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基于Stanley算法的轨迹跟踪、横向控制及车道保持的CarSim与Simulink联合仿真模型——附全套模型文件：（1）Car...

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简介：
本文提出了一种结合Stanley算法的车辆轨迹追踪和横向控制方法，并在CarSim与Simulink环境中建立了联合仿真模型，详细介绍了该模型的构建过程及其实现车道保持功能。文中还提供了完整的模型文件以供参考学习。 基于Stanley算法的轨迹跟随、横向控制及车道保持功能的CarSim与Simulink联合仿真模型： 提供以下全套模型文件： （1）Carsim参数配置文件cpar，导入后即可运行。 （2）simulink模型文件，具体见上图所示。 （3）详细参考资料。

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  • 基于Stanley算法的轨迹跟踪、横向控制及车道保持的CarSim与Simulink联合仿真模型——附全套模型文件：（1）Car...
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    本文提出了一种结合Stanley算法的车辆轨迹追踪和横向控制方法，并在CarSim与Simulink环境中建立了联合仿真模型，详细介绍了该模型的构建过程及其实现车道保持功能。文中还提供了完整的模型文件以供参考学习。 基于Stanley算法的轨迹跟随、横向控制及车道保持功能的CarSim与Simulink联合仿真模型： 提供以下全套模型文件： （1）Carsim参数配置文件cpar，导入后即可运行。 （2）simulink模型文件，具体见上图所示。 （3）详细参考资料。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 基于预瞄的滑模变结构和模糊控制在轨迹跟踪及车道保持中的应用（Carsim与Simulink联合仿真）.rar
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    本研究探讨了结合Carsim与Simulink的联合仿真实现，分析并验证了基于预瞄的滑模变结构和模糊控制技术在车辆轨迹跟踪和车道保持系统中的应用效果。 Carsim与Simulink联合仿真模型适用于毕业设计、大作业及期末报告参考。该模型主要涉及轨迹跟随横向控制、车道保持（LKA）以及自适应巡航（ACC）的设计，同时也欢迎讨论自动驾驶方向的相关内容。希望可以互相交流并提供指导。
     
  • 基于TruckSim和Simulink的联合仿真实现多点预瞄轨迹跟随、横向控制及车道保持功能——支持CARSIM CPAR文件导入
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    本研究利用TruckSim与Simulink进行联合仿真，实现多点预瞄轨迹跟踪、横向稳定控制及车道保持技术，并兼容CARSIM CPAR文件。 trucksim与Simulink联合仿真能够实现多点预瞄下的轨迹跟随、横向控制及车道保持功能。该系统提供carsim的cpar文件导入支持，并且还提供了simulink的mdl模型文件，用户可以自行修改以适应不同的需求。此外，还包括详细的模型说明文档以便于理解和使用。
     
  • 基于CarSim和MATLAB的模型预测控制在轨迹跟踪中的横向与纵向协同控制【打包文件包含】- CarSim车型文件.cpar - MPC
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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Carsim与Matlab的联合仿真模型跟踪研究
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    本研究采用Carsim和Matlab进行联合仿真实验，旨在优化车辆控制系统的模型跟踪性能，提升驾驶安全性和舒适性。 压缩包包含Carsim使用的cpar文件以及Matlab的Simulink模型和S-function脚本段落件。纯跟踪算法作为车辆控制入门级控制算法，非常有必要了解学习。目前主流轨迹追踪方法主要分为两类：基于几何的方法和基于模型预测的方法；而纯跟踪属于基于几何追踪的一种方法。 尽管在理论研究方面，纯跟踪算法可能难以取得重大突破，但在实际应用中仍然具有广泛的应用价值。其核心思想是将阿克曼转向的车辆简化为自行车两轮模型，并建立前轮转角与后轴曲率之间的关系；然后以车后轴作为切点、纵向车身方向作为切线方向，控制车辆使其后轴中心依次通过轨迹上的各个目标点。