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摘要
针对车队纵向跟随控制存在跟随效率低且系统不稳定的问题，提出一种基于模糊模型预测控制(model predictive control, MPC)方法的智能车队纵向跟随模型.根据车队动力学方程推导出包含跟随性和乘坐舒适性的MPC目标函数，在MPC控制器的基础上引入模糊策略，实时调整MPC目标函数中的跟随性权重系数，输出符合驾驶场景需求的理想加速度.结合纵向逆动力学模型和比例、积分、微分(proportional integral derivative, PID)控制建立下层控制器，将期望加速度转化为节气门开度或制动压力.搭建Carsim和Simulink联合仿真平台，模拟智能车队高速行驶工况，并分别与PID方法和传统的MPC方法对比.结果表明：模糊MPC控制器在高速工况下，动力学参数均满足约束条件，间距误差控制在8 m以内，相较于PID控制和传统MPC控制最大速度误差分别减小了6.6、2.5 m·s-1,且在紧急制动场景中车速变化更加平稳，车队的乘坐舒适性得到了提高.
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