張 濤，鄒 淵，張旭東，劉獻韜，王文偉

（1.北京理工大學機械與車輛學院，北京 100081； 2.北京電動車輛協(xié)同創(chuàng)新中心，北京 100081）

前言

自適應(yīng)巡航控制（ACC）［1］作為重要的輔助駕駛方式之一，受到越來越多的研究與改進，通過在傳統(tǒng)ACC系統(tǒng)的基礎(chǔ)上增加車間通信（V2V）設(shè)備［2］來獲取周邊車輛信息，并構(gòu)建網(wǎng)聯(lián)協(xié)同控制車隊，被稱為協(xié)同自適應(yīng)巡航控制（CACC），能夠有效提升交通流通性［3］。與傳統(tǒng)ACC相比，CACC由于能夠通過無線通信直接獲取頭車的速度與加速度信息，可確保車隊實現(xiàn)快速跟車響應(yīng)。由于CACC系統(tǒng)通常用于固定的車隊，且需要指定頭車進行集中協(xié)同控制，因此不易于推廣到更廣泛的駕駛方式中。文獻［4］中提出網(wǎng)聯(lián)巡航控制（CCC）可不用局限于固定的車隊進行網(wǎng)聯(lián)巡航控制，每輛車作為獨立的分布式控制單元，與周圍網(wǎng)聯(lián)車輛進行通信并獲取前方與遠方車輛的信息，根據(jù)延時與通信拓撲結(jié)構(gòu)進行規(guī)劃跟車狀態(tài)。因此，網(wǎng)聯(lián)巡航控制（CCC）不僅可實現(xiàn)更快的控制響應(yīng)，更易于推廣到常規(guī)交通中應(yīng)用，且研究表明其在提高道路通行效率和安全性具有很大的潛力［5］。為了提高傳統(tǒng)CCC系統(tǒng)多場景下的適應(yīng)性，在針對實際高速道路上易于出現(xiàn)旁車并線進入車隊的問題，研究一種更安全、響應(yīng)更快速且易于設(shè)計與控制的分布式CCC系統(tǒng)是非常必要的。

針對網(wǎng)聯(lián)巡航控制車輛，國內(nèi)外研究機構(gòu)已開展研究，并取得一些研究成果。文獻［6］中基于前饋與反饋構(gòu)建了網(wǎng)聯(lián)巡航控制系統(tǒng)，仿真與實車對比了ACC與CCC的跟車效果，驗證了CCC能夠在更短的跟車間距下保證隊列行駛的穩(wěn)定性；文獻［7］中基于線性控制算法以及模型預測控制算法（MPC）設(shè)計網(wǎng)聯(lián)巡航控制策略，但并未涉及底層驅(qū)動機構(gòu)的模型設(shè)計與控制；文獻［8］中基于滑?？刂铺岢銮昂髢绍噮f(xié)同主動避撞算法，但并未考慮旁車入列時的避障問題；文獻［9］中提出基于模糊支持向量機算法構(gòu)造旁車并線意圖識別器，進而提升主車的行駛安全性，由于識別結(jié)果與訓練樣本有關(guān)，因此識別準確度不能保證；文獻［10］～文獻［12］中詳細分析了驅(qū)動延遲、通信延遲和增益參數(shù)對隊列網(wǎng)聯(lián)巡航控制穩(wěn)定性的影響，對比了不同的通信拓撲結(jié)構(gòu)下的車輛穩(wěn)定控制參數(shù)取值范圍，但多數(shù)仿真前提條件過于理想化，且并未進行實車驗證，不宜在真實交通中推廣；文獻［13］中分析了自動駕駛車輛間的并線協(xié)同控制方式，并未考慮并線過程對主車的影響。目前關(guān)于智能車輛的技術(shù)研究，多集中在跟車的穩(wěn)定性和預測控制上，而對多變環(huán)境的適應(yīng)性研究拓展比較小，特別是換道車輛干擾主車安全行駛的問題有待深入研究。

本文中設(shè)計了分布式應(yīng)用的分層CCC網(wǎng)聯(lián)巡航控制系統(tǒng)，并提出一種考慮旁車并線行為的跟車策略，保證在復雜行駛條件下，針對任何旁車道車輛并線進入主車道的行為，均可以進行目標識別并制定適當?shù)母嚲嚯x，進而提升網(wǎng)聯(lián)車輛的行駛主動安全性和系統(tǒng)環(huán)境適應(yīng)性。

