应巡航控制系统的設計與仿真.caj
    优质
    本文探讨了自适应巡航控制系统的设计与仿真，通过分析当前技术现状，提出了一种新的设计方案，并进行了详细的仿真实验。 该文档在Simulink下构建了车辆动力学模型和运动学模型，并对自适应巡航控制系统进行了深入研究，提出了一种新的控制算法。
     
  • 基于MPC的车辆自适应巡航控制系统设计与仿真，利用CarSim和Matlab进行速度和间距控制研究
    优质
    本项目探讨了基于模型预测控制(MPC)的车辆自适应巡航控制系统的设计，并通过CarSim和MATLAB联合仿真平台验证了系统的有效性，重点研究了该系统在速度及间距控制上的表现。 车辆自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control, ACC）是一种先进的驾驶辅助系统，它能够自动调节车速以保持与前车的安全距离。基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的ACC系统是现代车辆控制技术的重要研究方向之一。MPC通过考虑系统的动态特性，并对未来多个时间步骤进行优化来实现精确控制。 在本项目中，我们使用MATLAB作为主要开发平台，并结合汽车仿真软件Carsim进行联合仿真，以设计和验证基于MPC的ACC控制系统。MATLAB提供了强大的数值计算和算法开发环境，而Carsim能够准确模拟车辆的动力学行为及行驶环境，两者相结合可以为控制器的设计提供真实的物理背景。 首先我们需要建立一个包含发动机、传动系统、轮胎与路面交互以及空气动力效应在内的车辆动力学模型。在MATLAB中，我们可以使用Simulink工具箱来构建这种非线性动态模型。 接下来定义MPC控制器：其核心在于滚动优化过程，在每个时间步长内预测未来一段时间内的系统行为，并不断调整控制输入以达到最优状态。对于ACC系统而言，控制输入可能包括油门和刹车信号，目标是使车辆保持设定速度并维持安全跟车间距。在MATLAB中，我们使用“Optimization Toolbox”和“Control System Toolbox”来实现这一过程。 随后，在Carsim中将由MATLAB编译的控制器模型集成到仿真环境中，并通过实时接口进行数据交换。这样，基于MPC算法的控制器可以根据Carsim提供的车辆状态信息（如速度、位置等）做出决策，并反馈控制指令给Carsim以影响实际行驶行为。 项目中的“基于最优控制的车辆自适应巡航控制系统”文件可能是详细描述了这一过程的文档或报告，而源代码则包含了MATLAB中MPC算法实现及与Carsim接口设计的相关代码。 此项目展示了如何利用先进控制理论和仿真工具来提升驾驶安全性和舒适度。通过MPC技术的应用，ACC系统能够更好地应对各种道路条件和行驶情况，提高驾乘体验，并减少因驾驶员反应不及时导致的交通事故风险。同时MATLAB和Carsim结合使用使得这种复杂控制策略的设计与验证变得更加便捷直观。
     
  • 汽车巡航控制系统的方法及Simulink仿真（2014年）
    优质
    本研究探讨了汽车巡航控制系统的实现方法，并通过Simulink工具进行了仿真实验，以验证系统性能和优化控制策略。 为了提高汽车行驶的安全性和驾驶的舒适性，本段落提出了一种基于城市工况的汽车定速巡航PID控制方法。设计了PID巡航控制器，并以预定车速与车辆实际速度之间的偏差作为输入参数，发动机节气门开度作为输出量。利用MATLAB/Simulink建立了汽车纵向动力学模型，将得到的节气门开度值输入到该模型中进行仿真，实现了闭环反馈控制。实验结果表明：此方法能够确保车辆按照城市工况要求的速度行驶，并具有良好的控制效果；所建立的动力学模型也是有效的。
     
  • CACC: 协作自适应巡航控制系统 - http
    优质
    CACC（协作自适应巡航控制）系统通过车与车间的通信技术实现车辆间智能协同驾驶，自动调整速度和保持安全距离，提高道路通行效率及行车安全性。 咖啡馆CACC（协作自适应巡航控制）库。
     
  • 基于CarSim和MATLAB联合仿真的自适应巡航控制系统(ACC)
    优质
    本研究利用CarSim与MATLAB/Simulink进行联合仿真，开发并验证了一种高效的自适应巡航控制（ACC）系统，旨在提升车辆在不同驾驶条件下的安全性和舒适性。 基于CarSim与Matlab联合仿真的自适应巡航系统（ACC）的研究与发展。
     
  • 自适应巡航控制系统的PPT课件.pptx
    优质
    本PPT课件详细介绍了自适应巡航控制系统的工作原理、功能特点及应用优势，旨在帮助学习者全面理解该技术在智能驾驶中的重要性。 自适应巡航控制系统PPT课件涵盖了该系统的基本原理、功能特点以及应用案例等内容，旨在帮助观众深入了解这一先进的驾驶辅助技术。通过详细的讲解与演示，本课程能够使学习者掌握自适应巡航控制系统的操作方法及其在现代汽车中的重要作用。
     
  • 关于汽车自适应巡航系统的控制策略探讨
    优质
    本论文深入探讨了汽车自适应巡航系统（ACC）的关键控制策略，旨在提升驾驶安全性与舒适性，通过分析不同路况下的应用效果，提出优化建议。 本段落首先分析了汽车自适应巡航控制系统的功能需求，并对固定车间距算法与可变车间距算法进行了探讨，提出了改进的可变车间间距算法设计。文中引入了反应式车间距离的概念，并据此制定了模式切换策略。同时建立了车辆纵向动力学模型并对其性能进行验证，还构建了逆向纵向动力学模型，包括驱动/制动转换策略、逆发动机模型和逆刹车系统模型。 接下来研究了基于变速积分PID的控制策略，在MATLAB/Simulink环境中开发自适应巡航PID控制系统算法，并分别在定速巡航模式与跟随控制模式下进行了仿真分析。结果显示该系统的定速巡航性能优越，响应迅速且超调量小；但在复杂工况下的跟随控制表现不尽人意，因此考虑引入模型预测控制（MPC）方法来改善这一问题。 为了提升自适应巡航控制系统在跟随模式中的性能，本段落进一步探讨了基于MPC的自适应巡航策略。通过建立用于调节车辆加速度的预测模型，并进行滚动优化与误差反馈校正分析，在MATLAB/Simulink环境中实现了该控制方案的设计和验证。