自适应巡航控制:滑膜控制器与车辆编队协同控制技术研究与应用仿真结果解析,基于滑膜控制的车辆编队自适应巡航控制算法:精准跟踪与便捷实车试验,5辆车组成的编队实现ACC自适应协同控制,通过考虑前车的加速度
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自适应巡航控制:滑膜控制器与车辆编队协同控制技术研究与应用仿真结果解析,基于滑膜控制的车辆编队自适应巡航控制算法:精准跟踪与便捷实车试验,5辆车组成的编队实现ACC自适应协同控制,通过考虑前车的加速度和距离,实现自适应巡航控制,仿真平台基于carsim Simulink实现。算法结构分为两层,上层滑膜控制器差生期望的加速度,下层通过控制节气门开度和刹车制动压力控制车速。仿真结果图给出了5辆车前车与后车的跟踪误差、5辆车车速的变化、4辆车节气门和制动压力的变化人觉得从结果图中看出基于滑膜控制的效果非常好,不亚于模型预测控制mpc 并且在实车试验很方便。文件包含acc巡航建模资料和滑膜控制的资料,非常的详细,比一般只给文件仿真详细多啦,还有我本人滑膜控制的总结,对于滑膜控制的学习很有帮助。,核心关键词:1. ACC自适应协同控制;2. 滑膜控制器;3. 仿真平台;4. 车辆编队;5. 跟踪误差;6. 节气门开度;7. 刹车制动压力;8. 模型预测控制MPC;9. 仿真结果图;10. 滑膜控制效果;11. 实车试验;12. ACC巡航建模资料;13 <link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90401600/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90401600/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">自适应巡航控制<span class="ff2">(<span class="ff3">ACC</span>)</span>是一种智能驾驶技术<span class="ff2">,</span>通过考虑前车的加速度和距离<span class="ff2">,</span>实现编队车辆间的自</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">适应协同控制<span class="ff4">。</span>本文基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">5<span class="_ _1"> </span></span>辆车组成的编队<span class="ff2">,</span>使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ACC<span class="_ _1"> </span></span>实现了自适应巡航控制<span class="ff2">,</span>并通过仿真平台验证</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">了其效果<span class="ff4">。</span>本文主要介绍了<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ACC<span class="_ _1"> </span></span>的算法结构<span class="ff4">、</span>控制思想以及仿真结果分析<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff2">,<span class="ff3">ACC<span class="_ _1"> </span></span></span>的算法结构分为两层<span class="ff2">,</span>即上层滑膜控制器和下层车速控制<span class="ff4">。</span>上层滑膜控制器根据前车的加</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">速度和距离生成期望的加速度<span class="ff2">,</span>下层通过控制节气门开度和刹车制动压力来控制车速<span class="ff4">。</span>这种分层结构</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可以有效解耦控制器<span class="ff2">,</span>提高系统的稳定性和鲁棒性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">其次<span class="ff2">,</span>本文通过仿真实验验证了<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ACC<span class="_ _1"> </span></span>的效果<span class="ff4">。</span>仿真结果图展示了<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">5<span class="_ _1"> </span></span>辆车的前车与后车的跟踪误差<span class="ff4">、</span>车</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">速的变化以及节气门和制动压力的变化<span class="ff4">。</span>从结果图中可以看出<span class="ff2">,</span>基于滑膜控制的<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ACC<span class="_ _1"> </span></span>效果非常好<span class="ff2">,</span>不</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">亚于模型预测控制<span class="ff2">(<span class="ff3">MPC</span>)<span class="ff4">。</span></span>并且<span class="ff2">,</span>在实车试验中也能够很方便地进行应用<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">此外<span class="ff2">,</span>本文还提供了<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ACC<span class="_ _1"> </span></span>巡航建模资料和滑膜控制的详细资料<span class="ff4">。</span>这些资料非常详细<span class="ff2">,</span>比一般的仿真文</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">件更加全面<span class="ff2">,</span>对学习滑膜控制有很大的帮助<span class="ff4">。</span>同时<span class="ff2">,</span>作者本人还对滑膜控制进行了总结<span class="ff2">,</span>对于滑膜控</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">制的学习者来说<span class="ff2">,</span>这是一份非常有价值的资料<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff2">,</span>本文围绕<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">5<span class="_ _1"> </span></span>辆车组成的编队实现了<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ACC<span class="_ _1"> </span></span>自适应协同控制<span class="ff2">,</span>并通过仿真平台进行了验证<span class="ff4">。</span>通</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">过介绍<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ACC<span class="_ _1"> </span></span>的算法结构<span class="ff4">、</span>控制思想以及仿真结果分析<span class="ff2">,</span>展示了滑膜控制的优越性<span class="ff2">,</span>并提供了相关资料</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">供学习者参考<span class="ff4">。<span class="ff3">ACC<span class="_ _1"> </span></span></span>技术在未来的智能驾驶领域有着广阔的应用前景<span class="ff2">,</span>值得进一步的研究和探索<span class="ff4">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>