車輛自適應(yīng)巡航分層控制系統(tǒng)的聯(lián)合仿真研究

張麗萍，劉 猛，劉志剛，謝黎明

（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

自適應(yīng)巡航控制是從傳統(tǒng)的定速巡航模式發(fā)展而來的，現(xiàn)在是主動安全領(lǐng)域研究的熱點，它可以隨著車輛當(dāng)前行駛環(huán)境的變化，通過安裝在車頭前端的雷達探測到相對位置和速度等信息和巡航控制器計算出此時自車的期望加速度值，能及時的控制自車加速或者減速，與前車保持更好的安全車距和相對速度，因此可以充分提高駕駛的舒適性和車輛的主動安全性。

目前，對ACC系統(tǒng)的巡航控制器和控制策略進行大量研究，巡航控制器的控制算法有：MPC控制算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法、模糊邏輯控制算法、滑膜控制算法等。控制器的控制結(jié)構(gòu)有：分層控制和整體控制。文獻[1]是整體控制結(jié)構(gòu)，在這里提出了一種模糊理論控制方法的控制器，主要研究了車距控制策略。文獻[2]是分層控制結(jié)構(gòu)，上層是基于最優(yōu)控制方法的控制器，下層是PID算法控制，主要研究了前車緊急制動工況控制策略，文獻[3]整體控制結(jié)構(gòu)，提出了基于模糊PID的控制理論的巡航控制器，并且主要考慮了定速模式和跟車模式之前的切換策略，文獻[4]，是用分層控制結(jié)構(gòu)，上層同樣使用基于最優(yōu)控制理論的巡航控制器器，下層控制器根據(jù)加速度值對車輛進行實時控制，主要考慮了車輛在行駛過程中的啟停工況的巡航控制策略。文獻[5]分層控制結(jié)構(gòu)，上層控制器采用最有控制理論，下層控制器使用模型匹配控制策略能較好適應(yīng)不同工況并且充分考慮了車輛的縱向，側(cè)向和垂向的耦合特性。文獻[6]整體控制結(jié)構(gòu)，應(yīng)用MPC控制算法的巡航控制器對車輛進行合理的控制，實現(xiàn)車輛由定速巡航控制到跟車巡航的切換策略。這里充分考慮到ACC系統(tǒng)的安全性和跟車性，同時也考慮到節(jié)氣門開度和制動壓力對成員舒適性的影響。首先在Prescan軟件上設(shè)置車輛參數(shù)建立并生成了車輛動力學(xué)模型其中包括駕駛員模型和發(fā)動機模型以及液力變矩器等模型，這些模型精確度高并能很好的反映系統(tǒng)的動態(tài)特性。在Simulink中建立逆縱向動力學(xué)模型，然后基于最優(yōu)控制理論設(shè)計了具有分層結(jié)構(gòu)的巡航控制器，最后進行Prescan和Matlab/Simu?link的聯(lián)合仿真分析，對兩種典型的汽車行駛工況進行了仿真驗證，并與文獻[1]提出的模糊算法進行了對比和分析，且只需對比自車速度和加速度即可得出相應(yīng)結(jié)論。

2 汽車自適應(yīng)巡航系統(tǒng)總體方案

汽車縱向運動的控制，需要多個模塊相互配合來完成，首先通過安裝在車前方的雷達系統(tǒng)收集前方車輛和道路信息，控制系統(tǒng)的作用是通過雷達和車身上的傳感器收集到的本車和前車的信息能夠計算出兩車之間理論的安全距離，通過安全距離的大小決定本車期望加速度a_des的值。上層控制器輸出的期望加速度值作為下層控制器的輸入值，車輛逆縱向動力學(xué)模型根據(jù)上層控制器的輸出的期望加速度a_des，從而能得到對應(yīng)的節(jié)氣門開度α_des和制動壓力P_des，用這兩個值來控制車輛縱向動力學(xué)模型，控制車輛的加速或者減速，最后實現(xiàn)自適應(yīng)巡航的功能。自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)總體方案，如圖1所示。

圖1 自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的總體方案Fig.1 General Design Scheme of Automobile Adaptive Cruise System

3 虛擬交通場景及車輛動力學(xué)系統(tǒng)建模

3.1 虛擬交通場景建立

這里采用汽車主動安全Prescan仿真軟件，它能夠更好的模擬真實的交通場景以及車輛行駛工況，構(gòu)建虛擬的道路條件和交通場景，在車輛前端放置TIS雷達并配置雷達參數(shù)，對模擬真實的行車工況進行仿真，驗證這里控制算法和策略的有效性。這里設(shè)計了兩種交通場景，一種場景是自車跟隨前車減速直至停止，另一種場景是自車正常行駛時前車突然插入并跟隨前車運動。

