CN101417655A - 一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其包括以下步骤：1)根据车辆多目标协调式自适应巡航控制的具体需求，设计MTC ACC的性能指标和I/O约束，并建立多目标优化控制问题；2)利用MTC ACC控制律滚动时域求解多目标优化控制问题，利用最优开环控制量进行反馈，实现闭环控制。本发明基于上述步骤的控制方法包括以下四部分内容：1.跟车系统纵向动力学建模；2.MTC ACC的性能指标设计；3.MTC ACC的I/O约束设计；4.MTC ACC控制律滚动时域求解。本发明通过构建多目标优化问题，不仅解决了燃油经济性、跟踪性能和驾驶员感受的矛盾性，而且在相同仿真工况下，与LQ ACC控制相比，同时降低了车辆的燃油消耗和跟踪误差，实现了多目标协调控制功能。

Description

一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法

技术领域

本发明涉及一种车辆纵向动力学控制方法，特别是关于一种基于模型预测控制理论的车辆多目标协调式自适应巡航控制方法。

背景技术

作为驾驶员辅助系统的重要组成部分，自适应巡航控制系统(ACC，AdaptiveCruise Control System)因具有减轻驾驶员疲劳强度，提高车辆行驶安全性和增加交通流量的潜力，得到各研究机构和汽车厂商的广泛关注。现有ACC系统多仅仅针对跟踪性能目标设计，但是随着ACC系统的逐渐普及和石油价格的增加，除必要的跟踪性能外，低油耗特性也成为ACC汽车追求的重要目标。此外，为增强驾驶员对ACC系统的信任度，ACC系统应符合驾驶员个体特性，提高乘坐舒适性，尽量减少驾驶员对ACC控制的干涉。这是新一代ACC系统的功能要求，该功能的基本特点为有效跟踪性能、低燃油消耗和符合驾驶员特性。实现新一代ACC系统的关键在于其控制方法，即一种可综合考虑跟踪误差、燃油消耗和驾驶员感受的自适应巡航控制方法，称为多目标协调式自适应巡航控制(MTC ACC，Multi-Target CoordinatedAdaptive Cruise Control)方法。目前，国内外在单一目标的ACC控制方法已经有初步的成果，但综合考虑三者的多目标协调式自适应巡航控制方法还未见诸报道。

J.Zhang和P.Ioannou提出带非线性滤波器的PI控制方法(J.Zhang，P.Ioannou.Longitudinal Control of Heavy Trucks in Mixed Traffic：Environmental and Fuel Economy Considerations.IEEE Transactions onIntelligent Transportation Systems.7(1)，2006：92-104)，通过降低车辆纵向加速度水平提高燃油经济性，但加速/制动能力降低不免增大跟踪误差，易发生频繁的前车切入或追尾危险。J.Jonsson提出基于预测控制的车距跟随控制算法(J.Jonsson.Fuel optimized predictive following in lower speed conditions.Master thesis，

 University，2003)，初步实现燃油经济性和跟踪性能的协调控制，但其控制律求解依赖于动态规划方法，无法用于实时控制。J.Ino等人利用发动机和无级变速器集成控制系统(J.Ino，T.Ishizu et al.AdaptiveCruise Control System Using CVT Gear Ratio Control，SAE International：2001-01-3244，2001)实现下位驱动控制，尽量使发动机在低油耗区工作。重庆大学王红岩等学者也做过类似的研究工作(王红岩，秦大同.无级变速汽车自动驾驶系统模糊控制策略.汽车工程，22(6)，2000：397-402)。针对档位离散的机械式自动变速车辆，S.Li、Y.Bin和K.Li也提出油门和档位联合作动的控制策略(S.Li，Y.Bin，K.Li.A Control Strategy of ACC System Considering Fuel Consumption.Proceedings of AVEC06，Taipei，2006：851-855)，尽量使发动机工作在最优油耗曲线附近，提高燃油经济性的同时且不降低跟踪能力。但因发动机和变速器协调机制比较复杂，此类方法也难以实用化。

