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基于模型预测控制的自动驾驶汽车轨迹追踪及MATLAB源码.zip

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简介：
本资源提供了一套基于模型预测控制（MPC）实现自动驾驶汽车路径跟踪的方案与MATLAB源代码。适用于研究和教学目的。 自动驾驶汽车技术是现代汽车行业的重要研究领域之一，其中基于模型预测的轨迹追踪与控制尤为关键。本项目旨在利用MATLAB实现通过模型预测控制（MPC）来精确地进行自动驾驶车辆的路径跟踪。 理解模型预测控制的概念至关重要：这是一种先进的控制系统策略，它依赖于系统动态行为的数学建模，并据此优化未来的系统表现，制定最优决策方案。在自动驾驶汽车的应用中，这种技术能够考虑多个时间点上的车辆状态信息，在满足各种约束条件（如速度和加速度限制）的同时实现最佳路径规划。 此项目提供的MATLAB源代码可能包含以下部分： 1. **车辆动力学模型**：这是MPC的基础组成部分，通常由一系列非线性微分方程表示。这些方程描述了汽车的速度、位置及转向角度等参数随时间的变化情况，并考虑诸如质量、转动惯量和轮胎摩擦力等因素的影响。 2. **预测建模**：根据车辆动力学模型进行未来一段时间内车辆行为的模拟，这通常需要数值求解器的支持，如四阶龙格-库塔法。 3. **优化问题设定**：定义MPC的目标函数，比如最小化与理想轨迹之间的偏差，并且考虑控制输入的各种约束条件（例如最大加速度和转向率）。 4. **控制器设计**：通过MATLAB的`fmincon`或`quadprog`等优化工具箱求解实时出现的最优化问题，以获得当前时间点的最佳控制参数值。 5. **轨迹追踪算法**：结合MPC的结果数据来动态调整车辆的速度和方向，确保其尽可能接近预设路径。 6. **仿真环境**：可能包括一个MATLABSimulink模型用于模拟不同条件下汽车的行为表现，并验证所设计的控制策略的有效性。 7. **结果分析**：代码中也可能包含部分的数据可视化功能以展示轨迹追踪的效果，如车辆的位置、速度和转向角随时间的变化情况等图表信息。 通过本项目的学习与实践，研究者或开发者能够深入理解MPC在自动驾驶领域中的应用，并探索不同控制策略对路径跟踪性能的影响。这不仅有助于理论上的探究，同时也为实际系统的开发提供了宝贵的参考价值。此外，MATLAB作为一种强大的工程计算工具，在这种复杂的控制系统设计中发挥着重要作用。

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  • 基于模型预测控制的自动驾驶汽车轨迹追踪及MATLAB源码.zip
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    本资源提供了一套基于模型预测控制（MPC）实现自动驾驶汽车路径跟踪的方案与MATLAB源代码。适用于研究和教学目的。 自动驾驶汽车技术是现代汽车行业的重要研究领域之一，其中基于模型预测的轨迹追踪与控制尤为关键。本项目旨在利用MATLAB实现通过模型预测控制（MPC）来精确地进行自动驾驶车辆的路径跟踪。 理解模型预测控制的概念至关重要：这是一种先进的控制系统策略，它依赖于系统动态行为的数学建模，并据此优化未来的系统表现，制定最优决策方案。在自动驾驶汽车的应用中，这种技术能够考虑多个时间点上的车辆状态信息，在满足各种约束条件（如速度和加速度限制）的同时实现最佳路径规划。 此项目提供的MATLAB源代码可能包含以下部分： 1. **车辆动力学模型**：这是MPC的基础组成部分，通常由一系列非线性微分方程表示。这些方程描述了汽车的速度、位置及转向角度等参数随时间的变化情况，并考虑诸如质量、转动惯量和轮胎摩擦力等因素的影响。 2. **预测建模**：根据车辆动力学模型进行未来一段时间内车辆行为的模拟，这通常需要数值求解器的支持，如四阶龙格-库塔法。 3. **优化问题设定**：定义MPC的目标函数，比如最小化与理想轨迹之间的偏差，并且考虑控制输入的各种约束条件（例如最大加速度和转向率）。 4. **控制器设计**：通过MATLAB的`fmincon`或`quadprog`等优化工具箱求解实时出现的最优化问题，以获得当前时间点的最佳控制参数值。 5. **轨迹追踪算法**：结合MPC的结果数据来动态调整车辆的速度和方向，确保其尽可能接近预设路径。 6. **仿真环境**：可能包括一个MATLABSimulink模型用于模拟不同条件下汽车的行为表现，并验证所设计的控制策略的有效性。 7. **结果分析**：代码中也可能包含部分的数据可视化功能以展示轨迹追踪的效果，如车辆的位置、速度和转向角随时间的变化情况等图表信息。 通过本项目的学习与实践，研究者或开发者能够深入理解MPC在自动驾驶领域中的应用，并探索不同控制策略对路径跟踪性能的影响。这不仅有助于理论上的探究，同时也为实际系统的开发提供了宝贵的参考价值。此外，MATLAB作为一种强大的工程计算工具，在这种复杂的控制系统设计中发挥着重要作用。
     
