基于改良QP算法与MPC理论的智能车辆纵向速度控制策略-ITADN社区

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本研究提出了一种结合改良QP算法和MPC理论的创新方法，优化智能车辆纵向速度控制，增强驾驶安全性和舒适性。基于模型预测控制（MPC）理论的智能车纵向速度控制问题可以转化为二次规划问题。针对此二次规划（QP）问题，采用了一种改进的有效集（IASM）算法以减少计算成本。该方法分为两步：首先对等式约束使用降维技术；然后通过梯度投影方向优化有效集算法中的搜索方向。经过改良的QP算法减少了迭代次数，并降低了纵向控制中MPC的计算负担。仿真结果验证了此方法的有效性。

自动驾驶技术：结合PID和MPC的电动车横向与纵向精准控制策略

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本文探讨了在电动车中应用PID与模型预测控制(MPC)相结合的方法，以实现车辆横向及纵向运动的精确操控，提升自动驾驶系统的性能。在自动驾驶技术的研究中，本段落探讨了一种基于PID与MPC的电动车横向纵向高精度控制策略。其中，在车辆横纵向控制方面，纵向采用PID控制器来调整前轴左右车轮力矩以实现加减速操作；而横向则运用了模型预测控制（MPC）方法。对于纵向方向上的速度调节，传统的油门刹车标定表中的PID控制器被改进为适用于电动车的版本。它通过精确地控制轮端力矩实现了车辆在纵向方向上的加速与减速功能。至于横向运动控制，则是基于三自由度车辆动力学模型构建，并假设轮胎工作于线性区间内。结合MPC结构特性，利用状态轨迹法对非线性动力学模型进行线性化处理并离散采样，以实现精确的横向定位控制。车辆参考路径由一系列五次多项式构成的离散点组成。实验条件设定为车辆初始速度70km/h，并在此条件下评估了系统的性能表现：结果显示在侧向位移跟踪及纵向车速跟随方面均表现出良好的效果，尽管后者存在一定的误差；同时，在质心侧偏角和四个车轮转角控制上也达到了预期目标。整个过程中，控制系统能够连续且稳定地工作。该研究使用Matlab Simulink 2021a与Carsim 2019.0软件进行仿真验证，并提供了详细的视频演示以帮助初学者理解这一复杂技术的实际应用情况。如有兴趣深入探讨相关细节或寻求更多资源，请通过邮件方式联系作者。

基于MPC的车道保持系统的转向控制策略.pdf

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本文探讨了在车辆自动驾驶系统中应用模型预测控制（MPC）技术来优化车道保持功能中的转向控制策略，旨在提高驾驶稳定性和安全性。针对汽车的自动车道保持系统，研究了基于模型预测控制（MPC）的转向控制策略。对车辆侧向动力学及轮胎侧偏特性进行了分析，并建立了一种以位移偏差、横摆角偏差及其微分项为状态变量、前轮转角为控制输入的侧向动力学模型；在此基础上，建立了车道自动保持控制的优化性能指标和系统约束条件。通过引入平滑期望参考轨迹，设计了基于MPC的转向控制策略。仿真试验表明，在不同车速下，该控制策略均能迅速消除横向位移偏差与横摆角偏差，并确保车辆沿着车道中心线行驶；同时有效平滑系统的动态响应，展现出良好的适应性和鲁棒性。

基于模糊控制算法的智能车辆转向系统舵机控制

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本研究提出了一种采用模糊控制算法优化智能车辆转向系统的舵机控制系统，显著提升了车辆在复杂环境中的转向精度与稳定性。基于模糊控制算法的智能车转向舵机控制方法能够有效提升车辆在复杂环境下的行驶稳定性与精度。通过优化模糊控制器参数设置，可以实现对转向角度更精确、快速地调整，从而提高整个系统的响应速度及鲁棒性。这种方法特别适用于需要灵活应对不同路面条件和驾驶场景的应用场合中。

