【正文】 導(dǎo)航系統(tǒng)的指引下，借助公路兩旁的電子標(biāo)志牌，無(wú)需人為參與就可安全駛達(dá)目的地，實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)駕駛功能。走?？刂普茿CC系統(tǒng)針對(duì)車(chē)速低、車(chē)距近的行駛情況所做的功能擴(kuò)展，這要求ACC系統(tǒng)具有更好的近距離探測(cè)能力，更快的信號(hào)處理功能，更迅速的系統(tǒng)反映，同時(shí)還向ACC系統(tǒng)提出了增加車(chē)輛的自動(dòng)起步功能。對(duì)主目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的另外一個(gè)好處就是可以根據(jù)主目標(biāo)的運(yùn)行情況來(lái)預(yù)測(cè)出主車(chē)在未來(lái)時(shí)間內(nèi)運(yùn)行狀態(tài)。ACC的關(guān)鍵技術(shù)是控制策略的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，如雷達(dá)的性能和目標(biāo)車(chē)輛的識(shí)別和跟蹤等。2總結(jié)與展望車(chē)輛自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)是在傳統(tǒng)定速巡航控制基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的新一代輔助駕駛系統(tǒng)，使用ACC系統(tǒng)可以減輕駕駛負(fù)擔(dān)，減少錯(cuò)誤駕駛和疲勞駕駛引起的交通事故，提高乘車(chē)舒適性，增大道路交通通行能力，減少燃油消耗和廢氣排放。2012年美國(guó)弗吉尼亞大學(xué)的Jiaqi Ma, Fang Zhou和Michael J. Demetsky提出了基于主體建模的汽車(chē)自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的流動(dòng)性和可持續(xù)性優(yōu)點(diǎn)評(píng)估方法。2012年德國(guó)航空航天中心的Bernhard Kloiber, Thomas Strang和Fabian de Ponte Muller提出了滑流合作自適應(yīng)巡航控制(SCACC)在電動(dòng)車(chē)概念智能系統(tǒng)的應(yīng)用。最佳的MPC法近似于通過(guò)使用特定的PWA功能分割成單純形，簡(jiǎn)稱(chēng)為分段仿射的單純功能域定義的函數(shù)。通過(guò)簡(jiǎn)單的非線性PI和PID控制器，并結(jié)合時(shí)間與線性控制的魯棒性和抗風(fēng)屬性的最優(yōu)性，說(shuō)明PID算法控制能夠很好的應(yīng)用于車(chē)輛的縱向間距控制。建立仿真模型，此模型包括多制動(dòng)狀態(tài)下的縱向控制策略、變更車(chē)道時(shí)的橫向控制策略和整合兩種策略的決策單元。2008年荷蘭代爾夫特理工大學(xué)的Daniele Corona 和Bart De Schutter提出了智能車(chē)輛的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)MPCPWA控制方法的對(duì)照基準(zhǔn)。最后提出高精度的控制算法將是下一步ACC系統(tǒng)研究重點(diǎn)[20]。為進(jìn)一步評(píng)估自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的車(chē)輛和人為控制的交通相互作用的情況，提出了對(duì)人為駕駛模型和自適應(yīng)巡航系統(tǒng)進(jìn)行微觀仿真的方法。在這種情況下，三個(gè)模型框架都能夠使用CTH策略在圓形公路上誘導(dǎo)出指數(shù)穩(wěn)定的交通流。結(jié)果表明，這三種不同的建模模式可能會(huì)導(dǎo)致在不同的流量穩(wěn)定性，除非控制策略和交通流量動(dòng)態(tài)一直被抽象為不同的模式。此后，戴姆勒克萊斯勒公司推出的CL600轎車(chē)、S600轎車(chē)，通用汽車(chē)公司2001年推出的Cadillac Vizn轎車(chē)都配備了ACC系統(tǒng)。該公司開(kāi)發(fā)出采用微波雷達(dá)技術(shù)和紅外傳感技術(shù)兩類(lèi)ACC產(chǎn)品，可探測(cè)出前方150m范圍內(nèi)的目標(biāo)車(chē)輛與主車(chē)間的車(chē)距和相對(duì)速度，在自動(dòng)進(jìn)行安全車(chē)距控制時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)和傳動(dòng)系工作穩(wěn)定，乘坐舒適。用于車(chē)輛動(dòng)力性控制系統(tǒng)VDC(Vehicle Dynamics Control)的轉(zhuǎn)向傳感器可以幫助車(chē)輛預(yù)知其行駛路線。