本文对前车车辆类型进行分类，提出一种基于前车类型和心理场的车间时距控制算法

（2）提出一种新的基于前车类型和心理场的车间时距控制算法。现有车间时距控制算法主要考虑跟车的安全性，没有更好地兼顾驾乘人员的舒适性，同时忽略了前方车辆的差异性对车间时距的影响。

在针对 ACC 系统的车辆间距控制算法进行研究、设计时，不仅需要考虑在紧急制动时 ACC 车辆与前车之间有足够的制动距离，还要考虑驾驶员采用 ACC 系统时能够改善道路的拥堵情况

并且由于道路中的车辆类型复杂程度较高，目前所研究的车辆间距控制算法仅针对单一的小型车辆，没有对前车是中型或大型车辆时的车间距离展开研究。所以当前车为大型特殊车辆并且交通场景不支持变道的情况下，由于前车具有惯性大、危险程度高等特点，若此时按照小型车辆的车辆间距控制算法对车间距离进行控制，将会对 ACC 车辆的驾驶员造成严重的心理压力。

一个合适的车辆间距控制算法是 ACC 系统的基础，而一个先进车辆状态控制算法是 ACC 系统的关键。

金斯顿大学 Payman Shakouri 等人通过车辆预测模型设计一款具有“Stop&Go”功能的 ACC 系统[27]。该系统主要由内控制环和外控制环两部分组成，其中内控制环主要根车辆自适应巡航关键控制算法研究8据两车之间的相对距离以及期望安全距离，控制车辆的油门开度和制动踏板开度。而外控制环负责根据两车之间的相对加速度和相对速度，解算 ACC 车辆与前车之间的期望安全距离。通过该控制算法设计的 ACC 系统能够在低速行驶中启动“Stop&Go”模式，解决了车辆在低速状态时系统无法运行的缺点，但是其不足之处在于高速行驶时系统鲁棒性较差。

张亮修通过对上层控制器输出的期望加速度展开研究建立线性二次型最优控制算法[29]。

，若采用统一的车间时距控制算法而不对前车类型加以区分，将会降低 ACC系统的适应性和驾驶员的舒适度

本节在陈康等人所提出的基于心理场的车间时距算法的基础上[35]，

基于工况识别的安全距离模型
 

目前中外学者对安全车间距模型进行了深入
的研究，主要提出以下 4 种经典安全模型: 固定安全
距离模型［
3］
、基于制动的安全距离模型［
4］
、基于车
头时距的安全距离模型［
5］
、基于驾驶员预瞄的安全
距离模型［
6-7］
。其中固定安全距离模型在跟车期间
始终保持固定的车间距离，无法适应复杂多变的道
路环境; 基于制动的安全距离模型是在假设前车制
动的前提下建立的安全模型，其跟车间距往往偏
大，不利用道路交通流的通畅; 基于车头时距的安
全模型未考虑前车运动状态对车间距离的影响，不
符合驾驶员实际的跟车特性; 驾驶员预瞄安全距离
模型虽然考虑了驾驶员的主观特性，但往往由于参
考样本不足，导致所建立的模型不能准确反映实际
驾驶情况。针对上述问题，中外学者纷纷在此基础
上作出不同的研究与探讨。余晓江［
8］
利用模糊与
神经网络结合的办法来控制安全跟车距离模型; 唐