一种自适应巡航控制系统上层控制算法技术方案

本发明专利技术涉及一种自适应巡航控制系统上层控制算法，其特征在于：具体步骤算法如下：S1：调节器的选择；S2：基础算法的选择；S3：参数的调节；S4：功能的实现；本发明专利技术中采用线性二次高斯型调节器结合了线性二次调节器和卡尔曼滤波器，将实际情况下所遇到的噪声简化为高斯噪声，消除高斯噪声产生的影响，其性能要优于传统线性二次调节器，计算成本比模型预测控制器要低；本发明专利技术中在线性二次型调节器的基础上融入遗传算法，通过模拟自然界的进化过程来解决线性二次控制器的调节优化问题，按照自然选择和“适者生存”的原则进化；自动调节参数Q和R的数值以达到参数Q和参数R的最优组合，以使代价函数最小化。

An upper control algorithm of adaptive cruise control system

【技术实现步骤摘要】
一种自适应巡航控制系统上层控制算法
本专利技术涉及智能巡航控制
，尤其涉及一种自适应巡航控制系统上层控制算法。
技术介绍
高级驾驶辅助系统（ADAS）自20世纪90年代以来一直是个热门的话题。ADAS系统不仅在车辆偏离当前车道或者有撞车的危险时未驾驶员提供警告信号，也可以在底盘线控系统的支持下，通过控制转向、制动和油门来主观地干预车辆的操控。自适应巡航控制系统（ACC）是ADAS系统各大功能中的子功能之一。ACC是一种基于传感器识别技术而诞生的智能巡航控制技术，目的是通过自动控制车辆纵向运动速度，以减轻驾驶员的长时间带来的疲劳感，保障行车安全，并通过简单的方式为驾驶员提供辅助驾驶支持。当与前车之间的距离过小或过大时，ACC控制单元可以通过与制动防抱死系统、车身稳定系统、发动机控制系统协调动作，调整发动机的输出功率和车辆制动力，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。在自适应巡航控制系统上层控制器中采用传统线性二次调节器，其优点在于：去除了我们在当前MPC方法中认为是繁琐的调优过程；相比MPC，计算成本大幅度减小。但在自适应巡航控制系统中使用LQR控制，也有一定的局限性，很难解决LQR的参数整定、集成电路不确定性以及实际情况下的测量噪声等问题。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种保证车辆的行驶安全，提高交通效率与驾驶舒适性的自适应巡航控制系统上层控制算法。为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：一种自适应巡航控制系统上层控制算法，其创新点在于：具体步骤算法如下：S1：调节器的选择：将现实场景下出现的噪声简化为高斯噪声，上层控制器采用线性二次高斯型调节器；S2：基础算法的选择：为了获得参数Q和参数R的最优参数组合和使代价函数最小化，采用遗传算法自动调节参数Q与R的数值；将基于遗传算法的线性二次高斯型调节器记作GALQG控制算法；S3：参数的调节：通过微调Q和R的参数来补偿影响；S4：功能的实现：将线性二次控制器，线性二次高斯控制和遗传算法结合，获得在一定约束条件下，使先前预设的成本函数最小化的输入组合，并使系统达到较好的性能指标。进一步的，所述遗传算法、线性二次高斯控制和我线性二次控制器，与模型预测控制器相比占用的计算资源比模型预测控制器更低。进一步的，所述遗传算法利用计算机模拟达尔文进化论，挑选符合条件的目标，不符合条件的淘汰；遗传算法是多目标最优算法，可以有效的克服局部解的问题，达到全局最优，适用于多目标优化的问题。进一步的，所述线性二次高斯控制是线性二次控制器、线性二次调节器与卡尔曼滤波器相结合。进一步的，所述线性二次调节器为多输入多输出的反馈系统的最优调节器，通过求解里卡多方程，使得原系统达到较高的性能。进一步的，所述自适应巡航控制系统包括上层控制器、下层控制器、ACC模式与定速巡航控制系统模式之间的逻辑切换、制动器与油门之间的逻辑切换。本专利技术的优点在于：1）本专利技术中采用线性二次高斯型调节器结合了线性二次调节器和卡尔曼滤波器，将实际情况下所遇到的噪声简化为高斯噪声，并对上层控制器的输入状态进行预估和卡尔曼滤波，消除高斯噪声产生的影响，其性能要优于传统线性二次调节器，计算成本比模型预测控制器要低。2）本专利技术中在线性二次型调节器的基础上融入遗传算法，其优点在于：通过模拟自然界的进化过程来解决线性二次控制器的调节优化问题，按照自然选择和“适者生存”的原则进化；自动调节参数Q和R的数值以达到参数Q和参数R的最优组合，以使代价函数最小化。