关键词:
协同自适应巡航控制
传递误差模型
PID算法
势函数算法
混合势函数控制算法
摘要:
高级智能辅助驾驶技术是当前汽车发展十分重要的方向之一,协同式自适应巡航控制是基于车用无线通信技术,在自适应巡航控制技术基础之发展的一种车队辅助驾驶系统。在考虑ACC性能的基础上,还要综合考虑车队的队列稳定性问题,因此CACC系统对道路突发状况的响应更加迅速,相比于ACC,可以缩短车辆之间的跟驰距离,并保证车队的行驶安全性,同时提高道路交通的通行效率。本文针对CACC车队控制算法展开理论和试验研究。首先,提出车辆控制模型,首先建立了车辆误差传递函数模型,基于速度加速度车间距的车辆动力性能指标,建立车辆动力学模型,通过误差动力学方程,定义误差状态,推导得到误差传递函数模型。通过单车,计算CACC多车队列模型,并对CACC多车队列模型进行稳定性评价,在无时延的状态下,可以认为本章所建立的CACC模型是严格稳定的。其次,提出基于PID和势函数的CACC车队控制策略。首先,本章针对CACC控制器的PID控制算法和势函数控制算法进行研究,分别对两种算法进行了推导,得到闭环控制系统的控制方程,利用Matlab/Simulink进行仿真验证,为了扩大车队上游的扰动,本文建立了一个20辆车的模型车队作为研究对象,对PID控制算法和势函数控制算法进行仿真验证。设计了平滑工况,低速工况和高速工况三种虚拟车行驶速度工况,在这三种工况下进行仿真,发现PID算法相比于势函数算法的调整时间更短,势函数控制算法的安全性和稳定性远远大于PID控制算法的结论。再次,通过分析PID和势函数两种控制算法的优缺点,提出一种混合控制器,通过设计一种状态指示方程,使车队在不同状态下,使用最适合当前车队状态的控制方法。通过状态指示器,定义车队维持稳定状态和调整状态,当车队处于维持稳定状态时,车队使用势函数控制算法进行车队调整;当车队处于调整状态时,车队使用PID控制算法进行间隙调整。两种控制算法的切换过程是不平滑的,因此建立切换函数,对切换进行过渡处理,使两种算法在切换过程中,平滑过渡,无跳跃。最后,并通过Matlab/Simulink联合仿真,分析混合控制算法的稳定性、安全性和车队效率,发现混合势函数控制器结合了PID控制器和势函数控制器的优点,在保证车队安全性和稳定性的同时,提高了车队的行驶效率。最后,搭建微缩车试验平台,使用应用ROS系统的Nanorobot智能车,搭建微缩车试验平台,对本文提出的控制算法进行试验,验证了混合势函数算法的有效性。