魏守洋，鄒 淵，李曉良，王文偉

前言

電動(dòng)化、智能化和網(wǎng)聯(lián)化作為未來(lái)汽車(chē)的發(fā)展方向，現(xiàn)已受到國(guó)內(nèi)外汽車(chē)廠商和研究機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。作為車(chē)輛智能化的典型應(yīng)用之一，自適應(yīng)巡航控制(adaptive cruise control，ACC)系統(tǒng)可根據(jù)實(shí)時(shí)交通環(huán)境控制車(chē)輛自動(dòng)加速或減速，使主車(chē)與前車(chē)保持一定的安全車(chē)距行駛，在一定程度上減輕駕駛員的工作強(qiáng)度[1]，越來(lái)越多的量產(chǎn)車(chē)型開(kāi)始具備此項(xiàng)功能。近幾年，得益于車(chē)聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的不斷完善，融合了車(chē)間通信(V2V)技術(shù)的聯(lián)網(wǎng)巡航控制(connected cruise control，CCC)系統(tǒng)開(kāi)始出現(xiàn)。與傳統(tǒng)的ACC系統(tǒng)相比，CCC系統(tǒng)通過(guò)車(chē)間通信直接獲取前方車(chē)輛的狀態(tài)，如位置坐標(biāo)、航向、速度和加速度等，結(jié)合主車(chē)傳感器的測(cè)量信息，可實(shí)現(xiàn)更快的控制響應(yīng)和更短的跟車(chē)距離，將其用于車(chē)輛的隊(duì)列行駛，可大幅提高道路交通的安全性和通行效率并降低能源消耗[2]，在未來(lái)智能交通系統(tǒng)中具有很好的應(yīng)用前景。

目前，國(guó)內(nèi)外一些科研機(jī)構(gòu)針對(duì)CCC開(kāi)展了相關(guān)研究，取得了一定的研究成果。文獻(xiàn)[3]中使用頻域響應(yīng)法對(duì)聯(lián)網(wǎng)車(chē)輛的隊(duì)列行駛穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，對(duì)一輛傳統(tǒng)燃油汽車(chē)進(jìn)行改裝和試驗(yàn)，以驗(yàn)證控制算法；文獻(xiàn)[4]中在沃爾沃原車(chē)ACC系統(tǒng)的基礎(chǔ)上增加了車(chē)間通信模塊，并分別設(shè)計(jì)基于線性控制算法和模型預(yù)測(cè)控制算法(MPC)的巡航控制策略，但未涉及底層執(zhí)行機(jī)構(gòu)的控制；文獻(xiàn)[5]中基于模糊PID算法設(shè)計(jì)車(chē)輛協(xié)同跟隨控制策略，并通過(guò)比例模型小車(chē)進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證；文獻(xiàn)[6]中研究了聯(lián)網(wǎng)巡航控制中車(chē)輛模型的非線性和通信延遲對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響；文獻(xiàn)[7]中提出了基于滑?？刂频那昂髢绍?chē)協(xié)同主動(dòng)避撞算法，但未考慮對(duì)隊(duì)列中其他車(chē)輛的影響；文獻(xiàn)[8]中對(duì)比分析了PID和MPC控制算法，得出PID算法的控制效果不遜于MPC且具有快速簡(jiǎn)便的優(yōu)勢(shì)；文獻(xiàn)[9]中對(duì)比了車(chē)輛隊(duì)列行駛協(xié)同控制中不同的通信拓?fù)鋵?duì)每輛車(chē)的控制穩(wěn)定性的影響，文獻(xiàn)[6]～文獻(xiàn)[9]中僅停留在計(jì)算機(jī)仿真階段，所提出的控制算法未進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。綜上所述，目前的研究主要集中于將CCC用于車(chē)輛隊(duì)列行駛協(xié)同控制，比較不同的控制算法、組網(wǎng)方式和通信延遲等對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。本文中基于全線控純電動(dòng)汽車(chē)建立了CCC系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái)并開(kāi)展實(shí)車(chē)道路試驗(yàn)，引入分層控制結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了考慮跟車(chē)誤差和隊(duì)列穩(wěn)定性的控制算法，對(duì)比分析不同車(chē)間時(shí)距下的隊(duì)列穩(wěn)定性，最后通過(guò)由兩輛車(chē)構(gòu)成的最小隊(duì)列行駛試驗(yàn)驗(yàn)證控制算法的有效性。

