四轮独立驱动电动车自适应巡航滑模控制

周 苏，陆一弘，吴 楠，金 杰

(1.同济大学 汽车学院，上海 201804；2.同济大学 中德学院，上海 201804)

随着用户对汽车安全性、舒适性要求的不断提高，涉及汽车纵向动力学控制的研发也日趋广泛和深入，诸如巡航控制、防抱死制动、电子驻车制动等相关功能的实现已是现代汽车产品的基本元素。其中，基于雷达和摄像头的自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control，ACC）是智能辅助驾驶研发的重要内容之一[1]。ACC 系统可以在一定程度上提高行驶安全性，降低驾驶员疲劳强度。

针对ACC 系统的控制方法，国内外已有众多专家和学者进行了研究，典型的控制算法有PID 控制、最优控制、神经网络控制与模型预测控制等。这些控制方法已取得了阶段性进展，目前一些汽车公司的高档轿车上已经配备了ACC 系统[2]。

然而，ACC 的研究对象以往多局限于传统的内燃机汽车。例如，李以农等[3]基于模糊逻辑和滑模控制理论，通过对节气门开度和制动压力进行协调控制，使智能车辆能准确跟踪期望加速度。王秋[4]基于模型预测控制同时兼顾车辆行驶过程中的多个目标对控制器进行设计，采用的逆动力学模型以内燃机的特性为基础。

对于电动汽车，因其纵向动力学特性、驱动/制动方式与传统内燃机汽车不同，ACC 策略及实现方式也会有所不同。LUO Yugong 等[5]对混合动力的ACC 系统进行了研究，应用模型预测控制方法所设计的控制系统，使车辆在燃油效率与跟踪性能之间达到协调，研究对象的动力系统包括内燃机和电机。赵立娜[6]采用分工况、分层的策略对电动汽车的ACC 系统进行控制算法研究，研究对象的动力系统为集中式电机。……