考虑多种约束条件的自适应巡航控制系统设计——基于模型预测控制的经济性和安全性的优化研究

简介：
本研究致力于开发一种能够同时满足经济性和安全性要求的自适应巡航控制系统。通过引入模型预测控制技术，系统可动态调整车速以应对各种行驶环境与交通状况，并在确保驾驶安全的前提下实现燃油消耗最小化。此课题探索了多种约束条件下的最优解法，为智能汽车领域提供了新的研究视角和技术支撑。 本段落介绍了一种基于模型预测控制（MPC）的自适应巡航控制系统设计方法，该系统不仅考虑了车辆的速度跟踪问题，还综合考量了经济性、安全性及动力性能等多方面因素。此研究未使用标准的MPC工具箱，并通过CarSim与Simulink联合仿真技术实现了多种复杂模型的应用，包括但不限于：动力学模型、逆制动控制模型、跟车控制系统以及紧急刹车机制。 基于上述框架，设计了一套适用于全速范围内的自适应巡航系统（ACC），同时提供了使用Stateflow进行ACC开发的选项。默认设置为电动车环境，并内置了电机工作模式；如需针对燃油车辆的应用场景，则需要额外咨询逆发动机模型的相关事宜。