1 網(wǎng)聯(lián)巡航控制器系統(tǒng)設(shè)計

網(wǎng)聯(lián)巡航隊列如圖1所示，在任意相鄰兩車跟隨系統(tǒng)中，當?shù)趇輛車作為主車時，第i+1車為其前車。通常，σ表示車間通信延時，是由于通信間歇性和數(shù)據(jù)包組丟失引起，通信頻率一般為10 Hz，通常取平均通信周期0.15 s；τ為傳感器驅(qū)動延時，一般為0.1～0.3 s，是由于目標識別系統(tǒng)到執(zhí)行器的響應(yīng)耗時引起，執(zhí)行器的響應(yīng)一般可表征為1階慣性延遲環(huán)節(jié)［14］，本文中為簡化傳遞鏈模型，取特定延時τ≈0.3 s。d和v為前后兩車間的縱向相對車距和車速，一般通過前向目標識別系統(tǒng)測得；a為前車加速度，通過V2V通信獲取。

圖1 車輛網(wǎng)聯(lián)巡航行駛示意圖

本文中構(gòu)建了一個涵蓋感知-決策-控制的分布式分層控制系統(tǒng)，如圖2所示。圖中：vsx，vsy分別表示旁車的橫向、縱向速度；lsy表示旁車與主車的橫向距離；h0，1和 h0，side表示相應(yīng)的兩車縱向距離；感知層用于測量周圍車輛的相對距離和速度，V2V用于接收周圍車輛的加速度信息；旁車狀態(tài)模塊用于區(qū)分旁車與前車；跟車策略生成模塊決定是改變當前正在執(zhí)行的跟車策略，并將最終決策發(fā)送至跟蹤目標生成模塊；跟蹤目標生成模塊計算產(chǎn)生當前跟車策略下的期望車速、跟車間距；CCC控制器計算獲得主車期望加速度，進行查表輸出驅(qū)動與制動信號。

圖2 分布式網(wǎng)聯(lián)車輛分層控制系統(tǒng)

1.1 跟車策略

網(wǎng)聯(lián)車輛跟車策略的目標是引導主車與前車保持相對的安全距離與車速，常用跟車距離模型為：固定跟車距離模型、固定跟車時距模型和非線性間距模型等［15-17］，本文中參考固定跟車時距模型，跟車距離-速度策略如下：

式中v（h）為對應(yīng)當前車距h時的主車期望車速，m/s。無旁車時，主車與前車的間距 h=h0，1，h∈［0，∞），單位為 m，固定車間時距為 th=（hgo-hst）/vmax。

式（1）對應(yīng)的距離策略如圖3所示。當h＜hst時，主車期望車速降為0，hst即為停車距離；當h＞hgo時，主車期望車速到達最大值vmax，主車不再繼續(xù)加速跟隨，確保了隊列中行駛車輛的安全性。

圖3 跟車速度與跟車距離關(guān)系

本文中設(shè)定 hst=5 m，hgo=35 m，vmax=30 m/s，根據(jù)式（1）可知，60 km/h的跟車速度下，車間距離達到22 m，足夠一些激進駕駛員進行并線操作。一般在換道軌跡中間處，旁車縱向速度接近于前車速度，且橫向移動速度波動不會太大，可認為vsy為定值。研究指出，超過99.7%的車輛會在12 s內(nèi)完成換道［18］，而國內(nèi)普通高速公路單車道寬度為3.75 m，橫向移動速度一般小于1 m/s。當車輛并入主車道后突然被識別為新的跟蹤目標，主車往往會緊急制動來保證安全的跟車距離，易引發(fā)后續(xù)車輛的危險碰撞行為。因此，主車的跟車距離 h=h（0，1）應(yīng)該不僅考慮主車與前車之間的縱向距離h0，1，同時還考慮主車與旁車的縱向距離h0，side，如式（2）所示，其中系數(shù)λ為旁車縱向距離參考權(quán)重；式（3）用于計算并線瞬時剩余時間；式（4）用于將時間參數(shù)平滑處理，并映射為相應(yīng)的無綱量權(quán)重系數(shù)λ。

h（0，1）（t）=λh0，side（t）+（1-λ）h0，1（t） （2）

為了提高目標識別的有效性，在模式識別中對式（3）添加如下約束：

（1）權(quán)重系數(shù)最大為1，即Ts的計算值應(yīng)限制在1 s內(nèi)；規(guī)定橫向1 m的判斷區(qū)間，即當主車與旁車的橫向距離超過1 m時，不進行旁車行為預判，令Ts=1 s（對應(yīng) λ為 0，此時 h（0，1）=h0，1）；

