Tình huống điều kiện môi trường xung quanh xe được xây dựng nhằm cho xe ACC tiếp cận xe mục tiêu với vận tốc lớn. Kết quả mô phỏng cho thấy xe ACC không chỉ tăng tốc đến vận tốc mong muốn mà còn có thể giảm tốc và duy trì được khoảng cách an toàn đúng như yêu cầu điều khiển của hệ thống. Qua đó, ta có thể thấy luật điều khiển và bộ điều khiển được thiết kế đạt yêu cầu.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận chung
Trong quá trình xây dựng mô hình và mô phỏng hệ thống ACC, việc xây dựng và thiết lập luật mờ điều khiển chủ yếu dựa trên các suy luận logic nên độ chính xác sơ với thực tế chưa cao. Trên thực tế, nhiều nghiên cứu và thử nghiệm cũng đã được thực hiện và cũng có nhiều mô hình mô phỏng đã được thực hiện nhằm mô phỏng gần đúng với thực tế nhất. Tuy vậy, việc nghiên cứu dựa trên mô phỏng đem lại lời ích to lớn về khả năng tiết kiệm thời gian cũng như vật tư thí nghiệm. Việc đẩy mạnh sử dụng các phần mềm mô phỏng vào quá trình học tập nghiên cứu đang được coi là một xu hướng nhằm tạo ra cái nhìn tổng quan và toàn diện hơn về các yêu tố có liên quan đến đối tượng nghiên cứu.
Sau một thời gian nghiên cứu lý thuyết, tài liệu trong và ngoài nước cùng với sự hướng dẫn của các thầy, cô trong khoa đặc biệt là sự dẫn dắt tận tâm và nhiệt tình của thầy giáo TS. Vũ Hải Quân. Em đã hoàn thiện đồ án tốt nghiệp và đạt được một số kết quả nhất định như sau:
Nắm được các khái nhiệm liên quan đến hệ thống kiểm soát hành trình, cấu tạo của hệ thống cũng như nguyên lý vận hành của hệ thống trên xe hiện nay.
Nắm được các cơ sở lý thuyết, và sử dụng các phần mềm mô phỏng để khảo sát khả năng điều khiển của hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng trong tình huống cụ thể. Qua đó cũng giúp em hiểu biết và có khả năng sử dụng phần mềm Matlab – Simulink trong mô phỏng.
Việc tiếp cận với thuật toán điều khiển mờ và có thể ứng dụng vào điều khiển hệ thống ACC cũng giúp em hiểu phần nào về thuật toán mờ, về cách xây dựng và thiết lập hệ thống luật mờ dựa trên mong muốn điều khiển của bản thân.
Trong quá trình nghiên cứu cơ sở lý thuyết, em đã đưa ra được mô hình mô phỏng hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng với các khối con gồm Khối
xe mục tiêu, Khối xe ACC, Khối xử lý tín hiệu, Khối điều khiển gia tốc và Khối điều khiển ga/ phanh. Tất cả tạo thành một vòng lặp giúp điều khiển xe theo yêu cầu của hệ thống ACC. Kết quả mô phỏng đã khẳng định được mức độ chính xác của mô hình mô phỏng cũng như là thuật toán điều khiển mà em xây dựng.
Hướng phát triển
Trong thời gian tới đề tài cần bổ sung và hoàn thiện những nghiên cứu sau đây:
Mô hình mô phỏng bên trên em xây dựng là hệ thống gồm một xe ACC riêng lẻ. Trên thực tế, muốn giải quyết vấn đề ùn tắc giao thông cũng như phát triển hệ thống xe tự hành thì bắt buộc cần phải đảm bảo các xe lưu thông đều cần trang bị ACC. Khi đó, vấn đề đặt ra cần được kể đến là khả năng ổn định của một nhóm các xe cùng được trang bị ACC và lưu thông trên đường. Từ đó, ta sẽ đưa ra được các thuật toán điều khiển sát với thực tế hơn cũng như nâng tầm đề tài nghiên cứu. Bên cạnh đó, thuật toán mờ không phải là thuật toán điều khiển thông minh duy nhất có thể dùng cho hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng. Việc đánh giá hiệu suất của các mô hình ACC sử dụng các thuật toán điều khiển khác nhau cũng là một chủ đề mà em muốn làm rõ. Trong thời gian tới em sẽ cố gắng tìm hiểu, nghiên cứu để sớm đưa ra được một nghiên cứu khoa học với độ chính xác cao hơn, sát với thực tế hơn nhằm giúp cho các đọc giả có thể hình dung rõ hơn về mô hình và nhìn thấy được khả năng ứng dụng của đề tài.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Ali, Z. (2011). "Transitional controller design for adaptive cruise control systems."
[2] Fenton, R. (1994). "IVHS/AHS: Driving into the Future". IEEE Control Systems 14(6): 13-20.
[3] Haney, P. a. (2000). "Adaptive Cruise Control System Optimisation and Development for Motor Vehicles." The Journal of Navigation 53(01): 42- 47.
[4] Ioannou, P. (2003). "Guest Editorial Adaptive Cruise Control Systems Special Issue."
[5] Rajamani, R. (2006). "Vehicle Dynamics and Control. Mechanical Engineering Series." New York, Springer.
[6] Report. (1992). United States Department of Transportation, NHTSA, FARS and GES, "Fatal Accident Reporting System (FARS) and General Estimates System (GES)."
[7] Shuo Cheng, L. L.-m.-l. (2016). "Multiple-Objective Adaptive Cruise Control System Integrated with DYC".
[8] Terzano, D. (2001). "Simulation of Flow Control Algorithm for Multi-Lane Automated Highway Systems." Florida, University of Florida.
[9] Unknown. (2009). "Department for Transport, Regional Transport Statistics in Great" from www.dft.gov.uk.