[发明专利]一种ACC决策方法及系统

权利要求书

1.一种ACC决策方法，其特征在于，包括：

建立ACC纵向跟车运动学的模型；

基于MPC模型预测控制理论，在所述模型下根据预设的二次型性能指标及其对应的线性不等式约束条件，建立代价函数，通过对所述代价函数进行滚动在线优化，以获取ACC的控制量；其中，所述代价函数的约束条件为跟车安全硬约束条件和所述线性不等式约束条件的组合；

其中，所述二次型性能指标包括：动态追踪性能指标、燃油经济性能指标和驾乘舒适性能指标中至少一项；

所述动态追踪性能指标、所述燃油经济性能指标和所述驾乘舒适性能指标及各自对应的线性不等式约束条件分别为：

所述动态追踪性能指标为J_T＝ω_ΔdΔd²+ω_ΔvΔv²，所述动态追踪性能指标的线性不等式约束条件为

式中，期望车距误差Δd＝d-d_des＝(s_p+d₀-s_f)-(τ_hv_f+d_s)，相对车速Δv＝v_p-v_f，v_p为前车速度，v_f为自车速度，d₀为初始车距，s_p为前车位移，s_f为自车位移，τ_h为固定时距，d_s为极限安全车距，ω_Δd与ω_Δv分别为期望车距误差Δd与相对车速Δv的权重系数；

所述燃油经济性能指标为所述动态追踪性能指标的线性不等式约束条件为

式中，ω_a与ω_j分别为自车期望加速度a_f,des与自车冲击度jerk的权重系数；

所述驾乘舒适性能指标为所述驾乘舒适性能指标的线性不等式约束条件为

式中，ω_c为相应权重系数，a_f,ref＝k_vΔv+k_dΔd为驾驶员参考加速度，k_v和k_d分别为相应的权重系数，a_f为自车实际加速度。

2.根据权利要求1所述的ACC决策方法，其特征在于，当所述模型的预测时域为[k，k+p-1]时，所述模型具体为：

式中，k为当前时刻，X_f为所述预测时域的状态序列，U为所述预测时域的控制序列，x_f(k)为当前观察状态量，A_p为矩阵在所述预测时域迭代的系数矩阵，B_p为矩阵在所述预测时域迭代的系数矩阵，C_p＝diag(C,C,…,C)为相应系数矩阵，Y为系统输出序列；

其中，K_L为理想一阶系统增益，T_L为下位控制器的时间常数，T_s为采样周期。