【摘 要】
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重型商用车作为我国物流运输行业的主要支持装备,是反映行业发展趋势的晴雨表。得益于智能网联技术的逐步成熟和智能驾驶辅助系统的不断完善,重型商用车智能化程度在不断的提高,部分系统可以辅助驾驶员控制车辆,从而减轻驾驶员驾驶负担。尽管如此,商用车的燃油消耗造成的能源危机仍然未得到很好的控制。我国商用车具有载货量大、运行里程长、油耗高等特点。我国对原油和石油的依存度双突破70%,交通运输对石油消耗占比达到1
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重型商用车作为我国物流运输行业的主要支持装备,是反映行业发展趋势的晴雨表。得益于智能网联技术的逐步成熟和智能驾驶辅助系统的不断完善,重型商用车智能化程度在不断的提高,部分系统可以辅助驾驶员控制车辆,从而减轻驾驶员驾驶负担。尽管如此,商用车的燃油消耗造成的能源危机仍然未得到很好的控制。我国商用车具有载货量大、运行里程长、油耗高等特点。我国对原油和石油的依存度双突破70%,交通运输对石油消耗占比达到1/3以上,公路运输面临严峻的节能减排形势。预见性巡航控制系统（Predictive Cruise Control,简称PCC）可以利用道路坡度改善车辆的燃油经济性,然而该系统未考虑外界车辆导致系统可能存在安全隐患。本文基于成熟的PCC系统,提出预见性自适应巡航控制系统（Predictive Adaptive Cruise Control,简称PACC）。在完全智能驾驶之前,预见性自适应巡航控制系统是解决节能问题重要技术手段之一。预见性自适应巡航控制系统集成了高级辅助驾驶接口（Advanced Driver Assistance Systems Interface Specifiction,简称ADASIS）,由T-Box来获取前方道路坡度数据,通过主动刹车辅助系统（Autonomous Emergency Braking,简称AEB）或前方碰撞预警系统（Forward Collllision Warning,简称FCW）中摄像头与毫米波雷达探测道路前方车辆行驶信息,由CAN总线传输到控制系统中,系统为车辆预先规划行驶速度从而改善车辆的燃油经济性,同时可以避免与前方车辆发生碰撞,提升行驶安全性,并一定程度上辅助驾驶员控车以缓解驾驶疲劳。首先,分析了目前商用车车载系统的发展现状及其优缺点,并对巡航系统的控制算法进行了叙述;考虑到仿真模型的真实性,以一汽解放（青岛公司）生产的JH6车型建立车辆纵向动力学模型,基于该车辆相关数据绘制出基于转速、节气门开度、燃油消耗的车辆燃油消耗3维Map,建立多项式燃油消耗模型分析影响油耗因素;对我国公路建设规章进行阐述,并建立本文仿真道路,采用多项式拟合对真实道路数据处理;基于JH6实车数据,在Truck Sim搭建仿真模型。然后,分析我国地貌特征,确定PACC系统设计目标;对算法运用在道路上进行融合分析;设计控制系统上层架构,对涉及的碰撞安全性、制动安全距离和前车驾驶行为进行合理性研究,确定本文相关信息;采用具有快速优化性能的非线性模型预测控制算法-连续广义参差法（Continuation and Generalized Minimum RESidual method,简称C/GMRES）,以本车的实时速度为状态量,车辆实时加速度为控制量设计控制系统下层架构,对下层架构和算法原理以及两者的融合进行详细推导与分析,基于Matlab语言编写优化算法,搭建整体仿真控制系统;制定系统的评价标准和边界条件。最后,采用Matlab和Truck Sim联合仿真对控制系统进行测试;在无前车情况下,系统对不同道路的输出响应,在前车各种驾驶行为的情况下,系统对不同道路的响应情况;以定速巡航系统（Cruise Control System,简称CCS）作为对比,在多种仿真工况数据下,分析两系统的优缺点,仿真数据表明,在不同路况条件下,相比于定速巡航系统本系统不同程度的改善车辆的燃油经济性,改变车辆的驾驶行为提升车辆行驶的安全性。因此本文设计的基于非线性模型预测控制算法的预见性自适应巡航控制系统达到预期设定目标。
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