3.2 車輛縱向動力學(xué)模型建立

由車輛在行駛過程中的縱向受力情況，可建立運動方程如下：

式中：m—整車質(zhì)量；

Ft f—車輛的前輪驅(qū)動力；

Ft r—車輛的后輪阻力；

Fa—空氣阻力；

Ff—路面摩擦力。

在Object configuration-Dynamics customize 中對車輛的運行參數(shù)進行設(shè)置，即可生成動力學(xué)數(shù)學(xué)模型。設(shè)置參數(shù)，如圖2所示。

圖2 車輛動力學(xué)模型設(shè)置Fig.2 Vehicle Dynamics Model Settings

4 車輛自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的設(shè)計

實際道路的行駛工況復(fù)雜多變，因此ACC系統(tǒng)應(yīng)該具有合理的控制巡航車的車速隨目標(biāo)車的車速變化而進行相應(yīng)調(diào)整的能力。這里采用分層控制結(jié)構(gòu)，上層控制器根據(jù)雷達和自身的傳感器獲取到的相關(guān)行車信息進行分析，計算出此時期望加速度，下層控制器在考慮車輛自身參數(shù)和外界干擾等情況下，對車輛實時的控制，從而迅速、精確的實現(xiàn)期望的加速度。

自車與前車的運動學(xué)關(guān)系，如圖3所示。

圖3 ACC縱向運動學(xué)示意圖Fig.3 ACC Longitudinal Kinematics Diagram

式中：Δd—兩車間距誤差；Δv—相對速度；d—實際車距，ddes—期望車距；vp—前車速度；vf—自車速度。

這里用固定車間時距來代替期望車間時距，即

式中：th—車間時距；

d0—停車時兩車之間的最小安全車距。

可用1階慣性環(huán)節(jié)表示ACC車輛的實際加速度af和期望加速度afdes關(guān)系，即：

式中：KL—系統(tǒng)增益；TL—時間常數(shù)。

以Δd，Δv和af作為狀態(tài)變量，以af,des作為控制輸入量，把ap作為系統(tǒng)的擾動，可得狀態(tài)方程如下所示：

其中，

巡航系統(tǒng)控制目標(biāo)是要求Δd和Δv同時趨近于零。

經(jīng)過大量的實驗分析和驗證[6]，可知自車加速度值越小，乘客的乘坐舒適性和跟車適應(yīng)性就越高，即尋求

所以，取最小跟車期望加速度控制指標(biāo)函數(shù)為：

式中：q1—車距誤差；q2—相對速度；q3—自車加速度的加權(quán)系數(shù)；r—控制輸入量的加權(quán)系數(shù)，主要限制控制量的抖動。

最優(yōu)控制的目的就是要尋求最小的控制指標(biāo)J。

5 Prescan與Matlab/simulink聯(lián)合仿真

由荷蘭TNO 公司（1932年成立）開發(fā)的Prescan是當(dāng)前全球范圍內(nèi)處于領(lǐng)先地位的車輛主動安全仿真軟件，它以物理模型為基礎(chǔ)，支持?jǐn)z像頭、雷達、激光雷達、GPS、車車通信等多種主動安全系統(tǒng)的開發(fā)應(yīng)用。Prescan 能夠快速建立車輛行駛的模擬場景，并提供Carsim、Matlab/Simulink 等其他軟件良好的開發(fā)接口進行聯(lián)合仿真。Prescan軟件中自帶車輛動力學(xué)模型和外部接口且車輛動力學(xué)參數(shù)也較精確。在Prescan的GUI模塊中設(shè)置車輛動力學(xué)模型的參數(shù)，搭建車輛和道路環(huán)境等交通場景，將工作區(qū)域設(shè)置好的各個模塊分析、建立并導(dǎo)入Matlab/Simiulink 中得到聯(lián)合仿真模型，在Simulink中我們會看到所設(shè)置的各種模塊。在自動生成的Simulink環(huán)境下設(shè)計巡航控制器、逆縱向動力學(xué)模型等。聯(lián)合仿真模型，如圖4所示。

