劉猛，張麗萍

（遼寧工業(yè)大學(xué) 汽車(chē)與交通工程學(xué)院，遼寧 錦州 121001）

1 引言

伴隨經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的進(jìn)步，越來(lái)越多的人對(duì)汽車(chē)安全性與舒適性等性能提出了更高的要求，當(dāng)然，汽車(chē)保有量的快速增長(zhǎng)給人們的生活帶來(lái)便利性的同時(shí)也引發(fā)了很多問(wèn)題和負(fù)面影響。我國(guó)交通事故每年造成大量的人員傷亡，大量交通事故都是駕駛員人為操作不當(dāng)引起的。因?yàn)檐?chē)輛的交通事故而引起的人員傷亡和直接的財(cái)產(chǎn)損失等現(xiàn)象已演變成非常嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題。汽車(chē)安全技術(shù)分為被動(dòng)安全技術(shù)和主動(dòng)安全技術(shù)等安全技術(shù)，都在一定程度上起到了保證人們財(cái)產(chǎn)安全的作用．成為防止交通事故的新一代前沿技術(shù)。所以車(chē)輛的智能化和人性化以成為當(dāng)今汽車(chē)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向。ACC 系統(tǒng)是當(dāng)今汽車(chē)控制安全系統(tǒng)研發(fā)的一個(gè)重點(diǎn)方面，它極大的提升車(chē)輛安全性、減少交通事故的發(fā)生，對(duì)車(chē)輛乘坐舒適性及主動(dòng)安全性都存在的巨大的研發(fā)潛力。

2 ACC 系統(tǒng)的控制策略研究現(xiàn)狀

2.1 最優(yōu)控制策略

這種控制策略是結(jié)合了最優(yōu)控制理論以及最優(yōu)化方法，它能在混合動(dòng)力汽車(chē)整車(chē)能量分配管理中進(jìn)行使用，目前主要有大多基于 Bellman 動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論的汽車(chē)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)相關(guān)控制策略和基于古典變分法的車(chē)輛系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)控制策略。這種控制策略的控制品質(zhì)較好且控制精度較高，在機(jī)械及其汽車(chē)領(lǐng)域應(yīng)用前景非常廣闊，但是在車(chē)輛系統(tǒng)動(dòng)力控制系統(tǒng)中應(yīng)用不是很成熟，目前，仍處于開(kāi)發(fā)和測(cè)試階段。

2.2 模糊控制策略

它是根據(jù)模糊控制器中編輯的模糊規(guī)則和語(yǔ)言來(lái)判定汽車(chē)的運(yùn)行模式和功率分配的情況。把相對(duì)距離、車(chē)速、誤差值、功率或轉(zhuǎn)矩等參量作為控制器的輸入變量，控制器的建立是根據(jù)模糊的輸入變量，通過(guò)模糊控制器的來(lái)決定車(chē)輛的運(yùn)行情況，從而可實(shí)現(xiàn)對(duì)整車(chē)系統(tǒng)的動(dòng)力進(jìn)行最佳控制。優(yōu)點(diǎn)如下：能夠設(shè)計(jì)出難以精確定量表達(dá)的控制規(guī)則，根據(jù)駕駛?cè)说牟僮餍袨榱?xí)慣和動(dòng)作，還可以實(shí)現(xiàn)不同影響因素的相互取舍，且它的穩(wěn)定性較好。原理框圖1 如下圖所示。

圖1 模糊控制的基本原理框圖

2.3 Stop&GO 控制策略

Villagra 等人考慮到 ACC 的期望加速度或者是期望減速度的目的是為了保持理想的速度和車(chē)間距離而STOP&GO 工況在城市中是常見(jiàn)的，在這種工況中車(chē)輛經(jīng)常急加速或者減速，所以將ACC 與STOP&GO 分開(kāi)來(lái)進(jìn)行處理，通過(guò)限定加速度方法來(lái)確保 STOP&GO 系統(tǒng)的運(yùn)行部至于太劇烈。而Martinez 等人將ACC 與STOP&GO 看做是統(tǒng)一的控制系統(tǒng)，采用模型匹配的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)控制器輸入的期望加速度，從而實(shí)現(xiàn)在不同工況中車(chē)輛能夠及時(shí)的響應(yīng)，快同時(shí)也考慮了成員的舒適性。

3 自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的兩種典型控制算法研究現(xiàn)狀

3.1 模糊控制

因?yàn)槟：刂瞥３Ｖ恍枰豢貙?duì)象精確的數(shù)學(xué)模型，模糊控制的算法控制結(jié)構(gòu)相對(duì)比較簡(jiǎn)單，控制系統(tǒng)對(duì)輸入量變化以及外界干擾反映較差，對(duì)于非線性巡航控制系統(tǒng)有很強(qiáng)適應(yīng)性。車(chē)輛行駛過(guò)程是非常復(fù)雜的、時(shí)變非線性控制系統(tǒng)，模糊邏輯控制方法非常適用于車(chē)輛自適應(yīng)巡航控制。原理框圖如圖2 所示：

圖2 模糊控制算法框圖

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種模擬人類(lèi)大腦進(jìn)行辨識(shí)和判別控制算法，它更是復(fù)雜的非線性控制算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法通過(guò)模仿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巡航控制系統(tǒng)過(guò)程：學(xué)習(xí)以及運(yùn)行的整個(gè)過(guò)程，通過(guò)學(xué)習(xí)控制規(guī)則從而來(lái)對(duì)巡航控制系統(tǒng)的輸入信號(hào)進(jìn)行計(jì)算和處理。它的核心就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)輸入到輸出變量的映射關(guān)系。汽車(chē)在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，一般都是復(fù)雜非線性的，還是一個(gè)變化很快的動(dòng)態(tài)運(yùn)抵過(guò)程。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制具有良好的聯(lián)想性、適應(yīng)性，要進(jìn)行自適應(yīng)巡航控制需要的參數(shù)范圍比較多，實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中不可能把此時(shí)的數(shù)據(jù)都統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，在控制自適應(yīng)巡航系統(tǒng)時(shí)不需要精確的數(shù)學(xué)模型，所以它常與模糊控制算法相結(jié)合，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法是目前結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，響應(yīng)較快以及靈敏度較高的控制算法之一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)模糊化和解模糊的過(guò)程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法結(jié)構(gòu)相當(dāng)復(fù)雜，系統(tǒng)精度不是很高，所以實(shí)際應(yīng)用中這種控制算法也有一定的局限性。

4 結(jié)語(yǔ)

本文總體敘述了ACC 系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，目前國(guó)外在已經(jīng)在巡航控制系統(tǒng)上做了很多有關(guān)于控制理論的研究工作，對(duì)于自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的控制理論已經(jīng)有了一定的研究成果和進(jìn)展，且汽車(chē)自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)已經(jīng)在某些高檔轎車(chē)上實(shí)現(xiàn)，了，如奔馳 S 級(jí)、寶馬 7 系列、豐田 Progress 等。而國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域的研究與發(fā)達(dá)國(guó)家有很大的差距，國(guó)內(nèi)關(guān)于巡航控制系統(tǒng)的研究主要集中在高校和科研機(jī)構(gòu)。因此，深入研究巡航控制系統(tǒng)的控制理論和方法，研發(fā)出實(shí)用的車(chē)輛產(chǎn)品，是我國(guó)對(duì)于安全駕駛輔助系統(tǒng)中的 ACC 系統(tǒng)的研究重點(diǎn)。