使之成為當(dāng)前ACC系統(tǒng)研制、開(kāi)發(fā)的主流。這一系統(tǒng)只具有車(chē)輛間的距離監(jiān)測(cè)和報(bào)警功能，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛速度的控制。理論分析和仿真結(jié)果表明該控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，系統(tǒng)的響應(yīng)速度快，超調(diào)量少，過(guò)渡過(guò)程時(shí)間短，振蕩次數(shù)小，具有較強(qiáng)的魯棒性，同時(shí)該優(yōu)化準(zhǔn)則為其它非線性控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供了一個(gè)新的方法和思路。然后基于最優(yōu)控制和PID控制設(shè)計(jì)了自適應(yīng)巡航控制器，對(duì)典型的ACC行駛工況進(jìn)行了聯(lián)合仿真。另外，根據(jù)期望加速度和期望速度控制油門(mén)開(kāi)度的控制策略各有優(yōu)點(diǎn)，在實(shí)際利用中應(yīng)根據(jù)被控對(duì)象進(jìn)行選擇或者把兩種控制策略結(jié)為一體，共同控制車(chē)輛油門(mén)開(kāi)度[15]。下一步將根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力特性，在保證速度跟蹤精度的同時(shí)，考慮發(fā)動(dòng)機(jī)燃料供給和功率之間最佳配合關(guān)系，開(kāi)發(fā)汽車(chē)巡航控制算法，并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證巡航控制對(duì)汽車(chē)環(huán)境的影響[14]。為了實(shí)現(xiàn)汽車(chē)自適應(yīng)巡航控制(ACC )的目的，在已有基于ACC制動(dòng)系模型的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)了應(yīng)用于ACC的汽車(chē)縱向動(dòng)力學(xué)模型，引入發(fā)動(dòng)機(jī)二狀態(tài)模型，給出了驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)的切換標(biāo)準(zhǔn)，建立了汽車(chē)縱向動(dòng)力學(xué)模型，并以Santana轎車(chē)參數(shù)為例，利用DSC控制算法建立了模擬仿真程序，對(duì)ACC典型工況進(jìn)行了仿真。以某電動(dòng)車(chē)為研究對(duì)象，首先搭建基于加速度的電動(dòng)車(chē)經(jīng)濟(jì)性分析系統(tǒng)進(jìn)行仿真，結(jié)合仿真結(jié)果提出用加速度量化表征電動(dòng)車(chē)經(jīng)濟(jì)性的方法，接著設(shè)計(jì)綜合電動(dòng)車(chē)加速度經(jīng)濟(jì)性與跟蹤誤差安全性的控制策略，采用模型預(yù)測(cè)控制(model predictive control,MPC)理論實(shí)現(xiàn)控制算法，解決節(jié)能與安全的協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題，最后建立系統(tǒng)仿真平臺(tái)并基于PI電動(dòng)車(chē)搭載該系統(tǒng)，在前車(chē)加速度正弦規(guī)律變化的跟車(chē)工況下，利用仿真和實(shí)車(chē)試驗(yàn)分別驗(yàn)證系統(tǒng)的性能。為解決各控制模式切換過(guò)程中加速度發(fā)生突變的問(wèn)題，提出一種基于零期望加速度曲線的切換策略，并對(duì)消除各控制模式切換過(guò)程中控制量抖振的問(wèn)題進(jìn)行研究，最后通過(guò)實(shí)際道路試驗(yàn)對(duì)所設(shè)計(jì)的ACC控制模式及其切換策略的合理性進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，在非線性強(qiáng)的條件下，通過(guò)嵌入卡爾曼預(yù)測(cè)器的粒子濾波跟蹤算法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的基于顏色粒子濾波算法，也提高了算法的實(shí)時(shí)性。實(shí)車(chē)試驗(yàn)證明，制動(dòng)壓力和加速度控制效果都達(dá)到了自適應(yīng)巡航系統(tǒng)對(duì)主動(dòng)制動(dòng)控制的要求。因此在復(fù)雜工況下，所設(shè)計(jì)的ACC控制模式及切換邏輯仍能保持良好的動(dòng)態(tài)跟車(chē)性能與舒適性，具有明顯的工程應(yīng)用價(jià)值[8]。