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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于模型预测控制的车辆轨迹跟踪MATLAB仿真研究
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    本研究运用MATLAB平台，探讨了模型预测控制技术在车辆轨迹跟踪中的应用，通过仿真分析验证其有效性和优越性。 本段落探讨了基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题，并附有详细的MATLAB程序及建模过程。研究车辆转向的同学可以参考此内容。
     
  • 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！
     
  • 基于强化学习和MPC模型预测控制的车辆变道轨迹跟踪MATLAB仿真
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    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
    优质
    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。
     
  • 自主驾驶车辆的路径规划及轨迹跟踪控制研究-路径规划、轨迹跟踪控制、MPC模型预测控制
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    本文聚焦于自主驾驶车辆中的路径规划与轨迹跟踪控制技术，深入探讨了基于MPC（模型预测控制）的方法，旨在提升自动驾驶系统的安全性和效率。 为了减少道路突发事故并提高车辆通行效率，研究车辆的紧急避障技术以实现自主驾驶至关重要。基于车辆点质量模型，我们设计了非线性模型预测控制（MPC）路径规划器；同时，根据车辆动力学模型，我们也开发了线性时变MPC轨迹跟踪器。
     
  • Carsim与Simulink联合仿真的LKA车道保持横向控制及轨迹跟随功能研究
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    本研究探讨了运用CarSim与Simulink软件进行联合仿真技术在LKA（Lane Keeping Assist）系统中的应用，特别关注于车辆车道保持的横向控制系统设计及其路径跟踪性能优化。通过模拟不同驾驶场景和道路条件，分析并改进了系统的响应速度、稳定性和鲁棒性，为汽车主动安全技术的发展提供了有价值的实验数据与理论支持。 Carsim与Simulink联合仿真 LKA（车道保持）： - 横向控制、轨迹跟随及车道保持的研究涵盖了多种模型。 - 基于PID的轨迹跟随联合仿真模型 - 单点预瞄的轨迹跟随联合仿真模型 - 多点预瞄的轨迹跟随联合仿真模型 - 基于模糊PID的轨迹跟随联合仿真模型 - 预瞄+滑模变结构控制结合的轨迹跟随联合仿真模型 - 综合了预瞄、滑模变结构、模糊控制及自适应预瞄距离策略的复杂跟踪算法 此外，还探讨了一些其他关键领域： - 基于MPC（模型预测控制）在极限和非极限情况下的联合仿真研究。 - 自动紧急制动(AEB)系统的联合仿真分析 - 自适应巡航控制系统(ACC)的研究与建模 - 差速驱动机制的模拟实验
     
  • 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）
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    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。
     
  • 基于人工势场法的换道避撞及MPC模型预测控制联合仿真实验：轨迹规划与跟踪误差分析
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    本研究结合人工势场法和MPC模型预测控制技术，开展换道避撞及路径追踪实验，深入分析轨迹规划效果及跟踪误差。 在自动驾驶汽车技术的开发过程中，轨迹规划与控制是确保车辆安全、平稳运行的关键环节之一。人工势场法作为一种启发式方法，在复杂驾驶环境中的路径规划上具有广泛应用。通过模拟物理世界中的力场效应，该方法能够为自动驾驶车辆提供一条避开障碍物且平滑换道和避撞的路线。 MPC（模型预测控制）是一种先进的控制策略，它基于建立车辆动态模型并预测未来一段时间内的状态来优化未来的控制动作。在自动驾驶领域中，MPC结合了当前状态、预期目标及约束条件（如速度与加速度限制），实时计算出最优的输入序列以实现预定行驶目标。 当人工势场法和MPC相结合时，不仅可以进行复杂的轨迹规划，还能通过预测能力提升路径跟踪性能。此联合仿真研究利用Carsim软件建模并模拟车辆动力学特性，并借助Simulink验证控制策略的有效性，从而有效评估轨迹规划与控制的性能，尤其是追踪误差。 在本次研究中，采用Carsim和Simulink进行联合仿真实验展示了规划轨迹与实际行驶路径之间的对比。这种直观比较有助于评价不同控制方案的效果并为自动驾驶汽车的发展提供指导方向。文中提到的良好跟踪误差表明了结合使用人工势场法及MPC能够有效降低偏差提高追踪精度。 本研究不仅在技术层面上有所突破，还提供了宝贵的学习资源以理解人工势场方法如何应用于自动驾驶车辆路径规划中。通过掌握这种方法的原理和应用方式，工程师和技术人员可以设计出更符合实际需求的系统方案；而引入模型预测控制则进一步增强了系统的智能化水平，使自动驾驶汽车能在更加复杂的交通环境中安全高效地行驶。 结合使用人工势场法与MPC为自动驾驶汽车轨迹规划及控制系统提供了一种创新思路。这种综合方法不仅优化了路径选择还提高了控制精度，从而为进一步推进自动驾驶技术的商业化应用奠定了坚实的基础。
     
  • 基于强化学习的MPC模型预测控制算法在车辆变道轨迹跟踪中的仿真研究【含操作视频】
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    本研究采用强化学习结合MPC算法，模拟车辆变道过程中的轨迹跟踪，通过优化决策路径提高驾驶安全与效率。附有详细的操作视频演示实验过程和结果分析。 版本：MATLAB 2022A 领域：强化学习MPC模型预测控制 仿真效果：可以参考博客中的文章《基于强化学习的MPC模型预测控制算法仿真,并应用到车辆变道轨迹跟踪控制领域》。 内容介绍： 本项目展示了如何使用强化学习与MPC（模型预测控制）相结合的方法进行仿真实验，并将其应用于车辆变道轨迹跟踪控制系统。在传统的MPC方法中，内部预测模型对整个系统的性能起着决定性作用。这些传统模型如ARIMA和BP神经网络等虽然能够预测未来的控制序列以实现有效的模型预测控制，但是它们容易受到外部干扰因素的影响，且算法复杂度较高。 相比之下，强化学习技术可以通过与环境的互动来不断优化其内部模型，并具备实时响应外部客观变化的能力。基于此原理开发出的MPC预测模型不仅具有更高的精度，在面对复杂的动态外界条件时也能够迅速调整策略以适应新的情况。 注意事项： 请确保在MATLAB中设置正确的当前文件夹路径，即程序所在的位置，具体操作可以参考提供的视频录像说明文档和仿真操作记录。