1　CCC實(shí)車(chē)試驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)

試驗(yàn)平臺(tái)以北汽新能源EU260型純電動(dòng)汽車(chē)為基礎(chǔ)，車(chē)輛的主要參數(shù)見(jiàn)表1，平臺(tái)結(jié)構(gòu)如圖1所示。在不改變?cè)?chē)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)縱向控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行了線控化改裝:將CCC主控制器發(fā)出的加速指令轉(zhuǎn)換為0-5V的模擬量信號(hào)接入原車(chē)加速踏板的信號(hào)輸出端，然后發(fā)送至原車(chē)的電機(jī)控制器(MCU)；通過(guò)給電子真空助力裝置(EVB)控制單元發(fā)送制動(dòng)指令來(lái)控制制動(dòng)輪缸產(chǎn)生制動(dòng)壓力。

表1　試驗(yàn)車(chē)輛基本參數(shù)

圖1　CCC實(shí)車(chē)試驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)

在環(huán)境感知部分，使用德?tīng)柛?6～77GHz的毫米波雷達(dá)探測(cè)前方目標(biāo)信息，其長(zhǎng)距端和中距端的最大檢測(cè)距離分別為100和50m，水平視角為±10°和±45°，最多檢測(cè)64個(gè)目標(biāo)。雷達(dá)采集到的原始目標(biāo)信息通過(guò)CAN接口卡傳送至雷達(dá)控制單元?？刂茊卧褂昧艘慌_(tái)裝有64位操作系統(tǒng)的工控機(jī)，通過(guò)在工控機(jī)內(nèi)運(yùn)行的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法[10]來(lái)監(jiān)測(cè)前方有效跟蹤目標(biāo)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送給主控制器。

車(chē)間通信采用Cohda MK5無(wú)線通信模塊，該設(shè)備支持IEEE 802.11p/IEEE 1609無(wú)線通信協(xié)議和SAE J2735專(zhuān)用短程通信(dedicated short range communication，DSRC)標(biāo)準(zhǔn)，工作于5.9GHz頻段，可傳輸?shù)幕景踩?basic safety message，BSM)包括車(chē)輛地理位置、車(chē)身尺寸、速度、加速度、航向角和制動(dòng)狀態(tài)等，且集成了衛(wèi)星定位功能，實(shí)測(cè)最大通信距離達(dá)300m。

車(chē)載CCC主控制器采用Mototron實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，擁有飛思卡爾32位 MPC555微處理器和兩路CAN通信通道，支持在Matlab/Simulink編譯環(huán)境下的模型自動(dòng)生成代碼和下載，方便試驗(yàn)調(diào)試。系統(tǒng)中毫米波雷達(dá)和車(chē)間通信模塊的更新周期為50ms，Mototron控制周期為10ms，各部分之間通過(guò)高速CAN網(wǎng)絡(luò)通信。

2　聯(lián)網(wǎng)巡航控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

圖2為帶有聯(lián)網(wǎng)巡航控制系統(tǒng)的車(chē)輛組成的行駛隊(duì)列示意圖。其中的第i輛車(chē)作為主車(chē)(i＞1)，第 i-1 輛車(chē)為主車(chē)前方的車(chē)輛(前車(chē))。 dr，i，vr，i為主車(chē)和前車(chē)的縱向相對(duì)車(chē)距和相對(duì)車(chē)速，通過(guò)毫米波雷達(dá)測(cè)得；ai-1為前車(chē)加速度，通過(guò)無(wú)線通信發(fā)送給主車(chē)。