符合驾驶员感受ACC系统的基础是基于驾驶员特性的自适应巡航控制。针对不同跟车工况，M.Canale等人将自适应巡航过程分为起步、跟踪和停车三个阶段(M.Canale，S.Malan.Tuning of Stop and Go driving control strategies usingdriver behavior analysis.2002 IEEE Intelligent Vehicle Symposium，Vol.2，2002：407-412.)，针对不同阶段的特点，分别设计相应的线性控制器，保证系统特性与实际驾驶特性一致。由于车辆纵向动力学特性存在多个非线性环节且难以精确建模，下位控制器不可能保证实际加速度与期望加速度完全一致。M.Persson等人在线性跟驰模型基础上引入PI控制(M.Persson，F.Botling et al.Stop andGo controller for adaptive cruise control.Proceedings of the IEEEInternational Conference on Control Applications，1999，1692-1697)，实现具有一定鲁棒特性的上位控制器。日本尼桑公司A.Higashimata等人利用二阶传递函数描述跟车工况的动态特性，结合模型匹配控制理论设计二自由度上位控制器(A.Higashimata，K.Adachi et al.Design of a headway distance control systemfor ACC.Journal of JSAE Review 22，2001：15-22和Y.Yamamura，Y.Seto etal.An ACC design method for achieving both string stability and ride comfort.The 6th International Symposium on Advanced Vehicle Control，Japan，2002.)，实现车距保持功能，并改善驾驶员感受。由于驾驶员特性是非线性的且随个体不同差别较大，线性模型难以在各种工况下准确反映人车耦合的纵向驾驶行为，这在一定程度上制约了上述算法体现驾驶员跟车特性的能力。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种可实现跟踪性能、燃油经济性和驾驶员感受三者之间综合优化控制的车辆多目标协调式自适应巡航控制方法。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：1、一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其包括以下步骤：1)根据车辆多目标协调式自适应巡航控制的有效跟踪性能、低燃油消耗和符合驾驶员特性的需求，设计MTC ACC的性能指标和I/O约束，并建立相应多目标优化控制问题；2)利用MTC ACC控制律滚动时域求解多目标优化控制问题，利用最优开环控制量进行反馈，实现闭环控制。

MTC ACC的性能指标设计包括以下三部分内容：①利用车距误差和车速误差的二范数作为跟踪性能指标，保证跟车过程中稳态跟踪误差收敛；②利用期望车辆纵向加速度的二范数作为燃油经济性指标，惩罚ACC车辆的燃油消耗量；③利用跟驰模型输出与车辆状态的误差二范数作为驾驶员感受指标，体现驾驶员动态跟车特性。

在①部分内容中，跟踪性能指标L_TE以车距误差

和车速误差

的二范数为评价标准，建立离散型二次型跟踪性能指标L_TE为：

其中，k表示当前时刻，(k+i+1|k)表示利用k时刻信息对k+i+1状态进行预测，P是预测时域，P＝T/T_s，T_s为采样时间，

为

的权系数，为

的权系数。

在②部分内容中，利用车辆纵向加速度水平描述其燃油经济性优劣，燃油经济性指标L_FC以期望车辆纵向加速度的二范数为评价标准，建立离散型二次型燃油经济性指标L_FC为：

其中，a_fdes为车辆期望纵向加速度，w_u为车辆期望纵向加速度的权系数。

在③部分内容中，驾驶员感受指标L_DC以车辆纵向加速度a_f与纵向加速度参考轨迹a_fR之间的误差二范数为评价标准，建立离散型二次型驾驶员感受指标L_DC为：

其中，a_f为车辆纵向加速度，a_fR为纵向加速度参考轨迹，由跟驰模型计算得到：

a_fR＝k_V·Δv+k_D·Δd         (8)

其中，k_V和k_D为驾驶员跟驰模型系数，由驾驶员跟车试验数据辨识得到。

所述I/O约束设计包括以下两部分内容：A)利用线性不等式限制车辆加速度及其导数的上下限，保证纵向乘坐舒适性；B)利用驾驶员容许的跟踪性能指标限制车速误差和车距误差范围，避免过大车距或过小车距问题。

在A)部分内容中，利用线性不等式限制车辆加速度及其导数的上下限得到纵向乘坐舒适性约束，其数学表达形式为：

a_f min<a_f(k+i|k)<a_f max

                                       (9)

