Python ACC Learning Project

这是一个面向控制工程学生的自适应巡航控制（ACC）入门项目。

第一版目标：

• 建立简化的车辆纵向动力学模型
• 设计一个能保持安全车距的 ACC 控制器
• 运行仿真并输出关键指标
• 为后续升级到更真实的汽车控制项目打基础

项目结构

• main.py: 仿真入口
• acc_project/models.py: 车辆与场景模型
• acc_project/controllers.py: ACC 控制器
• acc_project/simulation.py: 仿真循环与结果统计

运行方式

python main.py

如果环境里安装了 matplotlib，程序会额外生成速度与车距曲线图 acc_simulation.png。

你将学到什么

1. 车辆纵向动力学的最简建模方法
2. 安全时距策略的基本思想
3. PID 思想如何落到汽车跟车控制
4. 如何把控制算法写成可复用的 Python 模块

本版控制逻辑

控制器同时考虑两个目标：

• 当道路畅通时，主车追踪设定巡航速度
• 当接近前车时，主车优先保持安全跟车距离

安全距离模型：

d_safe = d_min + time_gap * ego_speed

其中：

• d_min 是静态最小距离
• time_gap 是期望时距
• ego_speed 是主车速度

后续建议迭代

• 加入执行器一阶滞后
• 加入加速度和加加速度约束
• 将控制器升级为状态反馈或 MPC
• 增加多种测试工况
• 记录性能指标并做参数整定