汽车行业的发展趋势“汽车四化”即电动化、智能化、共享化和网联化,在新能源汽车的基础上结合单车智能技术,融合互联网科技最终实现智能网联的高级辅助驾驶技术将成为汽车行业未来的必然趋势。因四轮独立驱动电动汽车(FWID-EV:Four-Wheel-Independent Electric Vehicle)可通过力矩最优分配实现电机正反转进而控制驱动制动的优势,已成为国内外学者研究的热点。同时为应对交通事故所导致的全球安全性问题,高级驾驶辅助系统得到迅猛发展,自适应巡航系统(ACC:Adaptive Cruise Control)作为高级驾驶系统的重要组成部分,如何将ACC系统在FWID-EV平台上得以应用是本文研究重点。为此设计的控制策略包括多目标约束柔化的ACC系统和基于电机效率MAP图的最优力矩分配。首先,为缩短系统设计的周期,体现车辆动力学特点,通过MATLAB/Simulink和Carsim实现FWID-EV仿真平台的搭建为后续设计提供基础。同时针对FWID-EV仿真平台的特点,论述控制算法在FWID-EV仿真平台的应用与区别,同时详细阐述模型预测控制(MPC:Model Predictive Control)的实际应用,为后续系统开发提供理论基础。其次,针对设计的综合考虑稳态跟随特性、防追尾碰撞特性、乘坐舒适性及电机驱动等多性能指标协同的ACC系统,提出可变车间时距(VTH:Variable Time Headway)的ACC系统以满足实际应用场景复杂多变的特点,同时在MPC的框架下实现多性能指标协同控制以符合驾驶员所期望的舒适性和经济性的改善。再次,电机具备效率损耗较低的优势,如何发挥电机高效的优势是控制策略设计的重点。为此提出基于电机效率MAP图的最优力矩分配,引入离散二进制变量于构建的非线性规划问题中,采用离散二进制粒子群(BPSO:Discrete Binary Particle Swarm Optimization Algorithm)以避免陷入局部最优解问题。最后,在MATLAB/Simulink和Carsim交互搭建的FWID-EV验证平台来实现设计的ACC系统和基于电动机效率MAP图的最优力矩分配方法。实验结果表明,所设计的多目标约束柔化的ACC控制策略可以改善FWID-EV的经济性和舒适性;所提出的基于电机效率MAP图的最优力矩分配策略可实现ACC系统稳态跟随目标车的要求。在FWID-EV仿真平台应用MPC控制理论实现ACC系统设计,最后实验结果表明在改善经济性和舒适性的同时发挥出电机节能高效的优势,因此本文所设计的ACC系统以及FWID-EV的最优力矩分配具有一定的价值。