（2）當vsy≤0時，即旁車橫向相對靜止或橫向遠離主車時，令Ts=1 s（對應(yīng)λ為0）；

（3）當lsy＜0時，即旁車已經(jīng)部分駛?cè)胫鬈囆旭偮窂椒秶鷥?nèi)，此時可認為旁車真實發(fā)生了并線行為，系統(tǒng)需要將旁車更新為新的前車目標。

權(quán)重系數(shù)λ并不是用來鑒定旁車并線行為，而是將旁車并線的趨勢轉(zhuǎn)化為參考量。圖4（a）為旁車橫向勻速移動到主車車道過程中各參數(shù)變化，通過式（4）可將時間參數(shù)轉(zhuǎn)為旁車參考權(quán)重系數(shù)λ；圖4（b）顯示旁車在橫向近距離lsy處左右晃動時的參數(shù)變化，從系數(shù)λ可以看出，式（4）對旁車橫向低速擾動具有一定的平滑處理作用。

圖4 旁車并線過程中權(quán)重系數(shù)的變化

1.2 網(wǎng)聯(lián)巡航CCC控制器

車輛動力系統(tǒng)是一個復雜的非線性系統(tǒng)，在CCC控制器的設(shè)計中，忽略基于物理模型中的空氣阻力和滾動阻力，結(jié)合測量與網(wǎng)聯(lián)通信接收到的前方車輛行駛參數(shù)，以及考慮到通信延遲、傳感器驅(qū)動延時和旁車道車輛，主車加速度·v（t）由 CCC0控制器直接確定：

式中：z·0（t）為在當前跟車距離策略下的主車期望車速與實際車速的偏差為主車與前車的速度偏差；為通過無線通信獲得的前車加速度；α，β，γ分別為各項增益參數(shù)。

前車以穩(wěn)定速度v*行駛時，CCC控制器將逐漸調(diào)整主車狀態(tài)，獲得理想的跟車速度與跟車距離平衡v*=v（h*）。在平衡狀態(tài)下，定義前車的平衡速度擾動：

代入式（5）可轉(zhuǎn)化為如下擾動形式：

式中f*=v·（h*）且車間時距th=1/f*，根據(jù)式（7）的定義，令前車的速度擾動 v～1（t）作為輸入，主車的速度擾動v～0（t）為輸出，建立車輛頭尾擾動傳遞函數(shù)，并進行拉普拉斯變換，得到：

在下文中，假設(shè)前車的自身傳感器穩(wěn)定可靠，重點分析主車控制器在不同參數(shù)下的穩(wěn)定性。

2 CCC控制器線性穩(wěn)定性分析

網(wǎng)聯(lián)巡航隊列的穩(wěn)定性一般包括兩方面：個體車輛穩(wěn)定性（plant stability）和車輛隊列的穩(wěn)定性（string stability）。個體車輛穩(wěn)定性指主車能夠達到與前車相同的穩(wěn)定速度；隊列穩(wěn)定性是指前車的速度波動可在向后傳遞過程中被主車衰減，確保整個車隊不會出現(xiàn)放大的速度波動。根據(jù)文獻［12］可知，個體車輛穩(wěn)定性是由式（8）傳遞函數(shù)的分母決定，即當且僅當特征方程：

所有解都位于復平面的左半平面上，系統(tǒng)才是穩(wěn)定的。令 s=jΩ，Ω≥0，代入式（9）特征方程，化簡將實部與虛部分開：

得到如下穩(wěn)定邊界形式：

由式（9）可看出，加速度反饋信號并不影響個體車輛穩(wěn)定性，式（11）穩(wěn)定性邊界內(nèi)的參數(shù)可確保系統(tǒng)穩(wěn)定。

由于擾動信號可使用傅里葉分量來表示，并且疊加適用于線性系統(tǒng)，因此當針對所有激勵頻率的正弦擾動信號在前車與主車之間傳遞并衰減時，可確保頭尾車輛的列穩(wěn)定性，其穩(wěn)定必要條件如下：

