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An Optimization Design of Adaptive Cruise Control System Based on MPC and ADRC

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标签: 自动驾驶

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In  this  paper,  a  novel  adaptive  cruise  control  (ACC)  algorithm  based  on  model  predictivecontrol  (MPC)  and  active  disturbance  rejection  control  (ADRC)  is  proposed.  This  paper  uses  an  MPCalgorithm  for  the  upper  controller  of  the  ACC  system.  Through  comprehensive  considerations,  theupper  controller  will  output  desired  acceleration  to  the  lower  controller.  In  addition,  to  increasethe  accuracy  of  the  predictive  model  in  the  MPC  controller  and  to  address  fluctuations  in  thevehicle’s  acceleration,  an  MPC  aided  by  predictive  estimation  of  acceleration  is  proposed.  Due  to  theuncertainties  of  vehicle  parameters  and  the  road  environment,  it  is  difficult  to  establish  an  accuratevehicle  dynamic  model  for  the  lower-level  controller  to  control  the  throttle  and  brake  actuators.

Therefore,  feed-forward  control  based  on  a  vehicle  dynamic  model  (VDM)  and  compensatory  controlbased  on  ADRC  is  used  to  enhance  the  control  precision  and  to  suppress  the  influence  of  internal  orexternal  disturbance.  Finally,  the  proposed  optimal  design  of  the  ACC  system  was  validated  in  roadtests.  The  results  show  that  ACC  with  APE  can  accurately  control  the  tracking  of  the  host  vehiclewith  less  acceleration  fluctuation  than  that  of  the  traditional  ACC  controller.  Moreover,  when  themass  of  the  vehicle  and  the  slope  of  the  road  is  changed,  the  ACC–APE–ADRC  controller  is  still  ableto  control  the  vehicle  to  quickly  and  accurately  track  the  desired  acceleration.

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