日立阿斯特莫开发了一种基于模型的自适应巡航控制模型预测控制器
挑战
为走走停停的交通开发高性能自适应巡航控制系统
解决方案
使用Si金宝appmulink设计、模拟和调优模型预测控制器，使用Embedded Coder生成高效代码
结果
- 控制器开发时间减半
- 无需几个月的手工编码
- 测试速度和效率提高
“我们能够通过Simulink中的模拟进行多个参数研究，以调整控制器并减少其计算负荷。金宝app仿真使我们能够深入了解设计的内部细节，这有助于提高精度，并在需要调整时节省时间。”
Taku Takahama，日立汽车系统公司
最新的自适应巡航控制(ACC)系统旨在处理交通堵塞中常见的走走停停的驾驶。走走停停控制功能的一个局限性是它们的响应时间往往比人类司机慢。当缓慢的响应时间造成车辆之间的间隙时，相邻车道的司机就会试图插入间隙，这可能会导致交通堵塞。
日立汽车系统公司(Hitachi Automotive Systems)的工程师开发了一种用于走走停停驾驶的ACC系统，当前车加速时，该系统的反应速度与典型的人类驾驶员一样快。该系统基于模型预测控制器(MPC)，采用基于模型设计的MATLAB软件构建®和仿真软金宝app件®．
“从项目一开始，我们就决定使用MATLAB和Simulink金宝app，”日立汽车系统有限公司高级工程师Taku Takahama说，“如果没有这些工具，开发将花费更长的时间，我们将难以实现系统性能和驾驶员舒适度的目标。”
挑战
ACC系统的行为会根据前车的速度和加速度而变化。日立汽车系统工程师认为标准的比例-积分-导数(PID)控制器难以设计，因此选择了MPC。MPC算法非常适合于平衡多个目标，例如在交通堵塞中与领头车保持安全距离，以及在无车辆的高速公路上保持设定的速度。然而，在每个时间步上解决优化问题所需的计算负载使得MPC算法在处理能力和内存比PID控制器更少的嵌入式目标上实现更具挑战性。
高滨在日立的团队之前已经开发了一个相对简单的控制系统，用c语言手写控制算法。该团队认为，手工编写一个更复杂的MPC将是一个巨大的挑战。他们需要设计新的控制器，以满足走走停停ACC系统的严格定时要求，在嵌入式微处理器上实现它，并最大限度地减少手工编码，以减少开发时间。
解决方案
日立汽车系统公司使用MATLAB和Simulink进行基于模型的设计，为基于mpc的嵌入式ACC系统建模、模拟和生成代码。金宝app
在Simulink中，金宝app工程师使用模型预测控制工具箱(Model Predictive Control Toolbox™)对控制器进行建模，并设置可调参数，以调整预测水平、控制水平和权重，以及执行器和加速度响应约束。
为了创建一个用于预测的工厂模型，他们使用Simulink s函数创建了一个与传统C代码的接口，该接口金宝app可以捕获车辆发动机、变矩器和制动器的非线性特征。
该团队在Simulink中进行了闭环仿真，以评估各种驾驶场景下控制器的性能，包括金宝app交通堵塞和高速驾驶。他们在MATLAB中对仿真结果进行了后处理和可视化。
根据仿真结果，他们修改了控制器的重量和约束，以防止车辆突然刹车，并在领先车辆急剧加速时，避免车辆之间出现很大的间隙。他们还评估了样本时间、预测时间和控制时间的不同选择，以减少解决优化问题的计算负荷。
该团队使用嵌入式编码器从基于mpc的自适应巡航控制器生成了超过3400行优化执行速度的代码®．生成的代码包括MPC使用的二次规划(QP)求解器。
在通过软件在环(SIL)模拟测试生成的代码后，他们将其部署到32位生产微处理器上。日立汽车系统公司目前正在公共道路上进行基于mpc的ACC系统的道路测试。
工程团队已经将基于MATLAB和Simulink的模型设计扩展到其他几个项目中，其中一个项目缩短了四轮转向车辆控制器的开发时间。金宝app
结果
- 控制器开发时间减半。“用我们的传统方法，开发一个像MPC一样复杂的控制器需要大约一年的时间;通过基于模型的设计，我们花了大约6个月的时间来开发一个原型，”高滨说。“QP求解器生成的代码非常高效，所以我们没有必要探索其他求解器。”
- 无需几个月的手工编码。Takahama说:“每次设计迭代都要手工编写MPC的所有代码，这会增加我们两个月或更多的时间。”“有了嵌入式编码器，一旦我们确认了控制器的功能，就几乎不用花时间就能在嵌入式处理器上实现它。”
- 测试速度和效率提高。Takahama说:“基于模型的设计为我们节省了大量的测试时间。“我们在SIL模拟中重新创建了测试结果，这使我们能够确定发生问题的原因，评估提出的对策，生成带有所需更改的代码，并根据需要重复该过程以验证正确性。”
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