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基于MPC的轨迹跟踪控制联合仿真实验及操作指南：Simulink模型和Carsim参数设置详解

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简介：
本操作指南详述了使用Simulink与CarSim进行基于模型预测控制(MPC)的车辆轨迹跟踪控制实验，涵盖Simulink建模技巧及CarSim参数配置。 基于MPC的轨迹跟踪控制联合仿真效果展示与操作指南：Simulink模型与Carsim参数配置详解 本段落详细介绍了如何进行基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的车辆轨迹跟踪控制，通过Simulink与Carsim软件之间的联合仿真实现。内容包括： - 基于MPC的轨迹跟踪控制在Simulink中的建模方法 - Carsim参数设置的具体步骤和注意事项 - 联合仿真后的效果展示及分析 此外，还提供了可选模型说明文件以及操作指南，帮助用户更好地理解和使用该系统。

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  • 基于MPC的轨迹跟踪控制联合仿真实验及操作指南：Simulink模型和Carsim参数设置详解
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    本操作指南详述了使用Simulink与CarSim进行基于模型预测控制(MPC)的车辆轨迹跟踪控制实验，涵盖Simulink建模技巧及CarSim参数配置。 基于MPC的轨迹跟踪控制联合仿真效果展示与操作指南：Simulink模型与Carsim参数配置详解 本段落详细介绍了如何进行基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的车辆轨迹跟踪控制，通过Simulink与Carsim软件之间的联合仿真实现。内容包括： - 基于MPC的轨迹跟踪控制在Simulink中的建模方法 - Carsim参数设置的具体步骤和注意事项 - 联合仿真后的效果展示及分析 此外，还提供了可选模型说明文件以及操作指南，帮助用户更好地理解和使用该系统。
     
  • 基于MPC控制器的轨迹跟踪Matlab仿真及操作视频
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    本项目通过MATLAB仿真研究了基于模型预测控制(MPC)的轨迹追踪算法，并制作了详细的操作视频教程。 领域：MATLAB 内容：基于MPC控制器的轨迹跟踪算法在MATLAB中的仿真及操作视频。 用处：帮助学习者掌握使用MPC控制器进行轨迹跟踪编程的技术。 指向人群：适用于本科生、研究生以及博士生等科研与教学活动的学习者。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 运行项目中的Runme_.m文件，而非子函数文件。 3. 确保在运行时，MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在的路径。具体操作可以参考提供的录像视频进行学习和模仿。
     
  • 基于模型预测控制(MPC)的无人驾驶汽车轨迹跟踪算法研究及MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真
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    本研究聚焦于开发并优化一种基于模型预测控制（MPC）的无人驾驶车辆轨迹跟踪算法，通过在MATLAB/Simulink和Carsim平台上的联合仿真测试，验证了该算法的有效性和鲁棒性。 基于模型预测控制（MPC）的无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法采用MATLAB/simulink与Carsim联合仿真技术实现。该系统包含cpar、par以及slx文件，适用于MATLAB2018和Carsim2019版本。操作步骤为先导入capr文件至Simulink中进行模拟，并且支持通过S-Function函数编写代码以修改算法细节。此模型特别针对四轮转向汽车的轨迹跟踪进行了设计与优化。
     
  • 《基于CARSIM和Simulink的联合仿真：应用于变道及复杂路径规划的MPC轨迹跟踪算法》
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    本文探讨了在CARSIM与Simulink环境下进行联合仿真的方法，并详细介绍了用于变道及复杂路径规划的模型预测控制（MPC）轨迹跟踪算法的应用。通过结合两套仿真平台的优势，该研究旨在优化车辆自动驾驶技术中的动态驾驶任务处理能力，特别聚焦于提高变道操作的安全性和效率以及在多样化道路条件下的路径规划准确性。 本段落介绍了《CARSIM与Simulink联合仿真：实现变道及复杂路径规划的MPC轨迹跟踪算法》的研究内容，重点在于使用Carsim和Simulink进行联合仿真实现车辆在弯道路段中的变道操作，并包含路径规划以及基于模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪算法。本段落提供两种版本的选择方案：一种是直接在Simulink中实现，另一种则是通过C++语言编写代码来完成相同的算法功能。如果需要两个版本，则需额外支付30元费用。 该研究适用于多种路况条件下的变道与车道保持操作，并且能够对规划路径进行可视化展示。所使用的软件环境包括Carsim2020.0和Matlab R2017b，同时提供安装包支持。此外，本段落还详细探讨了汽车仿真联合技术在实现车辆变道及轨迹跟踪算法方面的应用价值和技术细节。 总的来说，《CARSIM与Simulink联合仿真实现变道与轨迹规划》为研究者们提供了深入理解和掌握基于模型预测控制的MPC路径跟踪算法以及其在实际道路条件下的有效性评估提供了一个实用平台。
     
