自适应巡航控制系统

使用模型预测控制器模拟自适应巡航控制

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  • 模型预测控制工具箱/自动驾驶

描述

自适应巡航控制系统块模拟自适应巡航控制(ACC)系统,该系统的轨道的一组速度并通过调节自主车辆的纵向加速度维护从领先车辆的安全距离。同时满足安全距离,速度,并使用模型预测控制(MPC)加速度约束块计算最佳的控制动作。

要自定义您的控制器,例如利用先进的MPC功能或修改控制器的初始条件,点击创建ACC子系统

端口

输入

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在米自主车辆速度设定点/秒。当不存在前方车辆时,控制器跟踪该速度。

在秒的安全时间间隔引导车和自主车辆之间。这个时间间隔来计算最小安全距离的限制。欲了解更多信息,请参阅安全距离

在米自主车辆速度/秒。

距离在引线车辆和自我车辆之间米。为了计算该信号,减去从最前头车辆位置的自身车辆位置。

在米每秒铅车辆和自我车辆之间的速度差。为了计算该信号,减去从最前头车辆速度自主车辆速度。

以m / s的最小自主车辆纵向加速度约束2。当最小加速度在运行时发生变化时,使用此输入端口。

依赖

要启用该端口,请选择使用外部电源最小纵向加速度参数。

最大自我车辆纵向加速度约束m/s2。当最大加速度在运行时改变使用该输入端口。

依赖

要启用该端口,请选择使用外部电源最大纵向加速度参数。

控制器优化使能信号。当此信号为:

  • 非零,所述控制器执行优化计算,并产生一个纵向加速度控制信号。

  • 零,控制器不进行优化计算。在这种情况下,纵向加速度输出信号保持在它当了优化被禁用的价值。控制器继续更新其内部状态的估计。

依赖

要启用该端口,选择使用外部信号来启用或禁用优化参数。

以m / s的实际纵向加速度2施加到自主车辆。所述控制器使用该信号来估计自主车辆模型状态。当施加到自身车辆的控制信号由所述模型预测控制器计算出的最优控制信号不匹配使用该输入端口。这种不匹配时可发生,例如:

  • 自适应巡航控制系统是不活动的控制器。维持准确的状态估计值时,所述控制器不活跃防止凸块中当控制器变为活动状态的控制信号。

  • 加速度致动器出现故障,并且不提供正确的控制信号提供给自主车辆。

依赖

要启用该端口,选择利用外部控制信号实现ACC与其它控制器之间的无扰切换参数。

产量

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以m / s的加速控制信号2由控制器产生。

参数

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参数选项卡

自车辆型号

从车辆纵向加速度到车辆纵向速度的线性模型,指定为LTI模型或线性系统识别工具箱模型。该控制器通过扩展自我车辆动力学模型来建立内部预测模型。

在米初始速度/ s的自主车辆模型,其可与实际的自主车辆的初始速度不同的。

此值被用来配置模型预测控制器的初始条件。欲了解更多信息,请参阅初始条件

最小间距领先车辆和自身车辆之间米。此值对应于当自身车辆速度为零的自我和铅车辆之间的目标相对距离。

该值用来计算:

  • 最小安全距离。欲了解更多信息,请参阅安全距离

  • 控制器的初始条件。欲了解更多信息,请参阅初始条件

在m最大自主车辆纵向速度/秒。

自适应巡航控制约束

以m / s的最小自主车辆纵向加速度约束2

如果最小加速度随时间变化,添加最小纵向加速度输入端口,用于通过选择块使用外部电源

最大自我车辆纵向加速度约束m/s2

如果最大加速度随时间变化,添加最大纵向加速度输入端口,用于通过选择块使用外部电源

模型预测控制器设置

以秒为控制器采样时间。

控制器预测范围的步骤。控制器预测时间的采样时间和预测范围的产物。

闭环控制器的性能。默认的参数值提供了一个平衡的控制器设计。指定:

  • 较小的值产生更鲁棒控制器与平滑的控制动作。

  • 较大的值产生具有更快的响应时间更积极的控制器。

当您修改此参数时,更改将立即应用于控制器。

块选项卡

配置控制器指定迭代最大数,这保证了您的控制器的最坏情况执行时间后应用一个次优解。

欲了解更多信息,请参阅次优的QP解决方案

依赖

选择此参数后,指定最大迭代次数参数。

控制器优化迭代的最大次数。

依赖

若要启用此参数,请选择使用次优解参数。

要添加启用优化输入端口到块中,选择该参数。

选择这个参数来添加外部控制信号输入端口,用于该块。

生成自定义ACC子系统,它可以为您的应用程序进行修改。自定义控制器的配置数据被导出到MATLAB®工作空间的结构。

您可以修改自定义控制器子系统:

  • 修改默认MPC设置或使用先进的MPC功能。

  • 修改默认的控制器的初始条件。

  • 使用不同的应用程序设置,如自定义安全距离的定义。

算法

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扩展功能

C / C ++代码生成
生成使用的Simulink编码器™C和C ++代码。金宝app

PLC代码生成
生成使用的Simulink PLC编码器™结构化文本代码。金宝app

也可以看看

介绍了在R2018a