自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control,ACC）作为ADAS的重要分支,对行车安全性和交通效率的提高、燃油经济性的改善以及缓解驾驶员驾驶疲劳等方面起到了关键作用。目前,虽然具备ACC基本功能的产品已经形成成熟的系统架构,但多数没有考虑驾驶风格差异对ACC系统的影响。因此,本文通过将驾驶员风格因素融入到系统设计中,开展自适应巡航控制策略优化研究。主要包括以下研究内容:（1）针对ACC系统整体控制方案进行设计,将系统整体划分为感知层、决策层和执行层,同时在决策层中将驾驶员风格因素融入到系统设计中,并设计ACC系统工作模式切换逻辑;然后基于Carsim建立整车动力学模型,包括发动机模型和自动变速器模型;最后,建立整车逆纵向动力学模型,包括驱动与制动力控制策略、逆发动机模型、逆制动器模型等,为仿真试验提供模型基础。（2）利用实车数据采集平台获取的驾驶员在不同车速跟车工况下的驾驶数据,选取驾驶员每次进入稳态跟随阶段的跟车时距TH、稳态跟车后首次制动时刻碰撞时间倒数TTCi和停车间距d_stop作为驾驶员驾驶特性特征值。通过对驾驶数据分析提取所有驾驶员驾驶特征参数,利用K-means算法进行驾驶员特性特征值的聚类分析,将驾驶员分为谨慎型、适中型和激进型三类,并对每类驾驶员驾驶特征参数进行分析,最后搭建BP神经网络对驾驶员风格进行辨识。（3）根据分析得到的不同风格驾驶员跟车时距以及停车间距,并基于固定车间时距算法,考虑前车和主车相对车速的影响,设计安全距离模型。同时,基于模型预测控制算法,以跟随性以及驾驶舒适性等优化目标,建立目标函数,并考虑不同风格驾驶员纵向加速度范围,使用硬约束和软约束相结合的方式将控制量控制在合理范围内,最终将约束MPC优化求解问题转化为带约束的二次规划问题以方便求解。（4）基于Matlab/Simulink和Car Sim进行联合仿真平台搭建,建立定速巡航、跟随巡航、旁车切入、前车切出四种工况进行仿真试验。通过对不同驾驶人风格的控制策略进行联合仿真,从安全性和跟随性两方面对本文建立的ACC系统控制策略的效果进行验证分析。