$j_{f\min }<{\stackrel{\&CenterDot;}{a}}_f(k+i|k)<j_{f\max }$

其中a_fmin为加速度下限，a_fmax为加速度上限，j_fmin为加速度导数的下限，j_fmax为加速度导数的上限。

在B)部分内容中，利用驾驶员试验数据统计得到用于限制车速误差和车距误差的驾驶员容许的跟车误差约束，其数学表达形式为：

Δd_min≤Δd(k+i|k)≤Δd_max

                                        (10)

Δv_min≤Δv(k+i|k)≤Δv_max

其中

为车距误差下限，

为车距误差上限，

为速度误差下限和

为速度误差上限，可由驾驶员跟车过程的试验数据辨识得到。

所述MTC ACC控制律滚动时域求解包括以下步骤：a)从雷达和车载传感器获取车间状态和车辆状态信息，并将该信息输入ACC控制器；b)利用线性加权和法将跟踪性能指标L_TE、燃油经济性指标L_FC和驾驶员感受指标L_DC三个优化指标转化为单一指标，构造MTC ACC多目标优化控制问题，并且该问题要满足纵向乘坐舒适性限制和驾驶员容许的跟车误差限制，且保证跟车系统输入输出符合跟车系统的纵向动力学模型的特性：

$\underset{u}{\min }\{L_{\mathrm{FC}}+L_{\mathrm{TE}}+L_{\mathrm{DF}}\}$

服从于(11)

i)跟车系统模型

ii)I/O约束条件：(9)和(10).

c)在MTC ACC控制器中，调用用于二次规划问题的优化算法，求解多目标优化控制问题(11)，得到最优开环控制u^*为：

$u^{*}=\arg \underset{u}{\min }\{L_{\mathrm{FC}}+L_{\mathrm{TE}}+L_{\mathrm{DF}}\}.$

服从于                  (12)

i)跟车系统模型

ii)I/O约束条件：(9)和(10).

d)利用当前时刻的最优开环控制u^*(0)进行反馈，实现闭环控制。控制输入u^*(0)包括最优油门控制量a_thr ^*(0)和最优制动压力控制量P_brk ^*(0)，输入发动机电控ECU和电控辅助制动装置，实现对油门和制动压力的控制。

所述跟车系统纵向动力学模型为：

$\stackrel{\&CenterDot;}{x}=\mathrm{\&Phi;x}+\mathrm{\&Pi;u}+\mathrm{\&Gamma;v}$

$\mathrm{\&Phi;}=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& -{\mathrm{\&tau;}}_h\\ 0& 0& -1\\ 0& 0& -1/T_l\end{array}\right],\mathrm{\&Pi;}=\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ K/T_l\end{array}\right],\mathrm{\&Gamma;}=\left[\begin{array}{c}0\\ 1\\ 0\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中，u为控制输入，x为跟车系统状态，v为外部干扰，Δd为车距误差，Δv为车速误差，a_f为车辆纵向加速度，a_fdes为期望车辆纵向加速度，a_p为前车纵向加速度。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明通过构建多目标优化问题，解决了燃油经济性、跟踪性能和驾驶员感受的矛盾性。2、本发明的燃油经济性指标用于惩罚燃油消耗量，提高ACC车辆的燃油经济性。3、本发明的跟踪性能指标的引入有效避免因提高燃油经济性带来的跟踪性能下降。当前车加速时，避免频繁的前车切入干扰，减少车辆燃油的无效损耗，并提高驾驶员的乘坐舒适性。4、本发明的驾驶员感受指标惩罚车辆状态与跟驰模型输出的误差，保证ACC控制过程与驾驶员跟车过程具有较高的接近程度。5、本发明的I/O约束的引入，保证加速/制动强度、车速误差、车距误差在驾驶员容许范围内，进一步增强良好的驾驶员跟车感受，也是对燃油经济性指标和跟踪性能指标的有效补充。6、本发明在求解多目标优化控制问题时，跟车模型对系统状态和控制输入的动力学约束可提高ACC控制对档位时变、整车质量变化的鲁棒性以及抵抗外界风和道路坡度干扰的能力。