在頭尾穩(wěn)定性區(qū)間邊界上，存在某一頻率的擾動信號，使|Γ0，1（jω）|=1且滿足：

由式（8）、式（12）和式（13）可看出，列穩(wěn)定與參數(shù) α，β，γ，τ，σ，f*都有關(guān)系。使用 Matlab求解式（13），并繪制穩(wěn)定圖。

取 σ=0.15 s，τ=0.3 s，γ=0.5，且 th=1/f*=1 s，使用 Matlab繪制式（11）和式（13）的數(shù)值解，得到（α，β）的穩(wěn)定性圖譜，如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)參數(shù)穩(wěn)定性圖譜和傳遞函數(shù)伯德圖幅值

個體穩(wěn)定性邊界如圖5（a）中深黑線所示，由淺灰色和深灰色區(qū)域共同組成；列穩(wěn)定性邊界如圖5（a）中的灰線所示，由深灰色區(qū)域組成；在深灰色區(qū)域之外的參數(shù)將導致式（8）在某些頻率范圍時具有大于1的幅值，即擾動傳遞被放大。取圖5（a）中A～F點所對應(yīng)的參數(shù)，繪制傳遞函數(shù)伯德圖所對應(yīng)的幅值圖，如圖5（b）所示，由圖中可以看出：A，B和F點參數(shù)對應(yīng)的傳遞函數(shù)幅值最大值均大于1，且A和B點在高頻擾動處出現(xiàn)不穩(wěn)定性，F(xiàn)點在低頻處（ω→0）出現(xiàn)不穩(wěn)定性；C和E兩點參數(shù)均處于臨界穩(wěn)定邊界上，其對應(yīng)傳遞函數(shù)幅值最大為1，其中E點在為低頻臨界點；D點參數(shù)在列穩(wěn)定區(qū)域內(nèi)，系統(tǒng)穩(wěn)定。

車輛的驅(qū)動延時一般較為固定，而通信延時可能隨時間變化而變化，其對主車的穩(wěn)定性影響主要表征為時變的延時值差異較大。進一步，繪制不同的驅(qū)動延時與通信延時下的（σ，β）穩(wěn)定性圖譜，如圖6所示。結(jié)果表明：隨τ和σ的增大，列穩(wěn)定性參數(shù)區(qū)域逐漸變??；當 τ=0.3 s時，通信延時超過0.8 s的控制器已經(jīng)無法保證列穩(wěn)定性。即CCC控制器存在一定的通信延時，仍舊可確保隊列穩(wěn)定性。

圖6 不同延時值下的系統(tǒng)穩(wěn)定性圖譜

由上可知，針對系統(tǒng)存在的不同延時，可通過合理選擇控制器各項系數(shù)值大小，確保網(wǎng)聯(lián)車隊的系統(tǒng)穩(wěn)定性。在Matlab/Simulink中建立4車的網(wǎng)聯(lián)巡航控制車隊模型，前車速度波動 v～（t）=5sin（0.5πt），單位 km/h，由于真實車輛加速度有限，且過大的加速度變化值影響乘車的舒適性，取相對較小的增益系數(shù)進行仿真，令α=0.7，β=0.5，τ=0.3 s，σ=0.15 s，f*=1，仿真結(jié)果如圖7所示。結(jié)果表明，在同樣控制參數(shù)下，不存在加速度反饋時，隊列速度波動被放大，從圖7（b）中可以看出，CCC系統(tǒng)中，存在加速度反饋時，每輛車都表現(xiàn)出了較好的跟車響應(yīng)，而且速度波動呈現(xiàn)衰減趨勢，確保了隊列行駛的穩(wěn)定性。

圖7 網(wǎng)聯(lián)隊列跟車仿真速度曲線

由于CCC系統(tǒng)中每輛車均可采用相同的控制與跟車策略，且設(shè)定主車只接收其前車的加速度信號，更遠處車輛的狀態(tài)對所討論的主車沒有直接的影響，故后續(xù)只需討論連續(xù)兩車的跟車行駛狀態(tài)即可。下文中建立兩種跟車并線試驗，一種是針對式（2）動態(tài)跟車策略的跟車仿真M1，一種是不考慮旁車并線過程的跟車仿真M2。兩種仿真中，所有車輛均以20 m/s的速度勻速行駛，且旁車在主車前向17 m處以0.3 m/s的橫向速度移動到主車與前車的間隙中，其中 α，β，γ，τ，σ，f*參數(shù)值與圖 7（b）相同；在計算過程中將Ts放大1.5倍以延長預判時間至1.5 s，在M2中，只有旁車與主車的橫向距離lsy＜0時，主車才更新的跟蹤目標。

