随着人们对汽车主动安全研究的深入,自适应巡航系统(ACC)作为智能驾驶辅助系统(ADAS)的重要分支之一,其在道路流量控制,环境保护,燃油经济以及乘客舒适的可控制性,使得其得到更多的研究和探索。自适应巡航系统利用其基本的定速巡航和跟随行驶功能,保证汽车跟车过程的安全性,减少交通事故的发生。MPC算法则是一种被用来研究控制系统的较为新颖的控制策略,本文则是基于此,开展以下相关内容的研究工作:首先,本文基于MPC控制策略,结合其在有限时域的滚动优化以及其反馈校正的特点,结合汽车行驶的纵向运动状态方程,搭建本文所需的MPC预测模型,同时建立目标函数和约束条件,利用最小二范数进行最优求解出所期望的加速度和输出性能指标;其次,本文针对MPC算法,将其与传统经典的PID比例积分微分控制策略算法进行对比,指出本文所采用的控制算法是结合两种算法的优势所进行的混合控制策略,同时为保证基于MPC策略的安全跟车性,本文设计一种可变车间时距策略,其是以前车加速度的变化作为干扰输入项,并将其和固定车间时距策略对比,通过仿真分析,验证该可变车间时距的可行性;最后,本文结合SIMULINK软件以及S函数,搭建基于MPC策略的控制模块方程图以及编写预测模型的S函数代码,同时在CARSIM软件中设置相关车型参数以及制动、发动机类型等模型,最后结合两种软件,联合仿真自适应巡航系统在MPC算法的跟随和在PID算法下定速工况,同时指出本文在前车切入和切出工况所设计的决策模块以及本文研究仿真一种本车遇到限速标志的常用工况。通过结果分析表明,MPC算法可以更好的实现本车的跟车性,安全性,经济性以及乘客的舒适性,并且决策模块的添加可以更好的实现了本车自动变道的功能。