圖2　車(chē)輛聯(lián)網(wǎng)巡航行駛示意圖

聯(lián)網(wǎng)巡航控制系統(tǒng)采用分層式控制結(jié)構(gòu)，上層控制器為CCC控制層，根據(jù)主車(chē)車(chē)速、主車(chē)與前車(chē)的車(chē)距和相對(duì)速度，以及前車(chē)加速度來(lái)計(jì)算主車(chē)的期望加速度；下層控制器為執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制層，負(fù)責(zé)計(jì)算加速和制動(dòng)指令，使得實(shí)際加速度準(zhǔn)確跟隨期望加速度?？刂葡到y(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。圖中，ades，i為期望加速度；α為加速指令；p為制動(dòng)指令；ai為主車(chē)加速度；vi為主車(chē)速度。

圖3　CCC系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.1　上層聯(lián)網(wǎng)巡航控制算法

選擇固定車(chē)間時(shí)距模型[11]作為主車(chē)的跟車(chē)距離保持策略，主車(chē)與前車(chē)的期望車(chē)距為

式中:ddes，i為主車(chē)期望車(chē)距； h 為車(chē)間時(shí)距； d0，i為停車(chē)安全車(chē)距。

跟車(chē)誤差動(dòng)力學(xué)關(guān)系為

式中:ei為車(chē)距誤差；vi-1為前車(chē)速度。

車(chē)輛的底層動(dòng)力學(xué)實(shí)現(xiàn)實(shí)際加速度ai對(duì)期望加速度ades，i的跟蹤，其響應(yīng)可表征為1階慣性延遲環(huán)節(jié)[11]。若令期望加速度ades，i(t)作為底層動(dòng)力學(xué)模型的輸入u(t)，車(chē)輛駛過(guò)的距離xi(t)作為輸出，車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型的傳遞函數(shù)為

式中:s為拉普拉斯算子；kG，i為系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)增益；τi為慣性系數(shù)；?i為時(shí)間延遲。

聯(lián)網(wǎng)巡航控制算法一方面應(yīng)當(dāng)保持主車(chē)與前車(chē)的車(chē)距誤差和相對(duì)速度趨向于零，另一方面使得主車(chē)根據(jù)前車(chē)的加速度快速做出響應(yīng)，同時(shí)還要保證隊(duì)列行駛的穩(wěn)定性。圖4為聯(lián)網(wǎng)巡航控制算法示意圖，控制量ui包含誤差反饋控制量uK，i和加速度前饋控制量 uF，i兩部分，即

式中:k1和k2為反饋控制器Ki的調(diào)節(jié)參數(shù)；Di(s)為通信延遲環(huán)節(jié)，Di(s)＝e-θs，θ為延遲時(shí)間。

圖4　CCC控制算法框圖

F(s)為前饋補(bǔ)償器，作用是當(dāng)前車(chē)加速度作為可測(cè)擾動(dòng)輸入主車(chē)控制系統(tǒng)時(shí)，提前對(duì)其進(jìn)行調(diào)節(jié)以減輕反饋控制器的負(fù)擔(dān)，使系統(tǒng)更快進(jìn)入穩(wěn)態(tài)，F(xiàn)(s)根據(jù)復(fù)合控制系統(tǒng)對(duì)擾動(dòng)的誤差全補(bǔ)償條件來(lái)確定[12]。令車(chē)距誤差為零，即

若忽略車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型和無(wú)線通信中的純時(shí)間延遲環(huán)節(jié)，得

上式忽略了延遲環(huán)節(jié)，當(dāng)Fi(s)用于實(shí)際控制時(shí)可以用系數(shù)k3取代上式中的微分項(xiàng)系數(shù)τi，對(duì)k3適當(dāng)修正可獲得更好的控制效果。

