基于MPC的自适应巡航算法改进研究

基于MPC的自适应巡航算法改进研究基于MPC的自适应巡航算法改进研究摘要：自适应巡航控制算法是智能交通系统中重要的研究方向之一。在传统的巡航控制算法中，常常会忽略车辆行驶过程中的实时道路信息，导致无法充分考虑交通流量、道路拥堵等情况，从而无法实现最优的巡航效果。为此，本文提出了一种基于模型预测控制（MPC）的自适应巡航算法改进方法，以提高巡航控制的性能。1.引言随着智能交通系统的快速发展，自适应巡航控制成为提高交通流效率和减少交通拥堵的重要手段。然而，传统的巡航控制算法往往仅根据设定的速度目标进行控制，无法适应实时的交通状况变化，从而影响行车的平稳性和燃油经济性。因此，研究一种基于MPC的自适应巡航算法改进方法具有重要意义。2.MPC的基本原理模型预测控制（MPC）是一种基于系统数学模型进行优化控制的方法。其基本原理是通过预测未来一段时间内系统的状态和输出，通过优化求解，得到最优控制输入。MPC算法具有较强的适应性和鲁棒性，因此在自适应巡航控制中具有广泛的应用前景。3.基于MPC的自适应巡航算法改进3.1状态估计与预测为了实现自适应巡航控制，首先需要对车辆的状态进行准确估计和预测。可以通过车辆传感器获取车速、加速度、位置等参数，并使用滤波算法对噪声进行滤除。基于车辆状态的历史数据，可以建立车辆的数学模型，根据当前的状态预测未来一段时间内的状态。这样可以为后续的控制决策提供较为准确的参考。3.2MRTA优化算法为了实现自适应巡航控制的优化，本文提出了一种基于多目标鲁棒学习的MRTA（Multi-ObjectiveRobustThrottleandAcceleration）优化算法。该算法通过离线学习得到一系列的模型参数，根据当前的路况信息，从这些候选参数中选择出最优的控制输入。在优化过程中考虑了多个目标，如行车的平稳性、燃油经济性和行车时间等。3.3实时路况信息引入为了提高巡航控制的性能，本文引入了实时的路况信息。通过与智能交通系统进行通信，车辆可以获取到当前道路的交通流量、拥堵情况等信息。结合这些信息，可以对巡航速度进行实时调节，从而降低交通拥堵的风险，并提高整体交通效率。4.实验与结果分析为了验证所提出的改进方法的有效性，设计了一系列的仿真实验，并与传统的巡航控制算法进行对比。实验结果表明，基于MPC的自适应巡航算法改进方法能够在不同的交通状况下实现较为优秀的性能。通过实时调整巡航速度，能够有效降低交通拥堵的峰值值，并提高整体的交通效率。5.结论本文提出了一种基于MPC的自适应巡航算法改进方法，通过引入实时路况信息和优化算法，实现了对交通状况的自适应调节，从而达到提高交通流效率和减少交通拥堵的目的。实验结果表明，所提出的方法具有较好的性能和实用性，具有一定的工程应用前景。参考文献：[1]Yang,B.,Li,Q.,Luo,Y.,Wang,Z.,&Hu,J.(2016).ALearning-BasedTrafficSignalControlApproachinCompetitiveEnvironment.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,17(9),2536-2549.[2]Zhang,Y.,Wang,J.,Zhou,S.,&Huang,Y.(2019).StochasticModelPredictiveControlfortheVehicleLongitudinalD