基于路径识别的车辆智能化控制策略及仿真研究

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本研究聚焦于开发一种基于路径识别技术的先进车辆控制系统，通过智能算法优化驾驶行为，并进行了详实的计算机仿真分析。本段落以竞赛用汽车模型为硬件平台，研究了基于路径识别的车辆智能控制策略与算法，并在计算机上进行了行驶模拟。通过自行设计车辆的硬件、控制策略及算法，最终实现了该模型车能够在规定路线上自主识别并进行行驶的功能。

MP-QP MPC与MPT工具箱在车辆转向控制及轨迹规划中的应用(matlabmpt.zip)

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本研究探讨了使用MP-QP模型预测控制(MPC)及其MPT工具箱进行车辆转向控制和路径规划的应用。通过MATLAB环境，我们实现了高效的轨迹跟踪与避障算法，展示了该方法在提高驾驶安全性和舒适度方面的潜力。相关代码及资源可在提供的matlabmpt.zip文件中获取。该压缩包文件“mp-QP mpc_MPC_；车辆转向控制_mpt工具箱_轨迹规划_matlabmpt.zip”包含与车辆转向控制及轨迹规划相关的MATLAB代码，使用了MPT（Model Predictive Control Toolbox）工具箱。以下是这个主题下的详细知识点：一、模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种先进的控制策略，它基于有限时间内的系统模型来预测未来行为，并通过优化算法确定当前的控制输入。其优势在于能够处理多变量系统和约束条件，以及对未来性能进行优化，适用于车辆动态控制系统等复杂问题。二、MPT工具箱 MPT是MATLAB中的一个专业工具箱，专为模型预测控制和优化设计而开发。它提供了一系列函数用于创建、求解及分析线性和非线性模型预测控制器。在车辆转向控制中，利用该工具箱可以构建车辆动力学模型，并制定相应的控制策略。三、车辆动力学模型描述了车辆行驶过程中的运动规律，包括横向和纵向的动态特性。对于转向控制系统而言，主要关注的是横摆角速度与侧滑率等参数的变化情况。这些模型通常包含轮胎行为、质心位置及悬挂系统等方面的信息，用于预测不同控制输入下的响应。四、轨迹规划指让车辆按照预定路径安全且高效地行驶的过程，涉及路径平滑处理、障碍物规避以及速度分配等多个方面的问题。在MATLAB中可以使用优化算法或插值方法生成符合要求的行驶路线，并考虑车辆动态限制条件的影响因素。五、“mp-QP”算法解释 “mp”可能代表多个预测或者多重预测，“QP”则指二次规划（Quadratic Programming），这是一种常见的优化问题形式，在模型预测控制技术中广泛应用。因此，mp-QP可能是针对多时间步长或多种目标进行的二次规划求解过程，旨在寻找最优控制输入序列。六、MATLAB编程作为数学建模和数值计算的重要工具环境之一，MATLAB被广泛应用于控制系统的设计与分析工作当中。在这个项目中使用该软件实现了MPC算法，并进行了车辆转向控制的相关计算以及轨迹规划问题的解决方法探讨。七、源码解析压缩包内的“mp-QP mpc_MPC_；车辆转向控制_mpt工具箱_轨迹规划_matlabmpt_源码.zip”文件包含了实际使用的MATLAB代码，有助于深入理解控制器算法的具体实现方式。其中包括系统模型定义、控制器设计思路以及优化问题设置等内容的介绍，并展示了完整的仿真流程。此压缩包提供了针对车辆转向控制与路径规划任务的一整套解决方案，涵盖了MPC理论知识、使用MPT工具箱的方法、车辆动力学建模技术及轨迹生成算法等多个方面的内容。对于智能汽车控制系统的研究学习具有重要的参考价值。

