一种基于PRDC–CoROA混合优化技术的自动驾驶车辆自适应巡航控制系统

《Scientific Reports》：An adaptive cruise control system for autonomous vehicles using PRDC–CoROA-based hybrid optimization

　　

摘要

自适应巡航控制（ACC）系统在提升自动驾驶汽车的安全性和稳定性方面起着关键作用，同时通过合理管理车速和车辆间距来保证更好的行驶体验。然而，传统的ACC控制系统设计（如比例-积分-微分（PID）控制、模型预测控制（MPC）、模糊逻辑和基于神经网络的控制器）存在一些局限性，这些问题源于系统中的非线性、不确定性以及参数优化需求。为了解决这些问题，本研究提出了一种基于混合优化方法的ACC控制方案，该方法结合了概率鲁棒阻尼控制器（PRDC）与复合吸附优化算法（CoROA）。这种创新方法旨在通过改善车辆的稳定性、距离控制和速度跟踪性能来提升ACC系统的整体性能。该控制器利用车速、加速度、车辆间距以及速度误差等数据生成合适的控制信号，以确保车辆运行既安全又平稳。该算法已在MATLAB环境下开发并经过验证，其性能与其他ACC技术进行了对比。仿真结果表明，所提出的方法能够将速度和距离的误差降低10%以下，使再生制动操作更加顺畅（效果提升达43.65%），并显著提升了车辆的驾驶稳定性。实验结果表明，PRDC-CoROA方法有效提升了自适应巡航控制的性能。