附图说明

图1是已有技术中跟车系统基本动力学模型

图2是已有技术中广义车辆纵向动力学模型

图3是本发明车速误差-车间距离相平面图

图4是本发明车速-车间距离相平面图

图5是本发明ACC的城市道路和高速公路仿真工况图

图6是本发明MTC ACC与已有LQ ACC的百公里油耗比较图

图7是MTC ACC与已有LQ ACC的跟踪性能比较图

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

本发明提出一种基于模型预测控制理论的车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其包括以下步骤：1、根据车辆多目标协调式自适应巡航控制的具体需求，即有效跟踪性能、低燃油消耗和符合驾驶员特性，设计多目标性能指标和I/O约束，并建立相应多目标优化控制问题；2、利用MTC ACC控制律滚动时域求解多目标优化控制问题，并利用最优开环控制量进行反馈，实现闭环控制。

本发明基于上述步骤1和步骤2的控制方法包括以下四部分内容：1、跟车系统纵向动力学建模；2、MTC ACC的性能指标设计；3、MTC ACC的I/O约束设计；4、MTC ACC控制律滚动时域求解。

下面以某重型商用卡车为平台，进行MTC ACC仿真，具体说明本发明的方法以及本发明的正确性与有效性。商用卡车平台的主要参数(如表1所示)：

表1  商用卡车平台的主要参数

1、跟车系统的动力学建模

跟车系统分为车辆纵向动力学系统和车间纵向动力学系统两个子系统。由于车辆纵向动力学特性中存在强非线性等，本发明采用逆模型补偿方法(如图1所示)，消除发动机静态非线性、变速器的档位离散和二次型空气阻力。

如图2所示，广义车辆纵向模型包括车辆逆纵向动力学模型、油门制动切换逻辑和汽车。其中期望加速度a_fdes为广义车辆纵向模型输入，实际加速度a_f为广义车辆纵向模型输出，a_thr和P_brk分别为油门开度和制动压力的控制量。由于车辆纵向动态特性的存在，广义车辆纵向模型的输出不完全等于期望值。为描述该差异，本发明利用一阶惯性环节描述广义车辆纵向模型的输入输出特性：

$a_f=\frac{K}{T_{l}s+1}{a}_{\mathrm{fdes}}---\left(1\right)$

其中，K和T_l分别为系统增益和时间常数，由最小二乘法辨识得到K＝1.0和T_l＝0.45。近似驾驶员期望车距特性为车速的线性函数，即固定车间时距策略：

DCM(v_f)＝τ_hv_f+d₀　　　　　　　　　(2)

其中τ_h为车间时距，为2.5s；d₀为停车车距，为5m，由驾驶员试验数据辨识得到。以此为基础，集成车辆纵向动力学特性和广义车辆纵向动力学特性以及固定车间时距策略，建立三状态跟车系统集成模型为：

$\stackrel{\&CenterDot;}{x}=\mathrm{\&Phi;x}+\mathrm{\&Pi;u}+\mathrm{\&Gamma;v}$

$\mathrm{\&Phi;}=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& -{\mathrm{\&tau;}}_h\\ 0& 0& -1\\ 0& 0& -1/T_l\end{array}\right],\mathrm{\&Pi;}=\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ K/T_l\end{array}\right],\mathrm{\&Gamma;}=\left[\begin{array}{c}0\\ 1\\ 0\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中，u为控制输入，x为跟车系统状态，v为外部干扰，Δd为车距误差，Δv为车速误差，a_f为车辆纵向加速度，a_fdes为期望车辆纵向加速度，a_p为前车纵向加速度。

对于典型ACC系统，除车速等原车传感器外，装有雷达和纵向加速度计，状态Δd、Δv和a_f三者皆可测量。因此，其输出方程为：

y＝Cx+w，

其中，C∈R³为单位矩阵，C＝diag([1，1，1])，w∈R³代表传感器测量噪声，y为跟车系统状态的测量值。

2、MTC ACC的性能指标设计

MTC ACC的性能指标设计包括以下三部分内容：①利用车距误差和车速误差的二范数作为跟踪性能指标，保证跟车过程中稳态跟踪误差收敛；②利用期望车辆纵向加速度的二范数作为燃油经济性指标，惩罚ACC车辆的燃油消耗量；③利用跟驰模型输出与车辆状态的误差二范数作为驾驶员感受指标，体现驾驶员动态跟车特性。

