一种基于工况适应策略的ACC决策方法及系统

    公开(公告)号:CN107132842A

    公开(公告)日:2017-09-05

    申请号:CN201710329800.1

    申请日:2017-05-11

    CPC classification number: G05D1/0257 G05D1/0214 G05D1/0276 G05D2201/0213

    Abstract: 本发明公开了一种基于工况适应策略的ACC决策方法及系统,该方法包括:获取前车的工况信息;根据工况信息,选择工况信息对应的ACC工作模式;其中,每个ACC工作模式对应的ACC控制器的工作域不同;本发明将前车工况划分成多个典型工况,针对每种工况下代价函数中诸如追踪性、燃油性、舒适性、安全性等各性能指标的约束空间的差异性,并结合熟练驾驶群体的日常驾乘习惯,设计出不同ACC工作模式下的工作域不同的ACC控制器,跟随过程中通过获取前车的工况信息,对前车工况的进行辨识,ACC控制器能够无缝切换至相应的工作模式,增强了ACC控制器对复杂道路交通环境的适应性,从而提高了用户的体验度。

    一种ACC决策方法及系统
    2.
    发明授权

    公开(公告)号:CN107139923B

    公开(公告)日:2019-07-09

    申请号:CN201710329656.1

    申请日:2017-05-11

    Abstract: 本发明公开了一种ACC决策方法及系统,该方法包括:建立ACC纵向跟车运动学的模型;基于MPC模型预测控制理论,在模型下根据预设的二次型性能指标及其对应的线性不等式约束条件,建立代价函数,通过对代价函数进行滚动在线优化,以获取ACC的控制量;其中,代价函数的约束条件为跟车安全硬约束条件和线性不等式约束条件的组合;本发明通过对代价函数进行滚动在线优化,以获取ACC的控制量,可以采用二次型性能指标以及线性不等式约束条件的形式,综合协调如车辆的动态追踪性、燃油经济性、驾乘舒适性以及跟车安全性这些存在着一定冲突性的控制目标,将纵向期望加速度的决策问题转化成带约束的在线QP二次规划问题。

    一种ACC决策方法及系统
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107139923A

    公开(公告)日:2017-09-08

    申请号:CN201710329656.1

    申请日:2017-05-11

    CPC classification number: B60W30/14 B60W50/00 B60W2050/0028

    Abstract: 本发明公开了一种ACC决策方法及系统,该方法包括:建立ACC纵向跟车运动学的模型;基于MPC模型预测控制理论,在模型下根据预设的二次型性能指标及其对应的线性不等式约束条件,建立代价函数,通过对代价函数进行滚动在线优化,以获取ACC的控制量;其中,代价函数的约束条件为跟车安全硬约束条件和线性不等式约束条件的组合;本发明通过对代价函数进行滚动在线优化,以获取ACC的控制量,可以采用二次型性能指标以及线性不等式约束条件的形式,综合协调如车辆的动态追踪性、燃油经济性、驾乘舒适性以及跟车安全性这些存在着一定冲突性的控制目标,将纵向期望加速度的决策问题转化成带约束的在线QP二次规划问题。

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