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

MYKeSKsifNlZIP辆车组成的编队  800.49KB

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资源介绍:

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>
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