ACC巡航控制分层控制：上层PID与下层PID的奇妙组合

ACC巡航控制分层控制（上层pid下层pid）软件使用：Matlab/Simulink2018b+Carsim2020（必须一样的版本+远程调试需格外200）适用场景：采用模块化建模方法，搭建联合仿真模型，适用于直线工况。包含模块：其中包含单独的Carsim配置文件，电机驱动模块，车辆巡航模块，车辆跟踪模块，切换逻辑，速度跟踪模块，联合仿真模块。包含：Matlab/Simulink源码文件，详细建模说明文档，对应参考资料及相关文献，

在自动驾驶领域，ACC（自适应巡航控制）系统扮演着关键角色，今天咱们就来唠唠基于Matlab/Simulink 2018b和Carsim 2020的ACC巡航控制分层控制，上层PID与下层PID的协同运作。

软件选择与版本要求

为啥非得是Matlab/Simulink 2018b搭配Carsim 2020呢？版本兼容性是个大问题。这俩版本配合起来，能为开发ACC巡航控制模型提供稳定且高效的环境。要是用其他版本，说不定就会遇到各种莫名其妙的兼容性错误，比如数据传输不畅，模型参数无法正确加载等等。这里要提一嘴，如果需要远程调试，还得额外加200，这是使用特定功能的代价啦。

适用场景与建模方法

采用模块化建模方法搭建联合仿真模型，而且特别适用于直线工况。模块化建模就像是搭积木，每个模块各司其职，最后组合在一起完成复杂的任务。比如对于ACC巡航控制来说，直线工况相对简单，更适合我们先把基础模型搭建好，调试各个模块的功能。

模型中的关键模块

单独的Carsim配置文件：这就像是汽车的"说明书"，里面详细记录了汽车的各种参数，包括底盘特性、轮胎参数、动力系统参数等等。这些参数是整个模型运行的基础，直接影响到车辆在仿真中的表现。
电机驱动模块：它负责模拟电机如何为车辆提供动力。在Matlab/Simulink中，我们可以这样简单实现一个电机驱动模块的基本逻辑（以直流电机为例）：

matlab 复制代码

% 定义电机参数
R = 1; % 电机内阻
L = 0.1; % 电机电感
Kt = 0.1; % 转矩常数
Ke = 0.1; % 反电动势常数
J = 0.1; % 转动惯量
b = 0.01; % 粘性摩擦系数

% 时间步长
dt = 0.01;
t = 0:dt:10;

% 初始化变量
i = zeros(size(t));
w = zeros(size(t));
theta = zeros(size(t));

% 输入电压
V = 10*ones(size(t));

for k = 2:length(t)
    % 电机电流微分方程
    di = (V(k-1) - Ke*w(k-1) - R*i(k-1))/L;
    i(k) = i(k-1) + di*dt;
    
    % 电机转速微分方程
    dw = (Kt*i(k-1) - b*w(k-1))/J;
    w(k) = w(k-1) + dw*dt;
    
    % 电机角度
    theta(k) = theta(k-1) + w(k-1)*dt;
end

这段代码简单模拟了直流电机在给定电压下的电流、转速和角度变化。在实际的ACC巡航控制中，电机驱动模块要与其他模块协同工作，根据车辆的速度需求调整输出动力。

车辆巡航模块：这个模块就是整个ACC系统的"大脑"之一，上层PID控制就主要在这里发挥作用。上层PID根据目标速度和当前车辆速度的偏差，计算出一个期望的加速度。这里用Matlab代码简单示意一下PID控制的核心部分：

matlab 复制代码

% 初始化PID参数
Kp = 1;
Ki = 0.1;
Kd = 0.01;

% 目标速度和当前速度
target_speed = 30; % m/s
current_speed = 0;

% 积分和微分初始化
integral = 0;
previous_error = 0;

for k = 1:length(time)
    % 计算速度偏差
    error = target_speed - current_speed;
    
    % 积分项
    integral = integral + error*dt;
    
    % 微分项
    derivative = (error - previous_error)/dt;
    
    % PID输出
    output = Kp*error + Ki*integral + Kd*derivative;
    
    % 更新当前速度
    current_speed = current_speed + output*dt;
    
    % 更新上一次的误差
    previous_error = error;
end

这段代码展示了PID控制器如何根据速度偏差不断调整输出，以让车辆达到目标速度。在车辆巡航模块中，这个输出会传递给下层的控制模块。

车辆跟踪模块：主要负责让车辆尽可能精确地跟踪目标轨迹，在直线工况下，就是保持直线行驶。它会根据上层模块传来的指令，对车辆的转向等进行微调。
切换逻辑：在不同的工况或者系统状态下，可能需要切换不同的控制策略或者模块工作模式。比如当检测到前方有车辆时，ACC系统可能要从定速巡航模式切换到跟车模式，这就需要切换逻辑来合理安排。
速度跟踪模块：下层PID控制主要在这个模块体现。它根据上层PID传来的期望加速度，进一步精确控制车辆的速度。例如通过调节油门开度或者刹车力度来实现。
联合仿真模块：它把Matlab/Simulink和Carsim连接起来，实现数据交互。让Matlab/Simulink中计算出来的控制指令能传递给Carsim中的车辆模型，同时Carsim中的车辆实时状态数据也能反馈回Matlab/Simulink进行分析和进一步调整。

模型资源

我们的模型还包含Matlab/Simulink源码文件，方便大家深入研究每个模块的具体实现。同时配备详细建模说明文档，从整体架构到每个模块的细节，都有清晰的阐述，就算是新手也能快速上手。另外还有对应参考资料及相关文献，方便大家进一步拓展知识，了解该领域的前沿研究。

ACC巡航控制分层控制是一个复杂但有趣的领域，通过Matlab/Simulink和Carsim的联合仿真，我们能更好地探索和优化这一系统，为未来自动驾驶技术的发展添砖加瓦。