2.2　下層執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制算法

執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制層通過(guò)控制驅(qū)動(dòng)電機(jī)產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)力矩和制動(dòng)系統(tǒng)產(chǎn)生制動(dòng)壓力使主車(chē)的實(shí)際加速度能精確跟蹤上層輸出的期望加速度，控制結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5　執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制結(jié)構(gòu)示意圖

在實(shí)車(chē)控制時(shí)，需避免同時(shí)執(zhí)行加速和制動(dòng)操作，參考文獻(xiàn)[1]中的方法，根據(jù)車(chē)輛帶擋滑行試驗(yàn)測(cè)得的加速度-速度關(guān)系建立加速和制動(dòng)控制切換策略。對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理后，可擬合為一個(gè)線性表達(dá)式，即

式中:as為基準(zhǔn)加速度；加速度和速度單位分別為m/s2和km/h。為避免加速和制動(dòng)頻繁切換，適當(dāng)放寬車(chē)輛怠速控制區(qū)間，在基準(zhǔn)加速度上下設(shè)置切換邊界，如表2所示。

表2　執(zhí)行機(jī)構(gòu)切換策略

加速控制根據(jù)當(dāng)前車(chē)速和期望加速度來(lái)計(jì)算加速指令，并將該信號(hào)發(fā)送給電機(jī)控制器來(lái)控制驅(qū)動(dòng)電機(jī)的轉(zhuǎn)矩輸出。假設(shè)車(chē)輛行駛在無(wú)風(fēng)平直道路上，電機(jī)的需求轉(zhuǎn)矩Td通過(guò)車(chē)輛行駛方程式計(jì)算:

式中:r為車(chē)輪半徑；i0為傳動(dòng)系統(tǒng)加速比；m為整備質(zhì)量；f為滾動(dòng)阻力系數(shù)；CD為風(fēng)阻系數(shù)；A為正投影面積；δ為旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)。

通過(guò)試驗(yàn)測(cè)得不同加速踏板行程下的電機(jī)轉(zhuǎn)矩-轉(zhuǎn)速關(guān)系曲線，如圖6(a)所示。在行駛過(guò)程中根據(jù)當(dāng)前的需求轉(zhuǎn)矩和電機(jī)轉(zhuǎn)速查表插值得到加速指令α。

對(duì)于制動(dòng)控制，通過(guò)測(cè)量主車(chē)在不同車(chē)速時(shí)給出的不同制動(dòng)壓力所產(chǎn)生的制動(dòng)減速度，可構(gòu)建出制動(dòng)控制查詢表。試驗(yàn)在平直無(wú)風(fēng)的正常附著道路上進(jìn)行，將制動(dòng)壓力歸一化為制動(dòng)百分比信號(hào)，由0-100%每隔4%測(cè)量主車(chē)在0-50km/h范圍內(nèi)不同速度下所產(chǎn)生的加速度，結(jié)果如圖6(b)所示。在實(shí)車(chē)制動(dòng)控制時(shí)，根據(jù)當(dāng)前車(chē)速和期望加速度查詢?cè)摫砑纯刹逯档玫街苿?dòng)指令p。

圖6　加速和制動(dòng)控制查詢表

由于主車(chē)在行駛時(shí)可能會(huì)遇到道路坡度、風(fēng)速和自身質(zhì)量變化帶來(lái)的干擾，導(dǎo)致實(shí)際加速度不能達(dá)到期望加速度，故設(shè)置了反饋控制環(huán)節(jié)，算法采用數(shù)字增量式PI控制，控制量增量Δua，i( k)為

式中:k為采樣序號(hào)；kp為比例增益；ki為積分增益；aerr為加速度誤差， aerr＝ ades，i-ai。

另外，為避免加速度過(guò)大影響乘坐舒適性，對(duì)期望加速度ades，i進(jìn)行了飽和處理:

