本研究探讨了利用CarSim与MATLAB集成环境下的模型预测控制（MPC）技术，实现车辆精确轨迹跟踪。通过优化算法协调车辆的横向和纵向运动控制策略，显著提升了行驶稳定性与路径跟随精度。项目资料包括定制化CarSim车辆模型及配套MPC应用案例。
在现代汽车系统中，轨迹跟踪是一项关键技术，旨在使车辆能够精确地沿着预定路径行驶。为实现这一目标，研究人员开发了多种技术手段，其中模型预测控制（MPC）与横纵向协同控制策略已成为重要的方法之一。
模型预测控制（MPC）是一种先进的控制系统，它能处理多变量和时间延迟特性，并且可以考虑未来一段时间内的系统行为及约束条件，通过优化计算出当前时刻的最优控制策略。在汽车轨迹跟踪的应用中，MPC能够构建车辆运动模型并预测其未来的行驶状态，在实时调整横纵向控制输入的同时最小化与预设路径之间的偏差。
当MPC与其他控制策略结合使用时，特别是与横纵向协同控制系统相结合，可以实现对车辆横向和纵向运动的综合控制。这种协同方式可以在需要变道超车或者在狭窄道路上行驶等复杂情况下确保行车的安全性和舒适性。
为了测试和验证轨迹跟踪算法，在联合仿真中通常会采用CarSim和MATLAB/Simulink这两种工具。CarSim是一个专业的汽车动力学仿真软件，能够提供精确的车辆模型及复杂的场景设置；而MATLAB/Simulink则支持复杂算法开发与系统级仿真实验。通过将这两者结合使用，研究人员可以在接近实际环境的情况下测试并验证轨迹跟踪控制策略，并利用MATLAB强大的计算和优化能力来改进车辆控制系统。
在提供的压缩包文件中包含了多个关键组件：CarSim车型文件（.cpar）、MPC车速跟踪算法（MPC_LongControl_Dyn_Alg.m）、MPC横向路径跟踪算法（MPC_LateralControl_Dyn_Alg_DLC3888.m）以及Simulink系统文件（MPC_LateralControl_Dyn.slx）。此外，还包括了操作流程文档。这些资源为研究者们提供了完整的仿真环境和实现方案，使他们能够模拟复杂道路情况并验证改进轨迹跟踪算法。
压缩包中还可能包含关于联合仿真模型预测控制横纵向协同控制的详细解析或案例分析及相关的可视化表达内容，这对于理解控制系统策略以及操作仿真实验具有重要的指导意义。通过这些先进的技术和工具的应用研究可以进一步提升车辆轨迹跟踪能力，并对提高汽车安全性和舒适性产生积极影响。
5星