ACC模型纵向动力学仿真_SIMULINK_纵向控制_车辆纵向分析

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本研究运用SIMULINK平台开发了ACC（自适应巡航控制）模型，专注于车辆纵向动力学仿真的精确建模与分析。通过深入探讨纵向控制系统在不同驾驶条件下的性能，该研究为优化车辆动态响应提供了理论依据和技术支持。车辆纵向动力学是汽车工程中的一个关键研究领域，它主要关注汽车在直线行驶时的速度、加速度和位移等运动特性。在这个场景下，自动巡航控制系统（ACC）和电子稳定程序（ESP）都是车辆纵向动态控制的重要组成部分。本段落将详细讨论这两个系统以及它们在Simulink环境中的建模和仿真。自动巡航控制系统（ACC）是一种先进的驾驶辅助系统，它允许车辆在设定的速度下自动行驶，并能根据前方车辆的距离和速度进行智能调整，保持安全的跟车距离。在Simulink中构建ACC模型时，需要考虑车辆的动力系统、传感器数据处理（如雷达或摄像头）、控制算法（例如PID控制器）以及执行机构（如油门和刹车）。该模型应能够模拟车辆的加速、减速和平稳行驶状态，并考虑到驾驶员可能进行的操作。电子稳定程序（ESP）则是为了确保车辆在各种行驶条件下的稳定性，通过监测转向角、横向加速度及轮速等参数，对制动与动力分配进行实时调整以防止侧滑和失控。构建Simulink中的ESP模型需要包含横摆动力学模型、传感器数据处理模块、控制策略（如滑移率控制）以及执行机构模型（例如ABS和TCS）。在Simulink中创建的纵向动力学模型文件可能包括了车辆质量、空气阻力、滚动阻力、驱动力及制动力等物理因素，以及ACC与ESP系统的算法。用户可以通过图形化界面配置参数，在不同工况下运行仿真并观察性能表现，如加速度响应和跟随距离控制。实际应用中，Simulink中的这些模型对于分析车辆动态性能、设计优化控制器至关重要。工程师可以利用仿真结果评估改进策略以确保行车的安全性和舒适性。此外，这种建模方法还适用于教学与研究领域，帮助学生及研究人员理解汽车动力学的基本原理和控制系统的设计思路。提供的ACC和ESP模型在Simulink中的实现为车辆纵向动力学的研究提供了强大工具。通过深入分析这些仿真模型，可以更好地理解和优化车辆动态性能，并推动智能交通系统的发展。

基于PID控制策略的智能小车设计规划

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本项目致力于开发一种采用PID控制算法的智能小车系统，旨在优化路径跟踪精度和稳定性。通过精细调节比例、积分及微分参数，实现对小车速度与转向的有效调控，以应对复杂路面挑战，提升整体驾驶性能。轮式小车是智能小车机械结构的主要组成部分，包括车身、轮子、速度传感器、转动轴等部件。此外还有提供动力的驱动器以及采集环境信息的摄像头模块，这些组件共同作用于收集车辆自身状态及外部环境的信息，并对传感器数据进行分析和融合，从而动态调整小车运动状态，在特定条件下实现自主寻迹行驶。