主車的動力學響應(yīng)仿真曲線如圖8所示，圖中左側(cè)虛線代表主車開始考慮旁車影響的時刻點，右側(cè)虛線代表旁車橫向移動到主車正前方范圍內(nèi)（lsy＜0）的時刻點，兩虛線的間隔時間為1.5 s。圖8（a）中實線表示旁車參考權(quán)重系數(shù)的變化。圖8（b）表示主車與旁車間的縱向距離，從圖中可以看到，兩種仿真下，主車與旁車的縱向距離均達到安全距離25 m，在第5.3 s，與M2相比，M1的主車與旁車的縱向距離已經(jīng)增加2 m以上。圖8（c）表示主車的加速度，從圖中深色黑線可以看出，突然出現(xiàn)的新目標會導致主車緊急制動，加速度變化幅度較大，影響乘坐舒適性，而緊急制動行為會嚴重影響交通安全性與交通流通性，相比較策略（2）下的主車加速度，由于提前進行緩慢制動而沒有出現(xiàn)緊急制動，加速度變化較為平滑。圖8（d）為主車的速度波動圖，從圖中可以看出，策略（2）下的主車速度波動更小，更有利于車隊的穩(wěn)定性。綜上可知，考慮旁車并線過程的跟車策略可以使主車的跟車響應(yīng)更早、更快、更安全，有利于提升車隊的交通安全性。

圖8 主車動力學響應(yīng)仿真結(jié)果

3 CCC平臺搭建與實車驗證

3.1 試驗平臺搭建

試驗平臺如圖9所示，主車以北汽EU260純電動汽車為基礎(chǔ)，并針對其驅(qū)動與制動單元進行電控化改裝：加速度指令轉(zhuǎn)為對應(yīng)加速踏板電壓信號；制動指令轉(zhuǎn)為制動壓力信號，發(fā)送給電子真空助力器（EVB）來控制原車制動缸產(chǎn)生制動壓力；車間通信系統(tǒng)使用Cohda MK5的無線通信模塊，最大無障礙通信距離達到300 m；定位系統(tǒng)采用NAV982 GNSS導航儀，可準確收集實時地理位置、速度、加速度、航向角和制動狀態(tài)等；車載 CCC主控制器采用dSPACE作為實時控制系統(tǒng)，支持在Matlab/Simulink編譯環(huán)境下的模型自動生成代碼和下載，通過上位機ControlDesk可實現(xiàn)可視化的數(shù)據(jù)顯示與在線調(diào)參、存儲，方便試驗調(diào)試。

圖9 CCC車輛試驗平臺架構(gòu)

車輛前向目標識別系統(tǒng)采用Mobileye攝像頭與德爾福毫米波雷達融合解決方案，可準確識別出15個前向目標。由于采集到的目標為原始連續(xù)散點目標，采用文獻［19］中使用的門限值法和連續(xù)滑窗檢測，確定道路內(nèi)車輛目標的有效性。圖10（a）中框內(nèi)的車輛為監(jiān)控的目標車輛，圖10（b）為濾波處理后的相對縱向、橫向距離。從圖中可以看出，隨著目標車輛的右轉(zhuǎn)換道，測量計算得到的相對橫向距離逐漸變大。由于縱向跟車測試距離較近，目標車輛在橫向距離2.5 m時逐漸消失在視野內(nèi)，視野邊緣處視覺系統(tǒng)測量偏向角有偏差，導致橫向距離計算有誤差?？紤]到本文中跟車策略只考慮車輛邊沿1 m內(nèi)的橫向距離，可認為前向目標識別系統(tǒng)能夠準確測量出目標與主車的相對距離，且經(jīng)過濾波后的距離值更加準確。

圖10 目標車輛橫向移動過程的測試效果

3.2 實車試驗

在網(wǎng)聯(lián)車輛實車試驗中，為簡化電機、減速器、輪胎和風阻等非線性影響，將車輛動力學響應(yīng)特性簡化為逆動力學模型，通過標定實車的真實加速踏板行程-轉(zhuǎn)矩-車速曲線，并根據(jù)式（14）需求轉(zhuǎn)矩公式逆推車輛的加速度。

