基于MPC算法的车辆稳定性控制及动力学仿真优化：利用精确预测模型进行前轮转角和制动协调控制

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
本研究采用MPC算法，结合精准预测模型，探索了前轮转向与制动系统间的协同作用，并通过动力学仿真实现了车辆稳定性的优化控制。基于模型预测控制（MPC）算法的车辆稳定性控制与动力学仿真优化研究实现了精确预测模型下的前轮转角及制动协调控制。该方法通过改进预测模型精度并引入约束控制策略，进一步提升了系统的性能。具体而言，在实施MPC时建立了包括横摆角速度、侧向速度和前后质心侧偏角的动力学模型作为核心的预测模型，并且在算法中对车辆的侧向速度施加软约束以确保稳定性。同时，为了保证执行机构的有效运作，前轮转角与制动压力则被设定为硬约束。此外，研究还利用单轨模型估算前后轮的侧偏刚度，从而提高整个系统的预测精度。通过Carsim和Simulink联合仿真的验证表明，在车辆接近危险行驶状态时，所提出的稳定性控制器能够快速响应并通过差分制动及前轮转角协调控制使车辆恢复至稳态行驶区域。该研究为学习MPC算法及其在车辆动力学仿真中的应用提供了宝贵的资料。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于MPC算法的车辆稳定性控制及动力学仿真优化：利用精确预测模型进行前轮转角和制动协调控制

优质

本研究采用MPC算法，结合精准预测模型，探索了前轮转向与制动系统间的协同作用，并通过动力学仿真实现了车辆稳定性的优化控制。基于模型预测控制（MPC）算法的车辆稳定性控制与动力学仿真优化研究实现了精确预测模型下的前轮转角及制动协调控制。该方法通过改进预测模型精度并引入约束控制策略，进一步提升了系统的性能。具体而言，在实施MPC时建立了包括横摆角速度、侧向速度和前后质心侧偏角的动力学模型作为核心的预测模型，并且在算法中对车辆的侧向速度施加软约束以确保稳定性。同时，为了保证执行机构的有效运作，前轮转角与制动压力则被设定为硬约束。此外，研究还利用单轨模型估算前后轮的侧偏刚度，从而提高整个系统的预测精度。通过Carsim和Simulink联合仿真的验证表明，在车辆接近危险行驶状态时，所提出的稳定性控制器能够快速响应并通过差分制动及前轮转角协调控制使车辆恢复至稳态行驶区域。该研究为学习MPC算法及其在车辆动力学仿真中的应用提供了宝贵的资料。

基于MPC算法的车辆稳定性控制及其动力学模型研究

优质

本研究聚焦于应用MPC（模型预测控制）算法优化车辆稳定性控制系统，并深入探讨其相关动力学模型。通过精确模拟与实验验证，旨在提升汽车驾驶的安全性和操控性。基于MPC算法实现的车辆稳定性控制建立了横摆角速度r、侧向速度以及前后质心侧偏角的动力学模型作为预测模型，并考虑通过维持车辆侧向速度在一定范围内来保证其稳定性，因此，在MPC中对车辆侧向速度设定了软约束（soft constrain），同时为前轮转角和制动压力设置了硬约束以确保执行机构能够有效响应。基于单轨模型估算前后轮的侧偏刚度提高了预测模型的精度；通过Carsim与Simulink联合仿真的结果表明，当车辆接近危险行驶状态时，该稳定性控制器可以迅速利用差分制动及前轮转角协调控制使车辆进入稳定行驶区域。 MPC算法是一种优化控制系统的方法，它通过建立未来一段时间内的系统动态预测模型并进行优化来实现系统的性能和稳定性要求。在本研究中，使用MPC算法对车辆的侧向速度进行实时调整以保持其稳定性，并且该控制器能够准确地预测车辆的行为并且及时作出相应的控制动作。

基于Simulink的MPC模型预测控制仿真

优质

本研究利用Simulink平台构建了MPC（模型预测控制）系统，并进行了详尽的仿真分析，旨在优化控制系统性能。 MPC模型预测控制器的Simulink仿真与视频演示适用于学习MPC算法编程，适合本硕博等教研使用。请注意：测试请使用Matlab 2021a或更高版本，并且不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保Matlab左侧的当前文件夹窗口是工程所在路径。具体操作步骤可以参考提供的视频演示进行学习。

基于强化学习和MPC模型预测控制的车辆变道轨迹跟踪MATLAB仿真

优质

本研究利用强化学习与MPC（模型预测控制）技术，在MATLAB环境中进行车辆变道轨迹跟踪的仿真分析。通过优化算法，实现高效且安全的自动驾驶变道策略。基于强化学习与MPC（模型预测控制）算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真适用于Matlab 2021a或更高版本运行。

