基于模糊PID的汽車自適應巡航控制策略研究

李世豪，吳巖，盧羽

（長安大學汽車學院，陜西 西安 710064）

前言

ADAS(Advanced Driving Assistance System)是傳統汽車走向無人駕駛汽車的重要實現路徑，是智能駕駛的最好落腳點，汽車的智能化和安全化已經成為國內外研究熱點。自適應巡航系統(ACC)能夠在特定環境下代替駕駛人，使其免于對制動踏板和加速踏板的操作，有效的減輕了駕駛人的疲勞、降低了道路的交通事故率。

目前，國內外對ACC系統的研究主要集中在控制策略方面，根據信息感知單元獲取的前車動態進而控制執行單元，如油門控制器、制動控制器和擋位控制器。文獻[1]根據自車的加速度對ACC工況進行劃分，將ACC工況分為巡航、穩態跟隨和瞬態跟隨。但是并未充分考慮到前車加速度對ACC車輛的影響。文獻[2]基于自適應神經網絡設計了 ACC控制器，但由于算法復雜，不能被廣泛應用。本文綜合考慮各個控制算法的優缺點，選擇模糊PID控制對汽車縱向ACC的上層控制器進行設計，根據車載雷達采集的非線性數據，在線調整PID控制器參數，提高系統的動態響應。

1 自適應巡航系統工作原理

自適應巡航系統是定速巡航系統的升級，是車速巡航系統與防撞預警系統的組合。在行車過程中，車載雷達通過識別車輛的周邊環境，計算出前方車輛的速度、相對距離與加速度信息，車載ECU調節節氣門的開度和制動主缸的壓力，對自車的車速進行控制，保證與前方車輛的安全距離和相對車速，彌補了定速巡航系統的不足。

ACC系統屬于汽車的縱向控制，主要包括六種控制模式：定速巡航、穩態跟隨、接近前車、強加速、強減速、緊急避撞[1]。這六種控制模式是以自車與前車的相對速度和距離為前提進行區分的，駕駛人按照設定好定速巡航車速在道路上行駛，當檢驗到前方有障礙物即前車時，信息感知單元計算出vr和d，并將其傳遞到控制器，ECU計算得到期望加速度 a，并將其輸入到執行單元，輸出制動主缸壓力和節氣門開度，以達到期望加速度要求，如圖 1所示為汽車 ACC系統的主要組成。

圖1 汽車ACC系統的主要組成

汽車自適應巡航系統控制器包括兩部分，即上層控制器和下層控制器。上層控制器通過相對車速vr和相對距離d選擇相應的控制策略，計算出期望加速度 a。下層控制器控制發動機和制動器，使汽車的實際加速度趨于期望加速度 a。本文的汽車自適應巡航控制策略的研究主要是針對上層控制器的設計。

2 模糊PID控制策略的建立

模糊PID控制策略的工作原理如圖2所示。

圖2 汽車ACC系統模糊PID控制框圖

上層控制器根據雷達測量前車的動態信息，計算得到ACC車輛的期望安全距離d0與實際距離d的差值△d，前車速度v1與實際速度v2的差值△v，將其作為模糊控制器和PID控制器的輸入，由模糊推理原則得到PID控制器的參數Kp、Ki、Kd，通過實時在線調整，使其能夠快速響應ACC車輛的道路交通環境。

隸屬度函數和模糊規則的選擇與制定是模糊控制器設計的重點[1]，從系統的穩定性、響應速度、超調量和穩態精度等方面來考慮，Kp的作用是加快系統的響應速度，Ki的作用是消除系統的穩態誤差，Kd的作用是改善系統的動態特性。根據以上三個參數的不同作用，建立如下模糊規則：

確定 ACC系統的模糊規則后，還需要對模糊控制器輸入的隸屬度函數進行設計，對于輸入變量△d和△v，采用高斯型隸屬度函數。如圖3、圖4所示，其中△d的取值范圍為[-10,10]，△v的取值范圍為[-30,30]。

圖3 △d的隸屬度函數

圖4 △v的隸屬度函數

由于模糊控制器的輸出是一個模糊量，而PID控制器的輸入是一個清晰量，因此應當用合適的方法將模糊量轉化為清晰量(反模糊化)，采用面積中心法解模糊化[1]，即：

3 ACC系統控制策略仿真

在Matlab/Simulink仿真平臺上，建立上述模糊PID控制策略，完成上層控制器的設計。選擇Carsim車輛動力學軟件作為下層控制器，以此來驗證本文設計的ACC控制策略的控制效果。

如圖5所示，ACC車輛以100km/h的車速在道路上行駛，在2.8s檢測到前方車輛，車輛由定速巡航模式轉換為強減速模式，當主車的車速降低到前車車速時，主車又切換到穩態跟隨模式。根據上述圖中的仿真曲線可得，制定的模糊 PID控制策略能夠滿足主車對前車速度的跟蹤性能，安全距離與實際距離的誤差在合適的范圍內，滿足安全性的要求，且主車的加速度變化范圍較小，保證乘坐的舒適性。

圖5 主車車速跟隨曲線

圖6 安全距離與實際距離曲線

4 結論

1）根據自適應巡航系統的工作原理，分析自適應系統的上層控制器，對ACC系統的工作模式進行分類。

2）建立模糊 PID控制策略，制定合適的模糊規則和隸屬度函數，保證實時準確控制PID控制器的參數。

3）利用Carsim和Simulink聯合仿真平臺，對控制策略進行仿真分析，驗證其控制效果。