陈文斌

摘要：为了提高车辆的自适应巡航控制效果，提出了一种基于多目标优化的自适应巡航控制算法。首先，通过视觉传感器和雷达能够准确检测到前方车辆从而得到两车之间的相对距离和相对速度信息;其次，建立模型预测控制器，从而实现跟踪控制的多目标优化效果。仿真结果表明：车辆自适应巡航控制时，其跟踪性能、乘坐舒适性和安全性都有较好的效果。

Abstract： In order to improve the effect of adaptive cruise control， an adaptive cruise control algorithm based on multi-objective optimization was proposed. First through the vision sensor and radar can accurately detect the vehicle in front so as to get the relative distance and relative speed information between two vehicles; Secondly， a model predictive controller is established to achieve the multi-objective optimization effect of tracking control. The simulation results show that the tracking performance， ride comfort and safety of the adaptive cruise control have better results.

关键词：智能车辆;自适应巡航控制;多目标优化

Key words： intelligent vehicle;adaptive cruise control;multi-objective optimization

中图分类号：U469.7                               文献标识码：A                                  文章编号：1674-957X（2021）23-0239-02

0  引言

自适应巡航系统（Adaptive Cruise Control，ACC）使车辆按照驾驶员设定的速度和距离行驶，具有辅助驾驶的功能[1]。目前，国内外学者对ACC的研究较为广泛，文献[2]为了提升车辆在跟驰过程中的跟踪精度，利用粒子群优化算法对最优控制律进行优化，从而提高了车辆的跟踪性能和自适应性。本文提出了一种基于多目标优化的弯道下车辆自适应巡航多目标优化控制研究，可以有效的改善跟踪精确性、安全性、舒适性。

1  智能车辆运动学建模

ACC在保证车辆速度跟随的同时还能根据车速的变化自适应的保持与前车的安全距离。本文根据车辆之间的运动关系建立了车间运动学模型。将车辆之间的期望距离表示为[3]：■（1）

式中，ddes为车辆间的期望距离;ve为自车的速度;te为自车的安全时间;d0为自车与前车的固定距离。

自车的实际加速度ae与期望加速度ades的关系可表示为：■（2）

式中，K为增益;T为时间常数。

车辆之间的运动学关系如图1所示，由式（1）和式（2）可以得到车间的距离误差和误差为：■（3）