本实施例中，选择Δv和Δd的二范数作为跟踪性能的评价指标，建立二次型跟踪性能指标L_TE。另外，为便于控制律的求解，将二次型跟踪性能指标L_TE写成离散形式：

其中，k表示当前时刻，(k+i+1|k)表示利用k时刻信息对k+i+1状态进行预测，P是预测时域，P＝T/T_s，T_s为采样时间，

为

的权系数，

为

的权系数。

在跟车过程中，燃油消耗与纵向加速度水平密切相关，降低加速度水平可有效提高燃油经济性。由于纵向加速度水平易于使用车辆状态线性表示，因此，本实施例利用车辆纵向加速度水平描述其燃油经济性优劣，燃油经济性指标L_FC以期望车辆纵向加速度的二范数为评价标准，建立离散型二次型燃油经济性指标L_FC为：

其中，a_fdes为车辆期望纵向加速度，w_u为车辆期望纵向加速度的权系数。

本发明以跟驰模型计算参考轨迹，通过最小化参考轨迹与系统输出的误差，体现驾驶员跟车特性。因此，驾驶员感受指标L_DC以

与参考轨迹之间的误差二范数为评价标准，再综合跟踪性能指标L_TE，建立离散型二次型驾驶员感受指标L_DC为：

其中，a_fR为纵向加速度参考轨迹，由跟驰模型计算得到：

a_fR＝k_V·Δv+k_D·Δd　　　　　　　(8)

其中，k_V和k_D为驾驶员跟驰模型系数，由重型卡车驾驶员跟车试验数据辨识得到。

本实施例考虑重型卡车的加速制动能力和驾驶员乘坐舒适性要求，选择车辆加速度上下界(如表2所示)。另外，驾驶员容许的跟踪性能指标L_TE也由重型卡车驾驶员跟车试验数据辨识得到(如表2所示)。

表2 MTC ACC控制器设计参数

3、MTC ACC的I/O约束设计

MTC ACC的I/O约束设计包括以下两部分内容：①利用线性不等式限制车辆加速度及其导数的上下限，保证纵向乘坐舒适性；②利用驾驶员容许的跟踪性能指标限制车速误差和车距误差范围，避免过大车距或过小车距问题。

本实施例综合重型卡车的加速及制动特征，利用线性不等式描述驾驶员乘坐舒适性要求，建立车辆加速度及其导数的约束条件为：

a_f min<a_f(k+i|k)<a_f max

                                       (9)

$j_{f\min }<{\stackrel{\&CenterDot;}{a}}_f(k+i|k)<j_{f\max }$

其中，a_fmin为加速度下限，a_fmax为加速度上限，j_fmin为加速度导数的下限，j_fmax为加速度导数的上限。

为避免过大车距或过小车距，利用驾驶员试验数据统计得到用于限制车速误差和车距误差的驾驶员容许的跟车误差约束条件为：

Δd_min≤Δd(k+i|k)≤Δd_max

                                       (10)

Δv_min≤Δv(k+i|k)≤Δv_max

其中

为车距误差下限，

为车距误差上限，

为速度误差下限和

为速度误差上限，可由驾驶员跟车过程的试验数据辨识得到。

4、MTC ACC控制律滚动时域求解

MTC ACC控制律滚动时域求解包括以下四个步骤：

(1)从雷达和车载传感器获取车间状态和车辆状态信息，并将该信息输入MTCACC控制器；

(2)利用线性加权和法将跟踪性能指标L_TE、燃油经济性指标L_FC和驾驶员感受指标L_DC三个优化指标转化为单一指标，构造MTC ACC多目标优化控制问题，并且该问题要满足纵向乘坐舒适性限制和驾驶员容许的跟车误差限制，且保证跟车系统输入输出符合跟车系统的纵向动力学模型的特性：

$\underset{u}{\min }\{L_{\mathrm{FC}}+L_{\mathrm{TE}}+L_{\mathrm{DF}}\}$

服从于　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(11)

i)跟车系统模型

ii)I/O约束条件：(9)和(10).

