車輛自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀

劉猛，張麗萍

（遼寧工業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，遼寧 錦州 121001）

1 引言

伴隨經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的進(jìn)步，越來(lái)越多的人對(duì)汽車安全性與舒適性等性能提出了更高的要求，當(dāng)然，汽車保有量的快速增長(zhǎng)給人們的生活帶來(lái)便利性的同時(shí)也引發(fā)了很多問(wèn)題和負(fù)面影響。我國(guó)交通事故每年造成大量的人員傷亡，大量交通事故都是駕駛員人為操作不當(dāng)引起的。因?yàn)檐囕v的交通事故而引起的人員傷亡和直接的財(cái)產(chǎn)損失等現(xiàn)象已演變成非常嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題。汽車安全技術(shù)分為被動(dòng)安全技術(shù)和主動(dòng)安全技術(shù)等安全技術(shù)，都在一定程度上起到了保證人們財(cái)產(chǎn)安全的作用．成為防止交通事故的新一代前沿技術(shù)。所以車輛的智能化和人性化以成為當(dāng)今汽車技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向。ACC 系統(tǒng)是當(dāng)今汽車控制安全系統(tǒng)研發(fā)的一個(gè)重點(diǎn)方面，它極大的提升車輛安全性、減少交通事故的發(fā)生，對(duì)車輛乘坐舒適性及主動(dòng)安全性都存在的巨大的研發(fā)潛力。

2 ACC 系統(tǒng)的控制策略研究現(xiàn)狀

2.1 最優(yōu)控制策略

這種控制策略是結(jié)合了最優(yōu)控制理論以及最優(yōu)化方法，它能在混合動(dòng)力汽車整車能量分配管理中進(jìn)行使用，目前主要有大多基于 Bellman 動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論的汽車系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)相關(guān)控制策略和基于古典變分法的車輛系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)控制策略。這種控制策略的控制品質(zhì)較好且控制精度較高，在機(jī)械及其汽車領(lǐng)域應(yīng)用前景非常廣闊，但是在車輛系統(tǒng)動(dòng)力控制系統(tǒng)中應(yīng)用不是很成熟，目前，仍處于開發(fā)和測(cè)試階段。

2.2 模糊控制策略

它是根據(jù)模糊控制器中編輯的模糊規(guī)則和語(yǔ)言來(lái)判定汽車的運(yùn)行模式和功率分配的情況。把相對(duì)距離、車速、誤差值、功率或轉(zhuǎn)矩等參量作為控制器的輸入變量，控制器的建立是根據(jù)模糊的輸入變量，通過(guò)模糊控制器的來(lái)決定車輛的運(yùn)行情況，從而可實(shí)現(xiàn)對(duì)整車系統(tǒng)的動(dòng)力進(jìn)行最佳控制。優(yōu)點(diǎn)如下：能夠設(shè)計(jì)出難以精確定量表達(dá)的控制規(guī)則，根據(jù)駕駛?cè)说牟僮餍袨榱?xí)慣和動(dòng)作，還可以實(shí)現(xiàn)不同影響因素的相互取舍，且它的穩(wěn)定性較好。原理框圖1 如下圖所示。

圖1 模糊控制的基本原理框圖

2.3 Stop&GO 控制策略

Villagra 等人考慮到 ACC 的期望加速度或者是期望減速度的目的是為了保持理想的速度和車間距離而STOP&GO 工況在城市中是常見的，在這種工況中車輛經(jīng)常急加速或者減速，所以將ACC 與STOP&GO 分開來(lái)進(jìn)行處理，通過(guò)限定加速度方法來(lái)確保 STOP&GO 系統(tǒng)的運(yùn)行部至于太劇烈。而Martinez 等人將ACC 與STOP&GO 看做是統(tǒng)一的控制系統(tǒng)，采用模型匹配的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)控制器輸入的期望加速度，從而實(shí)現(xiàn)在不同工況中車輛能夠及時(shí)的響應(yīng)，快同時(shí)也考慮了成員的舒適性。

3 自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的兩種典型控制算法研究現(xiàn)狀

3.1 模糊控制

因?yàn)槟：刂瞥３Ｖ恍枰豢貙?duì)象精確的數(shù)學(xué)模型，模糊控制的算法控制結(jié)構(gòu)相對(duì)比較簡(jiǎn)單，控制系統(tǒng)對(duì)輸入量變化以及外界干擾反映較差，對(duì)于非線性巡航控制系統(tǒng)有很強(qiáng)適應(yīng)性。車輛行駛過(guò)程是非常復(fù)雜的、時(shí)變非線性控制系統(tǒng)，模糊邏輯控制方法非常適用于車輛自適應(yīng)巡航控制。原理框圖如圖2 所示：

圖2 模糊控制算法框圖

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種模擬人類大腦進(jìn)行辨識(shí)和判別控制算法，它更是復(fù)雜的非線性控制算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法通過(guò)模仿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巡航控制系統(tǒng)過(guò)程：學(xué)習(xí)以及運(yùn)行的整個(gè)過(guò)程，通過(guò)學(xué)習(xí)控制規(guī)則從而來(lái)對(duì)巡航控制系統(tǒng)的輸入信號(hào)進(jìn)行計(jì)算和處理。它的核心就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)輸入到輸出變量的映射關(guān)系。汽車在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，一般都是復(fù)雜非線性的，還是一個(gè)變化很快的動(dòng)態(tài)運(yùn)抵過(guò)程。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制具有良好的聯(lián)想性、適應(yīng)性，要進(jìn)行自適應(yīng)巡航控制需要的參數(shù)范圍比較多，實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中不可能把此時(shí)的數(shù)據(jù)都統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，在控制自適應(yīng)巡航系統(tǒng)時(shí)不需要精確的數(shù)學(xué)模型，所以它常與模糊控制算法相結(jié)合，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法是目前結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，響應(yīng)較快以及靈敏度較高的控制算法之一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)模糊化和解模糊的過(guò)程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法結(jié)構(gòu)相當(dāng)復(fù)雜，系統(tǒng)精度不是很高，所以實(shí)際應(yīng)用中這種控制算法也有一定的局限性。

4 結(jié)語(yǔ)

本文總體敘述了ACC 系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，目前國(guó)外在已經(jīng)在巡航控制系統(tǒng)上做了很多有關(guān)于控制理論的研究工作，對(duì)于自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的控制理論已經(jīng)有了一定的研究成果和進(jìn)展，且汽車自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)已經(jīng)在某些高檔轎車上實(shí)現(xiàn)，了，如奔馳 S 級(jí)、寶馬 7 系列、豐田 Progress 等。而國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域的研究與發(fā)達(dá)國(guó)家有很大的差距，國(guó)內(nèi)關(guān)于巡航控制系統(tǒng)的研究主要集中在高校和科研機(jī)構(gòu)。因此，深入研究巡航控制系統(tǒng)的控制理論和方法，研發(fā)出實(shí)用的車輛產(chǎn)品，是我國(guó)對(duì)于安全駕駛輔助系統(tǒng)中的 ACC 系統(tǒng)的研究重點(diǎn)。