3　聯(lián)網(wǎng)巡航隊(duì)列行駛穩(wěn)定性分析

隊(duì)列行駛的穩(wěn)定性(string stability)是指當(dāng)多輛車(chē)組成隊(duì)列行駛時(shí)，前車(chē)出現(xiàn)的縱向車(chē)速波動(dòng)向隊(duì)列后方傳播時(shí)不會(huì)出現(xiàn)放大現(xiàn)象[3]?，F(xiàn)實(shí)生活中常常出現(xiàn)當(dāng)前方某車(chē)進(jìn)行制動(dòng)后，后面各車(chē)的制動(dòng)減速度越來(lái)越大，最終導(dǎo)致后方車(chē)輛停車(chē)，出現(xiàn)交通擁堵，即制動(dòng)減速度出現(xiàn)了放大的現(xiàn)象，是一種典型的隊(duì)列不穩(wěn)定行為。定義隊(duì)列穩(wěn)定性傳遞函數(shù)[3]為

式中m為隊(duì)列中的車(chē)輛數(shù)目。

隊(duì)列穩(wěn)定性條件可表示為

對(duì)于圖4所示的CCC策略，隊(duì)列穩(wěn)定性傳遞函數(shù)為

作為對(duì)比，如果去掉加速度前饋控制環(huán)節(jié)，即得到對(duì)應(yīng)的ACC控制策略，其隊(duì)列穩(wěn)定性傳遞函數(shù)為

使用頻域響應(yīng)法分析隊(duì)列行駛的穩(wěn)定性。選取的控制器和模型參數(shù)如表3所示。分別畫(huà)出不同車(chē)間時(shí)距對(duì)應(yīng)的CCC系統(tǒng)和ACC系統(tǒng)隊(duì)列穩(wěn)定性傳遞函數(shù)的伯德圖，如圖7所示?？梢钥闯?，對(duì)于CCC系統(tǒng)，當(dāng)h≥1s時(shí)就能滿足隊(duì)列穩(wěn)定性條件；對(duì)于ACC系統(tǒng)，當(dāng)h＝3s時(shí)才能滿足隊(duì)列穩(wěn)定條件。說(shuō)明CCC系統(tǒng)可在更短的跟車(chē)距離條件下保證隊(duì)列穩(wěn)定性。

表3　控制系統(tǒng)參數(shù)

圖7　隊(duì)列穩(wěn)定性傳遞函數(shù)伯德圖

在Matlab/Simulink中建立由5輛車(chē)組成的隊(duì)列行駛仿真模型，分別對(duì)CCC系統(tǒng)和ACC系統(tǒng)進(jìn)行時(shí)域仿真，結(jié)果如圖8所示。圖中各條曲線按照灰度從深到淺分別表示第1至第5輛車(chē)，第1輛車(chē)為頭車(chē)。頭車(chē)按照給定的速度行駛，速度波動(dòng)角頻率為0.13rad/s，后面各車(chē)的車(chē)間時(shí)距設(shè)為1s。可以看出，CCC系統(tǒng)表現(xiàn)出了更快的跟車(chē)響應(yīng)，而且速度波動(dòng)未呈現(xiàn)放大趨勢(shì)，保證了隊(duì)列行駛的穩(wěn)定性。

圖8　隊(duì)列行駛仿真曲線

4　實(shí)車(chē)試驗(yàn)驗(yàn)證

4.1　車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型驗(yàn)證

在設(shè)計(jì)CCC上層控制算法時(shí)，車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型被簡(jiǎn)化為一個(gè)式(3)所示的1階慣性延遲環(huán)節(jié)，其中的參數(shù)τi和?i通過(guò)階躍響應(yīng)法[13]進(jìn)行辨識(shí)。在平直無(wú)風(fēng)道路上，分別給出正和負(fù)的期望加速度階躍信號(hào)，記錄實(shí)車(chē)加速度響應(yīng)。辨識(shí)出的加速和制動(dòng)參數(shù)如表4所示。圖9為模型和實(shí)車(chē)的加速度在期望加速度階躍信號(hào)下的響應(yīng)，可以看出模型仿真加速度曲線和實(shí)際加速度曲線非常接近，說(shuō)明簡(jiǎn)化模型可用來(lái)表征車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)特性。