  • 基于模型预测控制(MPC)的车辆换道及轨迹跟踪研究——采用五次多项式换道轨迹和MATLAB与CARSIM联合仿真
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    本研究运用MPC方法结合五次多项式路径规划，通过MATLAB与CARSIM软件进行联合作战仿真，深入探讨了智能车辆的车道变换及精确轨迹跟踪技术。 基于模型预测控制（MPC）的车辆换道与轨迹跟踪技术探讨了使用五次多项式描述换道轨迹的方法，并介绍了如何在MATLAB与Carsim之间实现联合仿真控制。
     
  • 基于纯跟踪控制的路径跟踪算法及CarSim与Simulink联合仿真
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    本研究提出了一种基于纯跟踪控制策略的路径跟踪算法，并通过CarSim和Simulink平台进行联合仿真验证。 纯跟踪控制与路径跟踪算法是自动驾驶及智能车辆领域中的关键技术之一。这些算法的主要目标在于确保车辆能够准确且稳定地沿着预定路线行驶，在实际应用中通常结合车辆动力学模型以及实时传感器数据，以实现精确的轨迹执行。 在联合仿真过程中，Carsim和Simulink是常用的工具。其中，Carsim是一款专业的车辆动力学模拟软件，可精准地模拟各种驾驶条件下的车辆行为；而Simulink则是MATLAB环境中的一个动态系统建模与仿真平台，在控制系统的设计及分析中被广泛应用。 通过将Carsim的车辆模型与Simulink的控制算法结合使用，可以提供全面的测试环境。在Simulink内设计并优化路径跟踪控制器（如PID控制器、滑模控制器或基于模型预测控制(MPC)的方法），随后利用接口使这些控制器输出作为车辆输入，以模拟真实驾驶情况。 常见的几种路径跟踪方法包括： 1. **PID控制器**：这是一种基本且常用的策略，通过比例(P)、积分(I)和微分(D)项的组合调整行驶方向，使其尽可能接近预定路线。 2. **滑模控制**：这种非线性控制方式具有良好的抗干扰性和鲁棒性，能够有效应对车辆模型中的不确定性因素。 3. **模型预测控制(MPC)**：MPC是一种先进的策略，考虑未来一段时间内的系统动态，并通过优化算法在线计算最佳的控制序列，以实现最小化跟踪误差或满足特定性能指标的目标。 在联合仿真过程中，我们可通过调整控制器参数、修改车辆模型或者改变模拟条件来评估不同算法在各种场景下的表现。图像文件（例如1.jpg、2.jpg和3.jpg）可能会展示仿真的可视化结果，包括行驶轨迹、控制信号的变化以及误差分析等；而纯跟踪控制路径跟踪算法联合.txt可能包含详细的仿真设置信息、数据及分析。 研究和发展这些技术对于提高自动驾驶车辆的安全性和性能至关重要。借助Carsim与Simulink的联合仿真环境进行深入开发和验证，为实际应用提供了可靠的基础支持。
     
  • 预览控制 车道保持 轨迹跟踪 Carsim与simulink联合仿真的研究.rar
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    本资源探讨了Carsim与Simulink在车辆预览控制、车道保持及轨迹跟踪中的应用，通过联合仿真技术优化汽车动态性能。适合自动驾驶领域研究人员参考学习。 本人搭建了一些Carsim与Simulink的联合仿真模型，并介绍了车道保持（LKA）、自适应巡航（ACC）、轨迹跟随、横向控制、预瞄跟随、单点预瞄、多点预瞄、滑模变结构控制及模糊控制等算法的实现。这些资料旨在为有相关学习需求或兴趣的学生提供交流和学习的机会，不涉及积分或其他形式的交换，请大家理解并尊重他人劳动成果，谢谢！
     
  • 基于MPC的CarSim与Simulink联合仿真的模型.zip
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    本资源提供了一个基于模型预测控制(MPC)的车辆动力学仿真案例，通过将CarSim软件与MATLAB Simulink环境进行集成，实现对复杂驾驶条件下的车辆动态响应分析。包含详细配置文件和模型代码，便于用户深入研究汽车控制系统的设计与优化。 本资源介绍如何使用MPC算法搭建Carsim/Simulink模型进行仿真，并包含重要的MPC算法的m文件及相关重要代码的具体说明，适合初学者学习。