混行环境下CACC系统驾乘舒适性优化控制

摘要：

为提升协同式自适应巡航(cooperative adaptive cruise control,CACC)系统在由自动网联汽车(connected automated vehicle,CAV)和人工驾驶汽车(manual vehicle,MV)构成的混行交通流下的驾乘舒适性,提出考虑驾乘舒适性的双层控制策略(dual-layer control strategy considering ride comfort,RC-DCS). 上层控制器从宏观角度出发,采用两状态空间模型调整跟车间距及车速,并利用代价函数改善车队的整体稳定性和舒适性;下层控制器从微观角度出发,优化单车的油门和制动踏板切换逻辑,稳定实际加速度输出,降低车辆频繁加减速引起的自身俯仰. 试验结果表明:RC-DCS在跟随MV工况中跟车间距误差和加速度分别降低了72.44％和24.87％;在MV插入CACC车队工况中通过增大跟车时距0.4 s以减少加速度波动;在跟车、紧急制动、旁车切入3种典型工况中,单车加速度标准差分别降低了9.6％、10.4％、2.9％.

关键词：智能车辆;混行交通;协同式自适应巡航;舒适性优化;控制策略

所属期刊栏目：56

分类号：U461.4(汽车工程)

资助基金：国家重点研发计划;江苏省高校自然科学研究重大项目

在线出版日期：2021-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1290-1297