表4　車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)

4.2　隊(duì)列行駛試驗(yàn)

圖9　車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型階躍響應(yīng)

圖10　隊(duì)列行駛試驗(yàn)場(chǎng)景示意圖

在完成控制策略開(kāi)發(fā)和試驗(yàn)平臺(tái)搭建后，進(jìn)行了兩輛車(chē)構(gòu)成的最小行駛隊(duì)列的試驗(yàn)驗(yàn)證。試驗(yàn)在平直無(wú)風(fēng)鋪裝路面上進(jìn)行，前車(chē)將陀螺儀測(cè)得的縱向加速度通過(guò)無(wú)線通信發(fā)給主車(chē)，主車(chē)安裝毫米波雷達(dá)測(cè)量與前車(chē)的相對(duì)速度和車(chē)距，試驗(yàn)場(chǎng)景如圖10所示。前車(chē)車(chē)速首先在15～30km/h之間做正弦波動(dòng)，隨后進(jìn)入勻速工況。試驗(yàn)共進(jìn)行3組:(1)主車(chē)使用CCC系統(tǒng)，h＝1s；(2)主車(chē)使用CCC系統(tǒng)，h＝0.5s；(3)主車(chē)使用ACC系統(tǒng)，h＝1s。需要說(shuō)明的是，由于車(chē)輛加速和制動(dòng)的動(dòng)力學(xué)特性不同，因此針對(duì)加速和制動(dòng)選擇了不同的控制器參數(shù):加速時(shí)，k1＝0.02，k2＝0.3；制動(dòng)時(shí)，k1＝0.3，k2＝0.8；k3均為0.6。實(shí)測(cè)通信延遲為80ms。停車(chē)安全車(chē)距設(shè)為5m。試驗(yàn)結(jié)果如圖11所示。

從圖中可以看出:(1)使用CCC系統(tǒng)當(dāng)車(chē)間時(shí)距為1s時(shí)，盡管初始狀態(tài)存在較大的車(chē)距誤差，但是在控制器的調(diào)節(jié)下誤差能夠快速減小，后續(xù)車(chē)距誤差始終保持在3m以下，在前車(chē)車(chē)速出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，主車(chē)速度能快速準(zhǔn)確地跟隨前車(chē)速度變化，且主車(chē)車(chē)速的波動(dòng)范圍沒(méi)有出現(xiàn)放大的趨勢(shì)，滿足隊(duì)列穩(wěn)定性條件，前車(chē)進(jìn)入勻速工況后，主車(chē)同樣能保證準(zhǔn)確跟隨；(2)使用CCC系統(tǒng)當(dāng)車(chē)間時(shí)距為0.5s時(shí)，盡管主車(chē)能準(zhǔn)確跟隨前車(chē)速度波動(dòng)，但在28，39和50s附近出現(xiàn)了主車(chē)車(chē)速變化超出了前車(chē)的現(xiàn)象，破壞了隊(duì)列行駛的穩(wěn)定性；(3)使用ACC系統(tǒng)當(dāng)車(chē)間時(shí)距為1s時(shí)，相比CCC系統(tǒng)，當(dāng)前車(chē)速度波動(dòng)時(shí)主車(chē)存在較大的跟車(chē)誤差，明顯不能保證隊(duì)列穩(wěn)定性。以上對(duì)比的結(jié)果表明，與傳統(tǒng)ACC系統(tǒng)相比，CCC系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)更快速而準(zhǔn)確的控制響應(yīng)，而保證隊(duì)列行駛穩(wěn)定性的車(chē)間時(shí)距更短。

