[发明专利]汽车自适应巡航系统控制器参数优化方法

权利要求书

1.一种汽车自适应巡航系统控制器参数优化方法，其特征在于：其步骤是：

S1.设计不同速度下的跟车场景前车速度时间模型

1、根据车载数据采集器收集到的本车驾驶过程中与前车距离以及与前车响度速度的关系，将前车速度建模为离散马尔科夫链，前车下一时刻加速度a_L(k+1)建模为与本时刻速度v_L(k)和加速度a_L(k)相关的随机变量，其概率分布满足公式(1)所示：

P(a_L(k+1)|a_L(k),v_L(k))＝f_L(a_L(k+1)|a_L(k),v_L(k)) (1)

其中，f_L为满足上述分布的概率分布函数；

2、根据离散马尔科夫链，前车速度通过公式(2)得到：

v_L(k+1)＝v_L(k)+T_s·a_L(k+1) (2)

其中，T_s为车载数据采集器的采样间隔；

S2、确定系统中权重矩阵Q和R的参数取值范围

1、建立汽车纵向行驶动力学模型

速度和加速度分别为v_H和a_H，前车的速度和加速度分别为v_L和a_L，则两车的相对速度为Δv＝v_L-v_H，相对加速度为Δa＝a_L-a_H，两车实际间距为d_r＝d_L-d_H，d_w为根据期望车距计算得到的期望安全距离，车辆的跟车误差为Δd＝d_r-d_w，实际加速度与期望加速度存在一个因控制器执行的延迟，用一阶惯性环节来表示：

式中，a_w为期望加速度，T₀为时间常数；

2、建立期望安全距离模型，采用随两车相对速度变化的安全距离模型：

d_w＝τ_Hv_H-k₁Δv+d₀ (4)

由上述跟车模型建立汽车自适应巡航系统的状态空间方程为

式中，x＝[Δd Δv a_H]^T为系统状态量，u＝[a_H]为控制系统输入，ω＝[a_L]为系统干扰项；

3、对于线性二次型调节器，最优控制以同时减少两车车距误差以及两车的相对速度为目标，同时还能减少本车的控制量，即燃油经济性，因此二次型性能指标为：R＝[r]，Q和R即LQR最优控制的加权矩阵；

S3、根据不同的性能要求，选取不同类型的评价指标，评价指标不仅要包括自适应巡航算法的跟车表现，具体的，主要有跟车间距与期望间距的平均误差Δd_avg与最大误差Δd_m，还要有反映本车乘客舒适性的指标，主要有加速度导数的最大值

S4、设置差分进化算法的初始参数，所述初始参数至少包括：种群中向量个数NP，向量维数，变异算子F，交差算子CR，最大进化代数G以及阈值，然后随机初始化每个向量，将向量通过黎卡提方程，由权值矩阵Q和R转换为反馈增益矩阵K；

1、种群数量：种群数量越大，其中个体数量就越多，种群会拥有更加丰富的多样性，寻优能力更强，但也会增加计算的复杂度；

2、向量维数：向量维数即待优化的参数个数，就是Q和R矩阵中待确定的4个参数；

3、变异算子：变异算子决定了偏差向量的放大比例，变异算子越大，算法越不容易陷入局部最优，但是当变异算子大于1时，算法不易收敛，通常取F＝0.5；

4、交差算子CR：交差算子是一个范围在[0，1]之间的实数，控制这一个试验向量参数来自于随机选择的变异向量而不是原来向量的概率，交差算子越大，发生交差的可能性就越大，较大的CR值会加速收敛；

5、最大进化代数：表示差分进化算法运行结束条件的一个参数，表示算法运行到指定的进化代数后就结束运行，并将当前群体中的最佳个体作为所求问题的最优解输出；

S5、自适应巡航最优参数，具体包括如下几个步骤：

1、将种群中的自适应巡航算法参数传递至汽车的自适应巡航算法，由最优控制的黎卡提方程：

由MATLAB中的LQR指令离线求解，得不同速度下的最优状态反馈矩阵K，即：

[K,P,E]＝lqr(A,B,Q,R) (8)

由状态反馈控制率得到控制系统输入量

a_w＝Kx＝-(k_d·Δd+k_v·Δv+k_a·a_H) (9)；

2、启动软件在环仿真器，在当前工况下测试自适应巡航算法性能，通过评价函数计算得分，得分包含了车间距与期望间距的平均误差Δd_avg与最大误差Δd_m，还包含了本车加速度导数的最大值通过加权得到最终得分，其公式为：

3、判断是否达到终止条件，若达到终止条件或者达到最大进化代数，则进化终止；否则继续进行下一步操作；

4、进行变异操作和交差操作，对边界条件进行处理，得到临时种群

变异操作在对每个参数向量x_i,G(i＝1,2,…,NP)进行变异操作时，满足以下公式：

v_i,G+1＝x_r1,G+F·(x_r2,G,x_r3,G) (10)

式中，随机选择的向量序号r1，r2，r3互不相同，且与i也不相同；

交差操作在对种群中每个参数向量x_i,G(i＝1,2,…,NP)进行交差操作时，满足以下公式：

5、对临时种群进行评价，计算目标函数值；

6、对临时种群的个体和原始种群的对应的个体，进行一对一的选择操作，选取目标函数更优的个体作为新种群的个体；

7、进化代数k＝k+1，跳转步骤1；输出计算得到的最优参数。