基于模糊变权重MPC的电动汽车自适应巡航控制，采用分层式控制方法，上层采用MPC控制，得到期望加速度，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，综合考虑跟踪性能，安全性能和舒适性能，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。

下层加速度控制采用前馈加反馈PI控制方式，分为驱动控制和制动控制控制两种模式，不需要传统的查表模块，不同于传统的烂到家的燃油车控制，对CarSim车辆传动部分以及电力驱动部分进行改造和布置方案设定，建立电动汽车整车动力学模型，将本车实际加速度逼近期望加速度，转化为电动汽车的轮端驱动转矩和制动转矩，并且设定出驱动／制动切换策略，很详细，小白也能学会。

设计工况：车辆初始车速80km/h速度行驶，前方目标车辆距离本车初始距离为50m，前车速度在50~70km/h正弦函数变化。

控制效果：前车变速输入时，车间距、自车的加速度、期望制动压力和驱动力矩均能在满足多目标约束的条件下平稳进行变化 ，MPC控制效果如下列各图所示，仿真效果较好，各个权重系数变化也较为平坦的变化。

本模型较复杂，所以不便宜，敬请谅解。

Matlab/Simulink版本:2021a

Carsim版本：2019.0

有完整的仿真演示运行视频，小白也能学会，并提供参考资料，仿真代码均有备注，不用担心学不会

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