圖11　隊(duì)列行駛試驗(yàn)結(jié)果

5　結(jié)論

本文中以線控純電動(dòng)汽車(chē)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了CCC系統(tǒng)分層式控制策略。上層采用加速度前饋加誤差反饋的控制算法；下層設(shè)計(jì)了加速與制動(dòng)的查詢表和加速制動(dòng)的切換規(guī)則，以保證實(shí)際加速度能夠準(zhǔn)確跟隨期望加速度。從頻域和時(shí)域兩方面研究了不同車(chē)間時(shí)距對(duì)隊(duì)列穩(wěn)定性的影響。搭建了聯(lián)網(wǎng)巡航控制實(shí)車(chē)試驗(yàn)平臺(tái)，隊(duì)列行駛試驗(yàn)結(jié)果表明:控制策略可實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的控制響應(yīng)，為在更短的跟車(chē)間距下保證隊(duì)列行駛的穩(wěn)定性提供了一種實(shí)現(xiàn)可能性。所提出的CCC系統(tǒng)上層控制算法同樣適用于燃油汽車(chē)和其他新能源汽車(chē)。將CCC用于未來(lái)智能交通系統(tǒng)，可提升道路通行效率和安全性。受試驗(yàn)條件限制，本文中只進(jìn)行了低速工況下兩輛車(chē)的隊(duì)列行駛試驗(yàn)，今后將開(kāi)展多輛車(chē)在全速度工況下的示范運(yùn)行，研究不同的聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)和通信延遲對(duì)隊(duì)列穩(wěn)定性的影響。

[1] 裴曉飛，劉昭度，馬國(guó)成，等.基于節(jié)氣門(mén)與制動(dòng)聯(lián)合控制的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)[J].汽車(chē)工程，2013，35(4):375-380.

[2] SHLADOVER SE，NOWAKOWSKI C，LU X Y，et al.Cooperative adaptive cruise control(CACC)definitions and operating concepts[C].Proceedings of the 94th Annual TRB Meeting.Transportation Research Board，2015.

[3] NAUS G J L， VUGTS R P A， PLOEG J， et al.String-stable CACC design and experimental validation:A frequency-domain approach[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2010， 59(9):4268-4279.

[4] KIANFAR R，AUGUSTO B，EBADIGHAJARI A，et al.Design and experimental validation of a cooperative driving system in the grand cooperative driving challenge[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， 2012， 13(3):994-1007.

[5] 李通，鹿應(yīng)榮，王龐偉，等.基于模糊PID的車(chē)輛協(xié)同跟隨控制算法研究[C].2014第九屆中國(guó)智能交通年會(huì)大會(huì)論文集，2014.

[6] OROSZ G.Connected cruise control:modelling， delay effects， and nonlinear behaviour[J].Vehicle System Dynamics， 2016，54(8):1147-1176.

[7] 王龐偉，余貴珍，王云鵬，等.基于滑?？刂频能?chē)車(chē)協(xié)同主動(dòng)避撞算法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2014(2):268-273.

[8] WANG P， SUN Z， TAN J， et al.Development and evaluation of cooperative adaptive cruise controllers[C].2015 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation(ICMA).IEEE，2015:1607-1612.

[9] ZHENG Y， LI S E， WANG J， et al.Stability and scalability of homogeneous vehicular platoon:Study on the influence of information flow topologies[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， 2016， 17(1):14-26.

[10] 馬國(guó)成，劉昭度，裴曉飛，等.車(chē)載雷達(dá)多車(chē)道目標(biāo)識(shí)別及補(bǔ)償方法[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，11:007.

[11] ZHOU J，PENG H.Range policy of adaptive cruise control vehicles for improved flow stability and string stability[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， 2005， 6(2):229-237.

[12] 胡壽松.自動(dòng)控制原理[M].北京:科學(xué)出版社，2013.

[13] 方崇智.過(guò)程辨識(shí)[M].北京:清華大學(xué)出版社，1988.