式中：r為車輪半徑；i為傳動系減速比；m為整備質(zhì)量；f為滾動阻力系數(shù)；CD為風阻系數(shù)；A為車輛正投影面積；δ為車輛旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)。通過實車試驗測得不同加速踏板開度下，電機轉(zhuǎn)矩-轉(zhuǎn)速關(guān)系曲線如圖11（a）所示，a為加速踏板行程值；測得不同車速下，不同制動壓力值所產(chǎn)生的制動減速度，如圖 11（b）所示。

圖11 加速度與控制指令的關(guān)系曲線圖

為了避免主動加速度與帶擋滑行加速度沖突以及防止頻繁加減速切換，測試了車輛帶擋滑行加速度，并對實測數(shù)據(jù)擬合后近似得到一個線性表達式：

as=-0.029v+0.174 （15）

式中：as為基準加速度，m/s2；v為車速，km/h。適當放寬車輛勻速時的加速度控制區(qū)間，在基準加速度上下設(shè)置切換邊界，如圖12所示。

圖12 加速度模式切換圖

進行最小兩車行駛隊列的跟車試驗，并加入第3輛車作為旁車。試驗場景如圖13所示，車輛都擁有網(wǎng)聯(lián)通信的能力，但只有主車作為被控對象，前車為人類駕駛。取 α=0.7，β=0.5，τ=0.3 s，σ=0.15 s，f*=1；由于實車對比試驗中無法精準復現(xiàn)旁車的行為，因此在實際并線試驗中，使用數(shù)學模型來模擬旁車的并線過程，旁車與主車縱向距離為12 m。

圖13 實車隊列行駛試驗場景

實車試驗場景設(shè)置如下：（1）無旁車，γ=0，前車自由行駛，主車跟隨效果如圖14（a）；（2）無旁車，γ=0.5 s，前車自由行駛，主車跟隨效果如圖14（b）；（3）有旁車，前車勻速行駛，針對是否考慮旁車并線的行為，試驗并觀察兩種情況下主車的速度變化，結(jié)果如圖 14（c）所示。

圖14 不同場景下的實車試驗結(jié)果

對比圖14（a）與圖 14（b）可以看到：不管是否有加速度反饋，均能保證個體車輛穩(wěn)定，主車達到前車的平衡速度；但不考慮前車加速度反饋時，主車速度波動放大，無法保證隊列穩(wěn)定性，考慮前車加速度信息時，主車能夠快速響應(yīng)前車的速度變化，并保持車速的一致性，降低速度波動的大小，進而保證了隊列的穩(wěn)定性；由實際跟車效果來看，由于存在通信延時和驅(qū)動延時，主車的速度變化響應(yīng)均會滯后于前車。對比圖14（c）與圖8（d）可見，主車速度變化趨勢與仿真結(jié)果吻合，主車通過減速調(diào)節(jié)跟車距離與速度，并達到最終等速穩(wěn)定行駛。由圖14（c）中虛線處可看出：考慮旁車并線的跟車策略時，主車在第7.5 s即開始出現(xiàn)減速行為，而未考慮旁車并線的主車在第8.5 s之后才出現(xiàn)減速行為，且速度變化幅度更大；證明了本文所提CCC跟車策略，在出現(xiàn)旁車并行情況下，可以實現(xiàn)更早、更快速準確的響應(yīng)，在保證隊列行駛穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上，提升了跟車的安全性。

4 結(jié)論

本文中以網(wǎng)聯(lián)電動車輛為基礎(chǔ)，設(shè)計了分布式的多層CCC網(wǎng)聯(lián)巡航控制系統(tǒng)，理論分析了控制參數(shù)對控制器穩(wěn)定性的影響，并在此基礎(chǔ)上提出了一種考慮旁車并線過程的跟車策略。實車試驗與理論仿真結(jié)果趨勢相同，表明考慮旁車并線過程的CCC控制器可以更早、更快地響應(yīng)旁車并線時的跟車目標變化，減小速度波動并降低車輛的緊急制動程度，提升乘坐的舒適性，保障了車隊行駛的安全性?？刂葡到y(tǒng)和跟車策略可用于任何主動控制駕駛的車輛中，保障人類駕駛與主動駕駛和諧相處的安全性。

由于受試驗條件限制，本文中試驗場景設(shè)計較為簡單，未來可開展多車非勻速下的穩(wěn)定性影響試驗，研究傳感器噪聲對穩(wěn)定性的影響。