极限条件下的自适应巡航控制策略评价

极限条件下的自适应巡航控制策略评价

主要研究不同控制策略下的协调式自适应巡航控制系统（CACC）在输入信号不确定性的情况下，通过计算机仿真计算队列行驶时前车紧急制动后发生碰撞的次数，并根据碰撞的次数，判断相对安全的车间时距范围，以此提高交通系统效率、提高CACC的安全性，为该系统的市场化普及做好技术准备。

建立ACC控制器、CACC1控制器、CACC2控制器模型，其中CACC1模型控制器将本车的加速度信息传输给后车，CACC2模型控制器将本车的加速度信息进行一定时间段后的预测，以补偿因制动系统延时造成的数据滞后性。在以上所有模型中，都引入了各种不确定性因素的干扰，以使搭建的模型更加接近于实际情形。

仿真试验分别在3种不同控制器间进行，分别就不同的车间时距进行仿真试验，记录发生的碰撞次数。仿真的车间时距从0.05～0.7s，步长0.01s。车辆初始速度为20～40m/s，步长为5m/s，每一次相同参数配置进行50次仿真，所以试验一共将进行3× 66×5×50=49500次。

通过试验发现，碰撞发生的次数在某些车间时距后急剧下降，ACC碰撞曲线下降区间为0.4～0.5s，CACC下 降区间 为0.05～0.15s。

本研究表明，CACC相比ACC，无论在安全性还是队列行驶稳定性方面表现更好。拥有制动减速度估计的CACC控制器，能够在车辆实际减速前进行状态预估并传输给后车，将有效减小安全的车间时距，因而相比仅能将测量到的本车减速度传输给后车的CACC系统表现更好。

W.H.van Willigen et al. 2011 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems Washington,DC, USA.October 5-7,2011.

编译：郭章勇