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作者：付主木;陈军;陶发展;王楠;
单位：河南科技大学信息工程学院;中原工学院;
摘要：针对单一可变时距模型(VTH)难以在长距离范围内同时满足定速巡航、变速跟车等问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的连续综合可变时距模型(CSVTH)。首先，设计一种融合3种单一VTH模型优点的CSVTH来计算跟车的安全时距，通过过渡函数在不同VTH模型之间的连续转换实现多场景的VTH计算，并获取合理的跟车距离。其次，通过自适应惯性权重和学习权重对粒子群算法进行改进，并对CSVTH模型的斜率参数进行了优化。最后，构建了Simulink-Carsim跟车仿真环境。仿真结果表明，和非优化的CSVTH模型相比，经过优化的CSVTH模型在3种跟车场景中将油耗降低了4.4%,舒适度提升了6.4%,跟车误差降低了5.3%。
关键词：自适应巡航;;跟车控制;;可变时距模型;;粒子群优化算法;;模型预测控制
基金资助：国家自然科学基金项目(62371182,62301212)
