基于µ综合与描述符形式表征的自动驾驶车辆鲁棒速度与间距控制框架

北京理工大学团队提出新型鲁棒控制方法，提升自动驾驶系统稳定性与安全性

北京理工大学机械与车辆学院研究团队提出一种基于µ综合（µ-synthesis）与描述符形式表征的自动驾驶车辆鲁棒速度与间距控制框架。该方法有效应对复杂交通环境中的不确定性因素，如前车速度突变、传感器噪声及车辆动力学参数变化，显著提升了自动驾驶系统的稳定性与跟驰性能。

研究采用H∓/µ混合控制策略，在保证系统鲁棒性的同时优化跟踪精度，并通过描述符形式建模降低控制器阶数，提升实时计算效率。实验结果表明，所提方法在多种驾驶场景下均能实现平稳加减速与精确车距控制，具备较强的工程应用潜力。

该成果发表于汽车工程领域国际权威期刊《Automotive Innovation》，该期刊为中科院工程技术大类1区期刊，JCR机械工程、电力电子工程、交通科学三个领域Q1区，CiteScore=8.5，被Ei、ESCI、Scopus等数据库收录，是中国汽车行业首本顶级国际英文学术期刊。