蔡博 陳韜 回春

摘? 要： 為了保證車輛自適應(yīng)巡航控制（ACC）系統(tǒng)的安全性、跟蹤效果和穩(wěn)定性，基于車輛安全距離模型建立了車輛自適應(yīng)巡航控制模型，在Trucksim中搭建CACC跟馳控制系統(tǒng);通過Simulink與Trucksim聯(lián)合仿真，驗證系統(tǒng)的可行性。仿真結(jié)果表明，在車輛編隊的行駛過程中，前后車的車距始終在設(shè)定的安全距離范圍內(nèi)波動，具有良好的安全性;跟隨車輛的相對速度和相對距離波動極小，具有良好的穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞： 自適應(yīng)巡航控制; 安全距離; 控制模型; 聯(lián)合仿真

中圖分類號：TP13? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2021）02-21-04

Abstract： In order to ensure the safety， tracking effect and stability of the vehicle adaptive cruise control （ACC）， the ACC control model is established based on vehicle safety distance model， and a cooperative adaptive cruise control （CACC） car-following system is constructed in Trucksim; the feasibility of the system is verified by the joint simulation of Simulink and Trucksim. The simulation results shows that during the process of vehicle formation driving， the distance between the front and rear vehicles fluctuated within the set safe distance， which is of good safety， while the relative speed and distance of the following vehicles fluctuated within a very narrow range， which is of good stability.

Key words： adaptive cruise control; safety distance; control model; joint simulation

0 引言

作為高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的核心子系統(tǒng)，自適應(yīng)巡航控制（ACC）系統(tǒng)具有定速巡航的能力，同時又能通過傳感器檢測獲知前方車輛坐標的位置，將檢測到的信息傳給中央處理器進行融合，根據(jù)信息融合處理的結(jié)果，子系統(tǒng)控制策略將確定是否調(diào)整巡航狀態(tài)，或告知駕駛員與前車之間的安全距離，從而保持本車與前車安全間距，如此極大地提升車輛安全性、減少交通事故發(fā)生率，對車輛乘坐舒適性及主動安全性都有重要意義。

ACC的主要目的是實現(xiàn)跟車，保證車輛安全性與穩(wěn)定性，合適的控制策略和控制算法是其中的重點與難點。Ayres[1]等人結(jié)合實際情況，根據(jù)工況和車速對間距控制策略開發(fā)了基于變化的車間時距的間距策略，這種控制策略在汽車領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊，但是在車輛動力控制中應(yīng)用不是很成熟;Burgett[2]等人基于車道變換，建立了車輛跟車安全間距策略;武漢理工大學(xué)李想[3]等人提出了一種采用變權(quán)重系數(shù)的線性二次型最優(yōu)控制算法，利用采集的車輛速度建立模糊控制器，動態(tài)選取線性二次型調(diào)節(jié)器的權(quán)重系數(shù)，從而得到最優(yōu)的目標加速度;華南理工大學(xué)趙克剛[4]等人根據(jù)車輛運動學(xué)方程和軌跡跟蹤狀態(tài)，建立軌跡跟蹤誤差模型，采用線性二次型最優(yōu)控制方法，以動態(tài)跟蹤誤差、控制能量消耗綜合最優(yōu)為目標，通過不同速度時的目標權(quán)重系數(shù)調(diào)整，實現(xiàn)了速度自適應(yīng)的車輛軌跡跟蹤最優(yōu)控制;浙江大學(xué)羅莉華[5]等人在模型預(yù)測控制的框架下，將汽車自適應(yīng)巡航控制算法設(shè)計轉(zhuǎn)化為帶約束的線性二次優(yōu)化問題，該控制系統(tǒng)對于非線性控制系統(tǒng)有較強的適應(yīng)性。目前的研究雖然能夠針對車輛ACC功能實現(xiàn)在特定條件下有一定的效果與作用，但是在兩車安全距離控制效果、穩(wěn)定性、安全性等方面還有很大的局限性。