(3)在MTC ACC控制器中，调用用于二次规划问题的优化算法，比如DantzigWolfe提出的非线性优化算法，求解多目标优化控制问题(11)，得到最优开环控制量u^*为：

$u^{*}=\arg \underset{u}{\min }\{L_{\mathrm{FC}}+L_{\mathrm{TE}}+L_{\mathrm{DF}}\}.$

服从于　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(12)

i)跟车系统模型

ii)I/O约束条件：(9)和(10).

(4)利用当前时刻的最优开环控制u^*(0)进行反馈，实现闭环控制。控制输入u^*(0)包括最优油门控制量a_thr ^*(0)和最优制动压力控制量P_brk ^*(0)，输入发动机电控ECU和电控辅助制动装置，实现对油门和制动压力的控制。

如图3～图7所示，是本实施例基于非线性重型卡车纵向动力学模型，对MTC ACC控制进行仿真的效果图。为说明本实施例的控制效果，利用线性二次型最优控制方法建立ACC对照控制器，记为LQ ACC。如图3、图4所示，是接近工况的仿真结果对比，其中△表示起始点，○表示终止点。该工况中，前车以10m/s匀速行驶，后车初始速度为9m/s，初始车距误差为10m/s。实线是MTC ACC控制结果，虚线是LQ控制结果，点划线是驾驶跟驰模型输出结果。由图3、图4可知，接近过程中MTC ACC控制比LQ ACC控制更加接近驾驶员跟驰模型输出，故其动态跟车过程更加接近实际驾驶员特性。如图5所示，是用于ACC的城市道路和高速公路的仿真工况，在该仿真工况下，MTC ACC控制与LQ ACC控制相比，MTC ACC控制同时降低了车辆的燃油消耗和跟踪误差，实现了多目标协调控制功能(如图6、图7所示)。

本发明仅以上述实施例进行说明，在本发明技术方案的基础上，凡根据本发明原理对个别步骤进行的改进和等同变换，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (10)

1、一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其包括以下步骤：

1)根据车辆多目标协调式自适应巡航控制的有效跟踪性能、低燃油消耗和符合驾驶员特性的需求，设计MTC ACC的性能指标和I/O约束，并建立相应多目标优化控制问题；

2)利用MTC ACC控制律滚动时域求解多目标优化控制问题，利用最优开环控制量进行反馈，实现闭环控制。

2、如权利要求1所述的一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其特征在于：MTC ACC的性能指标设计包括以下三部分内容：

①利用车距误差和车速误差的二范数作为跟踪性能指标，保证跟车过程中稳态跟踪误差收敛；

②利用期望车辆纵向加速度的二范数作为燃油经济性指标，惩罚ACC车辆的燃油消耗量；

③利用跟驰模型输出与车辆状态的误差二范数作为驾驶员感受指标，体现驾驶员动态跟车特性。

3、如权利要求2所述的一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其特征在于：在①部分内容中，跟踪性能指标L_TE以车距误差Δd和车速误差Δv的二范数为评价标准，建立离散型二次型跟踪性能指标L_TE为：

其中，k表示当前时刻，(k+i+1|k)表示利用k时刻信息对k+i+1状态进行预测，P是预测时域，P＝T/T_s，T_s为采样时间，w_yΔv为Δv的权系数，w_yΔd为Δd的权系数。

4、如权利要求2所述的一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其特征在于：在②部分内容中，利用车辆纵向加速度水平描述其燃油经济性优劣，燃油经济性指标L_FC以期望车辆纵向加速度的二范数为评价标准，建立离散型二次型燃油经济性指标L_FC为：

其中，a_fdes为车辆期望纵向加速度，w_u为车辆期望纵向加速度的权系数。

5、如权利要求2所述的一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其特征在于：在③部分内容中，驾驶员感受指标L_DC以车辆纵向加速度a_f与纵向加速度参考轨迹a_fR之间的误差二范数为评价标准，建立离散型二次型驾驶员感受指标L_DC为：

其中，a_f为车辆纵向加速度，a_fR为纵向加速度参考轨迹，由跟驰模型计算得到：

a_fR=k_v·Δv+k_D·Δd    (8)