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1为本专利技术的一种自适应巡航控制系统上层控制算法的上、下层控制器交互逻辑原理图。图2为本专利技术的一种自适应巡航控制系统上层控制算法的线性二次高斯型算法逻辑原理图。图3为本专利技术的一种自适应巡航控制系统上层控制算法的自适应巡航控制系统控制逻辑原理图。具体实施方式下面的实施例可以使本专业的技术人员更全面地理解本专利技术，但并不因此将本专利技术限制在所述的实施例范围之中。如图1所示的一种自适应巡航控制系统上层控制算法：具体步骤算法如下：S1：调节器的选择：将现实场景下出现的噪声简化为高斯噪声，上层控制器采用线性二次高斯型调节器；S2：基础算法的选择：为了获得参数Q和参数R的最优参数组合和使代价函数最小化，采用遗传算法自动调节参数Q与R的数值；将基于遗传算法的线性二次高斯型调节器记作GALQG控制算法；S3：参数的调节：通过微调Q和R的参数来补偿影响；S4：功能的实现：将线性二次控制器，线性二次高斯控制和遗传算法结合，获得在一定约束条件下，使先前预设的成本函数最小化的输入组合，并使系统达到较好的性能指标。遗传算法、线性二次高斯控制和我线性二次控制器，与模型预测控制器相比占用的计算资源比模型预测控制器更低。遗传算法利用计算机模拟达尔文进化论，挑选符合条件的目标，不符合条件的淘汰；遗传算法是多目标最优算法，可以有效的克服局部解的问题，达到全局最优，适用于多目标优化的问题。线性二次高斯控制是线性二次控制器、线性二次调节器与卡尔曼滤波器相结合。线性二次调节器为多输入多输出的反馈系统的最优调节器，通过求解里卡多方程，使得原系统达到较高的性能。自适应巡航控制系统包括上层控制器、下层控制器、ACC模式与定速巡航控制系统模式之间的逻辑切换、制动器与油门之间的逻辑切换。本专利中关于汽车动力学方面主要结构涉及两个部分：上层控制器以及下层控制器，如图1所示；其中上层控制器输入主要参数为：本车速度、本车加速度、与前车的实际距离、期望车距、期望车速以及前车速度与加速度；上层控制器输出给下层控制器的主要参数为：期望加速度，并将其转换为制动器制动力与发动机扭矩作为下层控制器的输出。该控制方法的优势在于汽车动力学方面考虑到期望加速度与实际加速度之间的时间延长和增益，解决驾驶员因在车辆变速过程中产生顿挫感引起的舒适性问题。本行业的技术人员应该了解，本专利技术不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本专利技术的原理，在不脱离本专利技术精神和范围的前提下，本专利技术还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本专利技术范围内。本专利技术要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自适应巡航控制系统上层控制算法，其特征在于：具体步骤算法如下：S1：调节器的选择：将现实场景下出现的噪声简化为高斯噪声，上层控制器采用线性二次高斯型调节器；S2：基础算法的选择：为了获得参数Q和参数R的最优参数组合和使代价函数最小化，采用遗传算法自动调节参数Q与R的数值；将基于遗传算法的线性二次高斯型调节器记作GALQG控制算法；S3：参数的调节：通过微调Q和R的参数来补偿影响；S4：功能的实现：将线性二次控制器，线性二次高斯控制和遗传算法结合，获得在一定约束条件下，使先前预设的成本函数最小化的输入组合，并使系统达到较好的性能指标。

【技术特征摘要】
1.一种自适应巡航控制系统上层控制算法，其特征在于：具体步骤算法如下：S1：调节器的选择：将现实场景下出现的噪声简化为高斯噪声，上层控制器采用线性二次高斯型调节器；S2：基础算法的选择：为了获得参数Q和参数R的最优参数组合和使代价函数最小化，采用遗传算法自动调节参数Q与R的数值；将基于遗传算法的线性二次高斯型调节器记作GALQG控制算法；S3：参数的调节：通过微调Q和R的参数来补偿影响；S4：功能的实现：将线性二次控制器，线性二次高斯控制和遗传算法结合，获得在一定约束条件下，使先前预设的成本函数最小化的输入组合，并使系统达到较好的性能指标。2.根据权利要求1所述的一种自适应巡航控制系统上层控制算法，其特征在于：所述遗传算法、线性二次高斯控制和我线性二次控制器，与模型预测控制器相比占用的计算资源比模型预测控制器更低。3.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜赟程，刘兆勇，金晓峰，盛亮倩，沈继伟，
申请(专利权)人：格陆博科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32