本研究在建立復(fù)雜條件下的車輛動力學(xué)模型基礎(chǔ)上，利用雷達傳感器獲取本車和周圍車輛的信息，考慮車輛行駛的安全性、穩(wěn)定性和高效性，提出一種具有實時性的安全距離算法，考慮車輛相對速度和相對距離，使用安全距離控制算法搭建車輛自適應(yīng)巡航控制模型，最終實現(xiàn)對車輛的實時控制。最后通過Trucksim和Simulink聯(lián)合仿真驗證實驗，把目標速度和相對距離與實際速度和實際相對距離進行對比分析，驗證車輛動力學(xué)模型和控制算法的有效性和實時性。

1 CACC跟馳距離建模

在Trucksim中搭建車輛的整車模型，通過雷達系統(tǒng)將探測到的信息傳遞給安全距離控制模塊，經(jīng)過處理和計算后得到期望加速度并輸出至車輛控制系統(tǒng)，車輛控制系統(tǒng)按照此期望加速度輸出節(jié)氣門開度和制動壓力值至執(zhí)行機構(gòu)進行制動調(diào)節(jié)[6]，將該信息傳輸至后車的信息感知模塊，為后車實現(xiàn)自適應(yīng)巡航提供信息。本文所使用的安全距離公式[7]如下：

根據(jù)此安全距離模型，搭建自適應(yīng)巡航的安全行車間距控制系統(tǒng)，如圖1所示。

考慮到驗證車輛隊列的安全性和穩(wěn)定性，本文在ACC安全距離模型的基礎(chǔ)上，建立一個行駛在道路狀況良好的CACC車隊，該車隊包括一輛頭車和四輛跟隨車輛，車隊中的車輛可以通過V2V通信技術(shù)將車隊信息由頭車同時傳遞到跟隨車輛1、2、3、4，編隊車輛如圖2所示。

2 仿真分析與工況設(shè)置

為驗證設(shè)計的車輛自適應(yīng)巡航控制模型，選取了直道前車加速工況、直道前車減速工況、以及彎道前車加減速行駛工況這三種典型工況進行仿真試驗，通過判斷行駛過程中車輛能不能有效避免碰撞來評價安全性，通過分析速度、車間距的調(diào)整及其跟蹤性能來評價系統(tǒng)的跟車性。在直道前車加速工況中設(shè)置前車初始車速為50km/h運行時間為5秒，之后開始在20s內(nèi)勻加速至70km/h，道路為3000m長直線;直道前車減速工況設(shè)置情況與前車加速工況相同為3000m長直線，速度設(shè)置為前車初始車速為70km/h運行時間為5s，之后在20s內(nèi)勻減速至70km/h;彎道前車加減速行駛工況道路設(shè)置為直道彎道混合的道路，但在選擇道路上，為了體現(xiàn)道路的復(fù)雜性，特選取景區(qū)公路作為工況測試道路，進行速度工況設(shè)置時考慮到驗證為復(fù)雜情況，故而對車輛速度無規(guī)律要求。三種工況的首車速度如圖3、圖4、圖5所示?？紤]到卡車的慣性問題，本實驗采用的安全相對距離設(shè)定值50m。

3 仿真試驗

3.1 前車加速工況仿真驗證

完成相關(guān)參數(shù)設(shè)置后，仿真結(jié)果如圖6、7所示，從中可以看出，因前車在5～25s之間做勻加速行駛，速度也隨之增加，隨著第一輛車車速的快速升高，第二輛車能有效跟蹤前車，在5s時立即進入加速行駛狀態(tài)，速度也隨之升高，第三、四、五輛車同步感知第一輛車的行駛工況自動提升車輛速度。在相對速度和相對距離的同時調(diào)節(jié)下，編隊車輛之間的相對距離始終圍繞設(shè)定值波動，且波動范圍很小。

從上述仿真結(jié)果可知，在前車加速工況，所設(shè)計的車輛自適應(yīng)巡航模型能有效的控制車輛跟蹤前車，并始終能在期望的安全距離內(nèi)行駛。