其中，k_v和k_D为驾驶员跟驰模型系数，由驾驶员跟车试验数据辨识得到。

6、如权利要求1或2或3或4或5所述的一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其特征在于：所述I/O约束设计包括以下两部分内容：

A)利用线性不等式限制车辆加速度及其导数的上下限，保证纵向乘坐舒适性；

B)利用驾驶员容许的跟踪性能指标限制车速误差和车距误差范围，避免过大车距或过小车距问题。

7、如权利要求6所述的一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其特征在于：在A)部分内容中，利用线性不等式限制车辆加速度及其导数的上下限得到纵向乘坐舒适性约束，其数学表达形式为：

$\begin{array}{c}{a}_{f\min }<a_f(k+i|k)<a_{f\max }\\ j_{f\min }<{\stackrel{\&CenterDot;}{a}}_f(k+i|k)<j_{f\max }\end{array}---\left(9\right)$

其中a_fmin为加速度下限，a_fmax为加速度上限，j_fmin为加速度导数的下限，j_fmax为加速度导数的上限。

8、如权利要求6所述的一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其特征在于：在B)部分内容中，利用驾驶员试验数据统计得到用于限制车速误差和车距误差的驾驶员容许的跟车误差约束，其数学表达形式为：

Δd_min≤Δd(k+i|k)≤Δd_max

                                (10)

Δv_min≤Δv(k+i|k)≤Δv_max

其中Δd_min加为车距误差下限，Δd_max以为车距误差上限，Δv_min为速度误差下限和Δv_max为速度误差上限，可由驾驶员跟车过程的试验数据辨识得到。

9、如权利要求1～8所述的一种车辆多目标协调式白适应巡航控制方法，其特征在于：所述MTC ACC控制律滚动时域求解包括以下步骤：

a)从雷达和车载传感器获取车间状态和车辆状态信息，并将该信息输入ACC控制器；

b)利用线性加权和法将跟踪性能指标L_TE、燃油经济性指标L_FC和驾驶员感受指标L_DC三个优化指标转化为单一指标，构造MTC ACC多目标优化控制问题，并且该问题要满足纵向乘坐舒适性限制和驾驶员容许的跟车误差限制，且保证跟车系统输入输出符合跟车系统的纵向动力学模型的特性：

$\underset{u}{\min }\{L_{\mathrm{FC}}+L_{\mathrm{TE}}+L_{\mathrm{DF}}\}$

服从于                                        (11)

i)跟车系统模型

ii)I/O约束条件：(9)和(10).

c)在MTC ACC控制器中，调用用于二次规划问题的优化算法，求解多目标优化控制问题(11)，得到最优开环控制u^*为：

$u^{*}=\arg \underset{u}{\min }\{L_{\mathrm{FC}}+L_{\mathrm{TE}}+L_{\mathrm{DF}}\}.$

服从于                                        (12)

i)跟车系统模型

ii)I/O约束条件：(9)和(10).

d)利用当前时刻的最优开环控制u^*(0)进行反馈，实现闭环控制。控制输入u^*(0)包括最优油门控制量a_thr ^*(0)和最优制动压力控制量P_brk ^*(0)，输入发动机电控ECU和电控辅助制动装置，实现对油门和制动压力的控制。

10、如权利要求9所述的一种车辆多目标协调式自适应巡航控制方法，其特征在于：所述跟车系统纵向动力学模型为：

$\stackrel{\&CenterDot;}{x}=\mathrm{\&Phi;x}+\mathrm{\&Pi;u}+\mathrm{\&Gamma;v}$

$\mathrm{\&Phi;}=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& -{\mathrm{\&tau;}}_h\\ 0& 0& -1\\ 0& 0& -1/T_l\end{array}\right],$ $\mathrm{\&Pi;}=\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ K/T_l\end{array}\right],$ $\mathrm{\&Gamma;}=\left[\begin{array}{c}0\\ 1\\ 0\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中，u为控制输入，x为跟车系统状态，v为外部干扰，Δd为车距误差，Δv为车速误差，a_f为车辆纵向加速度，a_fdes为期望车辆纵向加速度，a_p为前车纵向加速度。

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