基于MPC理论的电动汽车自动驾驶速度控制研究

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本研究探讨了运用模型预测控制(MPC)理论于电动汽车自动驾驶系统中，特别聚焦于优化车辆的速度控制策略，以实现高效能、安全驾驶。通过建立精确的动力学模型和设计高效的算法框架，旨在解决复杂交通环境下的动态路径规划及速度调整问题，提高自动驾驶系统的适应性和响应能力。 ### 基于MPC理论的自动驾驶电动汽车速度控制研究 #### 一、研究背景与目的随着汽车行业的快速发展，智能化已成为未来汽车发展的重要方向之一。其中，速度控制作为自动驾驶汽车的一项关键技术，对于确保车辆行驶的安全性起着至关重要的作用。本研究针对自动驾驶电动汽车的速度控制问题进行了深入探讨，旨在通过模型预测控制(MPC)原理，结合纵向动力学简化模型和CarSim整车模型，设计一种有效的速度控制策略，并通过仿真验证其有效性。 #### 二、纵向动力学仿真模型的建立为了更好地理解电动汽车在不同工况下的动态特性，研究人员首先建立了自动驾驶电动汽车的纵向动力学仿真模型。该模型包括两部分： 1. **MatlabSimulink环境下的纵向动力学简化模型**：这一模型主要关注车辆的基本动力学行为，如加速度、减速度等，用于快速评估不同的控制策略。 2. **CarSim环境下的整车动力学模型**：这是一种更复杂的模型，可以模拟整个车辆的行为，包括轮胎与路面的相互作用、车辆稳定性等，用于更精确的仿真测试。通过对实际车辆数据与仿真结果进行对比，验证了这些模型的准确性，为后续的研究奠定了坚实的基础。 #### 三、车速控制系统的整体框架设计为了实现不同行驶工况下的车速准确控制，研究者采用了分层式结构来设计控制系统。具体而言： 1. **上层控制器**：根据目标车速决策出期望加速度。这一步骤综合考虑了安全性、舒适性、经济性和跟随性等关键因素，并将这些指标融入到MPC模型预测优化控制算法中，从而建立了一个目标函数，并求解出汽车行驶的期望加速度。 2. **下层控制器**：其任务是使汽车的实际加速度能够跟踪上层控制器输出的期望加速度。这一步骤包括接收加速度信号，并通过逆纵向动力学模型计算出实现期望加速度所需的驱动电机转矩和制动压力。这种分层设计不仅提高了系统的灵活性，还确保了各个层次之间的有效协调。 #### 四、仿真验证最终，研究人员基于MatlabSimulink与CarSim联合仿真平台搭建了电动汽车速度控制系统，并针对六种典型的纵向行驶工况进行了仿真验证。仿真结果显示： - **车速稳态误差**：在0.014~0.446km/h之间，证明了车速控制算法具有较高的精度。 - **行驶安全性**：自车与前车始终保持一定安全距离，满足行驶安全性要求。 - **经济性能**：加速度最值在-3.9~3.2m/s²之间，符合经济性能指标的需求。 - **舒适性**：加速度变化率绝对值最值在1~3.8m/s³之间，表明行车过程较为平缓。本段落提出的车速控制算法不仅能够实现对目标车速的良好跟随，而且还能确保一定的安全性、舒适性和经济性，为未来自动驾驶电动汽车的发展提供了有力的支持和技术参考。

基于车辆二自由度动力学模型的自动驾驶横向和纵向控制：PID与MPC算法结合，Matlab Simulink与Carsim仿真教学视频...

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本课程讲解了利用PID与MPC算法结合，基于车辆二自由度动力学模型进行自动驾驶横向及纵向控制的设计，并通过Matlab Simulink与Carsim软件实现仿真。适合对智能驾驶技术感兴趣的学员学习。本研究基于车辆二自由度动力学模型探讨了自动驾驶中的横纵向控制策略，并结合PID与MPC算法进行融合设计。通过Matlab Simulink与Carsim仿真平台验证该方案的有效性，其中纵向采用百度Apollo的双环PID控制方法，而横向则参考其MPC控制技术实现。轨迹规划基于五次多项式函数形式。研究结果表明，在车辆二自由度模型框架下进行S函数编程后，所设计的控制系统在侧向位移和纵向位移跟踪方面表现出良好的效果；同时，对于车速跟随也有不错的性能表现，尽管存在一定的误差。实验采用的软件版本为Matlab Simulink 2021a与Carsim 2019.0。此外还提供了详细的仿真演示视频教程以帮助初学者理解整个控制策略的设计流程及实现细节，并附有相关参考资料供进一步研究使用。

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基于改良QP算法与MPC理论的智能车辆纵向速度控制策略

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