圖4 基于Prescan的聯(lián)合仿真控制模型Fig.4 Joint Simulation Control Model Based on Prescan

6 系統(tǒng)仿真驗證

6.1 加速跟隨工況

仿真結(jié)果，如圖5所示。最優(yōu)控制下的自車比模糊控制響應(yīng)更靈敏更具有快速性。（0～7）s 內(nèi)由于ACC 車輛沒有探測到前方車輛，屬于無目標(biāo)的狀態(tài)，此時進行的是巡航控制，從初始速度升高到巡航車速，當(dāng)7s時。主車在前方雷達系統(tǒng)檢測下識別前方車輛，因自車車輛速度大于前車，此時速度發(fā)生突變，自車車速響應(yīng)及時且沒有超調(diào)，隨著前方車輛的速度減小而減小，（7～40）s 時前車勻減速運動時直至停止，自車始終保持跟車狀態(tài)，雖然自車車速變化有一定的滯后，但在合理范圍內(nèi)。相對于模糊控制，最優(yōu)控制下的自車最大減速度和整體變化幅度更小，如圖6所示。在7s時，檢測到前方車輛自車加速度迅速降低，從而來避免與前車相撞，但減速以后還要繼續(xù)跟隨前車，所以從8s 開始，加速度在緩慢上升并且自車加速度變化范圍適中，降低了過大的減速度對乘坐舒適性的影響。表示自車在最優(yōu)控制下的制動壓力，如圖7所示。在（0～7）s為無目標(biāo)狀態(tài)，沒有檢測到前車，車輛無需制動操作，7s時檢測到前車，隨著前車速度改變的快慢自動調(diào)節(jié)制動缸壓力的大小，隨時間變化而慢慢變化，無突變現(xiàn)象，在保證制動效果的前提下，又兼顧乘員的舒適性。表示在最優(yōu)控制下的節(jié)氣門開度，如圖8 所示。前7s 主車進行的是巡航控制。有節(jié)氣門請求，沒有突變現(xiàn)象，7s 時主車檢測到前方車輛，因為主車速度比前車大，此時開始制動，沒有節(jié)氣門請求，控制效果良好。

圖5 速度變化曲線Fig.5 Velocity Change Curve

圖6 加速度變化曲線Fig.6 Acceleration Curve

圖7 制動壓力變化Fig.7 Braking Pressure Change

圖8 節(jié)氣門開度變化Fig.8 Throttle Opening Change

6.2 前車插入工況

仿真結(jié)果，如圖9所示。自車在最優(yōu)控制算法下18s時追上前車，而在模糊控制下自車20s左右追上前車，而且與模糊控制相比，在最優(yōu)控制下自車追趕前車的過程中速度變化相對較好。8s之前主車輛從初始速度開始進行巡航控制，速度迅速上升，當(dāng)8s時，前車突然插入，主車輛為避免碰撞且保證合適的跟車間距做出必要的速度調(diào)整，自車能及時減速，并在勻減速行駛時，自車速度與前車速度幾乎保持相同；相應(yīng)的從如圖10所示的仿真結(jié)果中我們可以看出，與模糊控制相比，最優(yōu)控制下的自車加速度的整體變化幅度更小。在8s時，前車突然插入，為了避免與前車發(fā)生碰撞，加速度的值也出現(xiàn)了激降的現(xiàn)象，在8s之后隨著前車?yán)^續(xù)勻減速行駛，加速度的值也開始升高在0附近波動，穩(wěn)定跟隨前車勻減速運動，上層控制器計算的期望加速度大小，沒有突變，基本處于穩(wěn)定狀態(tài)，且自車實際加速度的變化能精確并快速的反應(yīng)主車輛在道路上的實際行駛工況。在最優(yōu)控制下的開始時自車進行的是巡航控制無需制動請求，如圖11所示。此時制動力為0，由于在8s時前車的突然插入，自車通過雷達檢測到前方車輛時，上位機為了避免碰撞通過計算分析，給下位機較大的減速度，下位機及時做出響應(yīng)，此時主車采取緊急制動，制動壓力迅速升高，8s后要跟隨前車所以無需制動壓力，同樣的從如圖12所示的仿真結(jié)果中可以看到，在最優(yōu)控制下，試驗剛開始時進行的是定速巡航控制，有節(jié)氣門請求，當(dāng)8s時，主車輛進行的是制動請求，節(jié)氣門關(guān)閉，但在8s以后主車輛要跟隨前車所以節(jié)氣門開啟，由圖可以看到節(jié)氣門開度可以確保在加速過程不會太劇烈，且加速響應(yīng)又很靈敏。

圖9 速度變化曲線Fig.9 Velocity Change Curve

圖10 加速度變化曲線Fig.10 Acceleration Change Curve

圖11 制動壓力變化曲線Fig.11 Braking Pressure Curve

圖12 節(jié)氣門開度變化曲線Fig.12 Throttle Opening Curve

7 結(jié)論

（1）由Prescan所建立的車輛動力學(xué)模型與實際車型的結(jié)構(gòu)特性相同，車輛動力學(xué)系統(tǒng)能夠很好的執(zhí)行巡航控制器發(fā)出的命令請求，基于Prescan 軟件聯(lián)合仿真，更加真實的模擬了行車環(huán)境，使仿真結(jié)果更加真實，可信。

（2）從兩種工況的仿真結(jié)果來看，巡航控制器能在定速巡航和跟車模式之間切換順暢，響應(yīng)較快。當(dāng)前車緊急制動時，本車能夠快速地減速，這里制定的巡航策略可以在緊急行駛工況下主動進行干預(yù)并控制，從而避免交通事故發(fā)生，極大的提升了汽車安全性能。在跟車模式時，較準(zhǔn)確地跟隨前車運行，車速隨前車變化而改變。因此，這里設(shè)計的巡航控制器保證汽車的良好的跟蹤性、安全性和適應(yīng)性。這為車輛主動安全技術(shù)的深入研究奠定的一定的基礎(chǔ)。