基于模糊PID和CarSim的ABS防抱死制动系统仿真：优化制动性能与稳定性控制

优质

本文探讨了结合模糊PID算法与CarSim软件模拟ABS（防抱死制动系统）的方法，旨在通过优化制动过程中的性能及稳定性来提升汽车安全。本段落探讨了在Carsim与Matlab Simulink联合仿真环境下优化ABS防抱死制动系统性能的方法，特别关注如何通过模糊PID控制器实现高效制动控制、优化滑移率以及稳定轮速，从而提升整体的制动效果。研究的核心目标是确保车轮的滑移率接近最优值，在保证车辆在紧急刹车时不会发生轮胎锁死的情况下获得最佳的制动性能。所采用的主要控制方式为一种结合了模糊逻辑与PID控制器特性的新型控制系统（附带详细的模糊控制器设置代码，帮助初学者快速入门）。该系统的输入包括实际滑移率和目标滑移率之间的偏差值，而输出则用于调节刹车压力。相较于传统的PID控制器或基于逻辑门限的制动策略，本方案在减少轮速波动、增强系统稳定性方面表现出显著优势。实验结果表明，在相同的测试条件下（视频中黑色车辆代表传统PID控制算法的应用案例），采用模糊PID控制技术的汽车具有更短的制动距离和更加稳定的性能表现。此外，本段落还提供了详细的说明文档及模型注释以供参考，并欢迎对ABS系统相关话题进行进一步讨论。关键词包括：ABS防抱死制动系统、模糊PID控制器、Carsim与Matlab Simulink联合仿真技术应用、控制目标设定为维持车轮滑移率在理想范围内等。

牵引力控制系统（TCS）标定及控制算法，利用轮胎与地面的附着特性优化制动滑移和驱动滑转，改进TCS发动机转矩算法，应用PID转矩控制

优质

本研究针对TCS系统，通过深入分析轮胎与路面间的摩擦特性，优化了车辆在紧急制动及加速时的稳定性。创新性地改良了TCS中发动机扭矩调控策略，并引入PID控制技术以提升响应速度和精度，为汽车安全驾驶提供了更佳保障。牵引力控制系统（TCS）是一种车辆安全系统，通过调整车辆的牵引力来提供更好的操控性和稳定性。TCS标定涉及根据特定车型的特点与性能对其进行优化设置，以确保其在各种条件下的高效运作。 TCS控制算法是该系统的中枢部分，它利用车载传感器收集的数据实时监测轮胎与地面之间的附着特性，并据此调节车辆的牵引力输出。这有助于避免加速或转弯时发生的轮胎打滑现象，从而提升整体驾驶安全性和舒适度。制动滑移和驱动滑转是指在刹车或者加油门过程中可能出现的轮胎相对路面发生不正常移动的现象。TCS通过监测各车轮的具体附着情况，并适时调整制动力或是发动机扭矩输出来维持理想的抓地力水平，防止这些不利状况的发生。为了实现上述目标，系统还会运用专门设计的算法如PID转矩计算以及主动制动压力调节等技术手段来进行精确控制。

MPC控制器实现：基于模型预测控制(MPC)

优质

本项目聚焦于开发和实施基于模型预测控制（MPC）的先进控制系统——MPC控制器。该系统通过优化算法，在线计算并执行最优控制策略，广泛应用于工业自动化领域以提高生产效率与稳定性。卡恩控制-MPC 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程视频依存关系：cmake >= 3.5；所有操作系统要求 make >= 4.1（mac、linux），make >= 3.81（Windows）。Linux系统大多数发行版默认安装了make和gcc/g++，版本>=5.4。Mac系统需要先安装Xcode命令行工具。在Windows环境下建议使用install-mac.sh或install-ubuntu.sh脚本进行安装。如果选择从源代码安装，请签出e94b6e1提交的uWebSockets项目：git clone https://github.com/uWebSockets/uWebSockets cd uWebSockets git checkout e94b6e1，此版本为v0.14.x系列中的一个。

基于MPC控制器的无人驾驶车辆模型仿真控制，使用MATLAB 2021a测试。

优质

本研究利用MATLAB 2021a软件平台，采用多变量预测控制（MPC）算法对无人驾驶车辆进行模型仿真与性能评估，旨在优化其动态响应和路径跟踪精度。基于MPC控制器的无人驾驶车辆模型控制仿真控制系统基本情况介绍如下：状态量个数：Nx = 3；控制量个数：Nu = 2；矩阵Xout的大小为[Nr,Nc]，其中Nr=100, Nc=3。仿真时间：Tsim = 20秒。车辆初始状态：X0 = [1.5 0 -pi/2]；车辆轴距：L = 1米；参考系统的参数如下：纵向速度：vd1 = pi*4/(628*0.05)；前轮偏角：vd2 = -2*pi/(628*0.05)。

MATLAB中的MPC模型预测控制算法仿真：结合强化学习应用于车辆变道轨迹跟踪控制（含源码）

优质

本项目运用MATLAB实现基于模型预测控制(MPC)与强化学习相结合的方法，进行车辆变道时的轨迹跟踪控制仿真，并提供完整源代码。基于强化学习的MPC（模型预测控制）算法在MATLAB中的仿真，并将其应用于车辆变道轨迹跟踪控制领域，提供相关源码。