一种基于卡尔曼滤波改进模型的自适应巡航控制方法

摘要

本发明公开了一种基于卡尔曼滤波改进模型的自适应巡航控制方法包括：基于车间纵向动力学构建车间状态关系模型；基于所述状态关系模型和车辆运动状态构建车辆运动学模型；利用卡尔曼滤波对状态变量进行修正，获取预测模型，并在其中加入车辆控制需求约束；基于模型预测误差修正所述预测模型，采用约束软化扩大可行域，获取车辆控制目标函数。本发明通过利用卡尔曼滤波对输入控制器的状态变量进行降噪控制来减少雨雾天气对ACC系统的影响；通过利用预测值与实际值之间的误差对跟车预测模型进行修正，增强了ACC系统的鲁棒性；通过约束软化的方式来扩大可行域进而减少恶劣天气对ACC系统的影响。