CACC协同式自适应巡航模型的四车仿真实践：融合分层控制、模糊MPC及逆动力学模型的自动驾驶纵向控制教学资料

简介：
本教学资料介绍了一种用于自动驾驶车辆纵向控制的CACC系统，结合了分层控制策略、模糊模型预测控制和逆动力学模型，通过四车仿真验证其效果。 本段落介绍了CACC（协同式自适应巡航）模型的四车仿真实践研究，并结合了分层控制策略、模糊MPC算法与逆动力学模型的应用。仿真使用Carsim2016及Matlab2018b及以上版本软件进行搭建，模拟四个车辆在不同行驶条件下的协同自适应巡航行为。 具体而言，在该系统中，各辆车采用基于领航车速度影响的间距策略，并通过分层控制结构来实现精准导航。这种层次化控制器包括两个层面：下层利用逆纵向动力学模型（含发动机反向建模）进行精确车辆操控；上层则运用模糊MPC算法对相对距离、相对速度和加速度等关键参数实施动态调节，同时采用状态流程图(Stateflow)实现模式切换。通过这种方式，可以有效地支持定速巡航及车队跟随等多种工况下的自动驾驶纵向控制。 本段落还提供了丰富的学习资源给初学者研究自适应巡航技术、协同式自适应巡航系统以及自动驾驶车辆的纵向控制系统，并深入介绍了模型预测控制算法和模糊推理方法的应用实践。