自适应巡航控制，ACC，模型预测控制，MPC，纵向跟车避撞控制为分层式控制，上层控制得到期望加速度，下层控制得到对应的期望制动压力和节气门开度。

上层控制首先建立考虑前车加速度扰动的离散跟车运动学模型，然后建立了基于反馈校正的跟车预测模型，接着引入松弛因子与多目标优化求解，大概几百行MPC代码，最后是基于模糊控制的权重系数调整，这是该模型中最重要的一点，当MPC目标函数中的权重系数取为定值时，难以适应复杂多变的道路交通环境，通过根据跟车性、安全性、舒适性以及经济性的偏重程度来设计相对应的权重系数调整策略，可以改善跟车避撞系统对交通环境的适应性，参考其他文献自己搭建的模糊控制规则得到可变权重，这也是ACC控制不同于网上烂大街的普通ACC控制的独特所在，设置了合理的模糊规则，基本论域、模糊集论域、量化因子，比例因子，调整的权重主要有：车间距误差权重系数q_Δd、两车相对速度权重系数q_vrel和自车加速度权重系数q_ar，而把自车跃度q_jr设置为常量，若q_jr也为变权重系数时会使得模糊控制系统过于复杂，易不稳定。

控制效果：匀速输入时，车间距、相对速度、自车的加速度、跃度、期望制动压力和节气门开度均能在满足多目标约束的条件下平稳进行变化，实现平稳跟车。

Matlab/Simulink版本:2021a

Carsim版本：2019.0

有完整的运行视频。

提供参考资料。

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