在現(xiàn)有上、下位控制器的基礎(chǔ)上增加模式切換層，通過(guò)將車(chē)輛縱向運(yùn)動(dòng)狀態(tài)劃分為八種工況，使得系統(tǒng)根據(jù)實(shí)際工況條件選擇最優(yōu)的控制模式，并采用加速度加權(quán)平均算法提高模式切換的準(zhǔn)確性和輸出連續(xù)性。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)定速巡航實(shí)驗(yàn)和穩(wěn)態(tài)跟車(chē)實(shí)驗(yàn)對(duì)所設(shè)計(jì)的控制算法進(jìn)行了實(shí)車(chē)驗(yàn)證。通過(guò)實(shí)驗(yàn)臺(tái)和實(shí)車(chē)試驗(yàn)，證明基于該控制策略開(kāi)發(fā)電子節(jié)氣門(mén)控制器的控制效果良好[6]。根據(jù)所得的極限工況判定條件和主車(chē)最大制動(dòng)減速度典型值將ACC工作區(qū)域劃分為3部分，明確了ACC的有效工作區(qū)域，在汽車(chē)進(jìn)入極限區(qū)域后提示駕駛員規(guī)避，防止汽車(chē)進(jìn)一步進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域[5]。但是如果前方低速車(chē)輛突然并線，或本車(chē)道突然出現(xiàn)障礙物，ACC必須緊急制動(dòng)防止碰撞發(fā)生。這種設(shè)計(jì)方案使ACC系統(tǒng)直接同車(chē)輛上的制動(dòng)系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)，在對(duì)車(chē)輛進(jìn)行速度調(diào)節(jié)時(shí)，不但可以利用節(jié)氣門(mén)、自動(dòng)變速器，還可以直接利用制動(dòng)系統(tǒng)。我國(guó)一些高等院校和汽研機(jī)構(gòu)正對(duì)ACC技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行跟蹤研究。目前，國(guó)內(nèi)外車(chē)輛ACC的典型控制算法主要有分工況控制和分層控制兩種。ACC ECU根據(jù)駕駛員所設(shè)定的安全車(chē)距及巡航行駛速度，結(jié)合雷達(dá)傳送來(lái)的信息確定主車(chē)的行駛狀態(tài)。在恢復(fù)行駛速度后，ACC系統(tǒng)又轉(zhuǎn)入對(duì)主車(chē)的勻速控制。當(dāng)主車(chē)前方無(wú)行駛車(chē)輛時(shí)，主車(chē)將處于普通的巡航行駛狀態(tài)，ACC系統(tǒng)按照設(shè)定的行駛車(chē)速對(duì)車(chē)輛進(jìn)行勻速控制。它將汽車(chē)自動(dòng)巡航控制系統(tǒng)CCS(Cruise Control System)和車(chē)輛前向撞擊報(bào)警系統(tǒng)FCWS(Forward Collision Warning System)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，既具有傳統(tǒng)巡航控制的定速巡航能力，同時(shí)可通過(guò)雷達(dá)等車(chē)載傳感器采集信息，自動(dòng)調(diào)整車(chē)輛行駛速度，保持本車(chē)與前行車(chē)輛的安全間距，從而降低駕駛員操作量、減輕駕駛疲勞，提高車(chē)輛的主動(dòng)安全性及駕駛舒適性。未來(lái)汽車(chē)電子控制的重要發(fā)展方向之一是汽車(chē)安全領(lǐng)域，并向幾個(gè)方向發(fā)展：利用雷達(dá)技術(shù)和車(chē)載攝像技術(shù)開(kāi)發(fā)各種自動(dòng)避撞系統(tǒng)；利用近紅外技術(shù)開(kāi)發(fā)各種能監(jiān)測(cè)駕駛員行為的安全系統(tǒng)；高性能的輪胎綜合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)；自適應(yīng)自動(dòng)巡航控制系統(tǒng)；駕駛員身份識(shí)別系統(tǒng)；安全氣囊和ABS/ASR。另外在計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器內(nèi)還可存儲(chǔ)大量有關(guān)駕駛員和車(chē)輛的各種信息，對(duì)駕駛員和車(chē)輛進(jìn)行監(jiān)測(cè)控制。過(guò)去，汽車(chē)安全設(shè)計(jì)主要考慮被動(dòng)安全系統(tǒng)，如設(shè)置安全帶、安全氣囊、保險(xiǎn)杠等。隨著高速公路的發(fā)展和汽車(chē)性能的提高，汽車(chē)行駛速度也相應(yīng)加快，加之汽車(chē)數(shù)量增加以及交通運(yùn)輸日益繁忙，汽車(chē)事故增多所引起的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，已成為一個(gè)不容忽視的社會(huì)問(wèn)題，汽車(chē)的行車(chē)安全更顯得非常重要。據(jù)報(bào)載，全世界每年因交通事故死亡的人數(shù)約5