3.2 前車減速工況仿真驗證

仿真結(jié)果如圖8、圖9所示，從圖中可以知道，前車在5～25s之間做勻減速行駛，因此速度也隨之減小。盡管第一輛車的車速迅速降低，第二輛車仍能有效跟蹤前車，由于第二輛車與第一輛車的相對距離較大，為了提高交通道路使用率，在5s時并沒有立即進入減速行駛狀態(tài)，而是保持繼續(xù)加速，速度隨之升高，相對距離逐漸變小。車輛根據(jù)ACC安全距離模型，綜合考慮相對速度和相對位移之后，將車距控制在設(shè)定值附近。第三、四、五輛車同步感知第一輛車的行駛工況并自動調(diào)節(jié)車輛速度。在同時考慮相對速度和相對距離的情況下，車輛編隊的相對距離始終圍繞設(shè)定值波動，且波動范圍很小。

通過上述仿真結(jié)果可知，在前車勻減速工況下，所設(shè)計的車輛自適應(yīng)巡航模型，能有效的控制車輛跟蹤前車，并始終能在期望的安全距離內(nèi)行駛。

3.3 彎道加減速行駛工況仿真驗證

前車在復(fù)雜工況下行駛的仿真結(jié)果如圖10、圖11所示。從圖中可以看出，第一輛車的速度是不確定、無規(guī)律的，既存在加速工況又存在減速工況，這對整個車隊信息感知和速度調(diào)整的靈敏度要求很高，但從仿真結(jié)果可以看車，后車在感知前車信息后，仍然能夠迅速根據(jù)相對速度和相對距離情況綜合分析，控制自車車速。車輛在允許范圍內(nèi)進行運動，未發(fā)生碰撞，盡管第一輛車與第二輛車的相對距離變化較大，但第二、三、四、五車之間的相對距離穩(wěn)定，且都是在安全距離設(shè)定值附近。

通過上述仿真結(jié)果可知，盡管前車的行駛工況復(fù)雜，所設(shè)計的車輛自適應(yīng)巡航模型能有效的控制車輛跟蹤前車，并最終能在期望的安全距離內(nèi)行駛。

4 結(jié)束語

本文基于安全距離模型，建立了CACC跟馳控制算法，在Simulink中建立了CACC跟馳控制模型，進行了Trucksim、Simulink聯(lián)合仿真，在前車勻加速、前車勻減速以及彎道加減速這三種工況下進行了仿真驗證。仿真結(jié)果表明，考慮相對車速和相對距離的控制策略，不僅保證了車輛行駛過程中的安全性，還可以使車輛與車輛間具有較好的跟隨精度，驗證了所設(shè)計控制系統(tǒng)的有效性。

參考文獻（References）：

[1] Ayres T J， Li L， Schleuning D， et al. Preferred Time-Headway of Highway Drivers.Proceedings of the Intelligent Transportation System[C] //2001 Proceedings 2001 IEEE， F，2001.

[2] Burgett AL， Carter A， Miller R J， et al. A Collision Warning Algorithm for Rear-End Collisions;Proceeding of the 16th International Technical Conference on Enhanced Safety of Vehicles（ESV）[C] //Windsor， Canada， F，1998.

[3] 李想，曾春年，羅杰，et al.基于線性二次型最優(yōu)控制的自適應(yīng)巡航控制算法研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報（信息與管理工程版），2019.41（2）：191-196

[4] 趙克剛，郭泉成，裴鋒，梁政燾.基于最優(yōu)控制的智能車軌跡跟蹤算法[J].機械與電子，2018.36（7）：76-80

[5] Luo L H，Bu H，Li P，et a1.Model predictive control for adaptive cruise control with multi—objectives：comfort，fuel-economy，safety and car-following[J].Journal of Zhejiang University Science A，2010.11（3）：191-201

[6] 何德峰，崔靖龍，何文韜.自主車輛高效多目標預(yù)測巡航控制[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2020.48（4）：355-360

[7] Bierley， R.L（1963）. Investigation of an inter vehicle spacing display.High w. Res.Rec.，25，58-75