经济飞速发展带动了人们对于网络通信、电子控制技术以及汽车智能化等相关技术的迫切需求,而在汽车的智能化中,主动安全技术已成为汽车产业发展的新趋势及新方向。先进驾驶员辅助系统ADAS(Advanced Driver Assistance System)作为新趋势发展领域的重要组成部分,具有巨大的发展潜力及光明的发展前景,自适应巡航控制系统ACC(Adaptive Cruise Control System)是重要的ADAS系统组成部分之一,其目的在于通过对车辆进行纵向控制,达到减轻驾驶员在操作过程中的负担,从而提升行驶过程的舒适性,提高通行效率。本文将电动汽车自适应巡航系统作为研究对象,建立了 ACC的分层式系统架构,将ACC系统划分为传感层、决策层和执行层三部分。首先制定出汽车驱动方案,基于商用动力学仿真软件Carsim,对车辆模型及参数进行修改,去除发动机、液力变矩器两部分模块,将其替换为永磁同步电动机,搭建出汽车整车动力学模型,并进行纵向动力性能验证。对于传感层的传感器的优劣进行了分析比较,确定了由毫米波雷达和摄像头进行搭配的方案,将雷达数据和本车状态信息输入给决策层。在决策层中选用了固定车间时距的安全车间距算法,基于MPC算法原理和特点设计出具有多目标优化功能的ACC控制器。建立针对跟踪性能、安全性能和舒适性能的目标函数和其相关约束,最后将约束条件下的最优目标求解问题转化为非线性规划问题,用障碍函数法求解。在执行控制层内设计了驱动/制动切换策略、驱动力分配策略。其输入决策层得到的车速和期望加速度,输出为驱动力矩和制动力矩,实现车辆的纵向控制。基于在CarSim仿真软件中建立的车辆模型以及决策层内设计的ACC控制算法,在Simulink中建立了 ACC系统仿真模型。经过仿真测试数据分析验证了此ACC控制算法在典型工况下如:巡航工况、跟随工况、前车切入工况和前车切出工况中的可行性。为了进一步验证算法的实时性,采用基于博世智能驾驶车辆平台的实车验证测试,博世智能驾驶车辆平台是基于域控制器为核心的开发工具,能够开发验证许多辅助驾驶功能。对ACC实车测试制定了典型场景工况,测试数据结果表明本文的ACC多目标优化算法的实时性和有效性。