  • 基于模型预测控制(MPC)的无人驾驶汽车轨迹跟踪Matlab代码
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    本项目提供了一套基于模型预测控制（MPC）算法的无人驾驶汽车轨迹跟踪系统Matlab实现方案。代码实现了对车辆路径规划与实时调整，确保精确跟随预定路线。 基于模型预测（MPC）的无人驾驶汽车轨迹跟踪的MATLAB代码可以用于实现精确控制车辆沿着预定路径行驶的功能。这种技术通过优化算法来计算最优控制输入序列，确保车辆能够安全、高效地完成驾驶任务。在开发此类系统时，使用MATLAB和Simulink可以帮助工程师快速迭代设计，并进行详尽的仿真测试以验证系统的性能与稳定性。
     
  • 自动驾驶汽车的车道变换轨迹规划及跟踪控制
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    本研究探讨了自动驾驶汽车在复杂交通环境中的车道变换策略，提出了一种高效的轨迹规划和精准的实时跟踪控制系统方法。 本段落研究了自动驾驶车辆的换道轨迹规划与跟踪控制问题。 首先，在Frenet坐标系下进行动力学建模的基础上，针对五次多项式换道法在初始时刻仅能规划出一条静态换道路径的问题，结合行驶环境边界条件建立了一个动态调整的五次多项式模型。此方法将换道轨迹划分为横向和纵向两个独立的部分，并通过优化算法来提高整体性能。 其次，在解决轨迹跟踪控制中的计算量大以及鲁棒性差等问题上，本段落提出了一种解耦策略以降低横、纵向轨迹跟踪所需的计算资源。具体来说，利用双PID控制器进行纵向速度的精确调节；对于横向路径，则采用Ackermann公式设计相应的控制函数，并通过引入滑模切换技术来增强系统的抗干扰能力。此外，还证明了所提出的系统能够在有限时间内收敛到预定的目标状态。 最后，在高速行驶场景下进行了详细的仿真验证工作。借助于Matlab/Simulink与Prescan、Carsim等软件平台的联合使用，对上述换道轨迹规划及跟踪控制算法的有效性进行了全面评估。实验结果表明，结合模型预测控制技术后的五次多项式路径生成方法能够更高效地应对复杂的道路环境变化，并为自动驾驶车辆的安全运行提供了有力支持。
     
  • 关于无人驾驶车辆轨迹跟踪的模型预测控制研究.zip
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    本研究探讨了在无人驾驶领域中利用模型预测控制技术进行车辆轨迹跟踪的方法与应用，旨在提升自动驾驶系统的稳定性和安全性。 基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题研究
     
  • 基于MPC的自动驾驶轨迹追踪方法
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    本研究提出了一种基于模型预测控制(MPC)的自动驾驶车辆轨迹跟踪算法，旨在提高复杂驾驶环境下的路径跟随精度和稳定性。 本段落基于MPC运动学方法实现轨迹跟踪的推导，并在MATLAB中进行代码实现。尽管参考书籍大多采用Simulink与Carsim联合仿真的方式，但我坚持使用纯代码仿真，因为这种方式更优秀。我所使用的代码模板借鉴了LQR轨迹跟踪算法Python/Matlab的实现方案，可以直接复制并应用。 ```matlab clc; clear all; Kp = 1.0; dt = 0.1; % [s] Length = 2.9; % [m] 车辆轴距 Nx=3;%状态量个数 Nu =2;%控制量个数 Np =60;%预测步长 Nc=30;%控制步长 Row=10;%松弛因子 Q=100*eye(Nx*Np,Nx*Np); ```
     
  • 基于MATLAB的无人驾驶车辆直线轨迹跟踪控制模型预测方法
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    本研究提出了一种基于MATLAB的模型预测控制策略，用于实现无人驾驶车辆在复杂环境中的高效直线轨迹跟踪。 这段文字描述的是一个关于无人驾驶车辆的直线轨迹跟踪模型预测控制算法实现的代码。
     
  • 基于MATLAB的自动驾驶车辆直线轨迹跟踪控制实现
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    本研究运用MATLAB平台，开发了针对自动驾驶汽车的直线轨迹跟踪控制系统，并成功实现了精确的路径跟随。 在自动驾驶技术领域，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）与轨迹跟踪是核心问题之一。MATLAB作为一款强大的数学计算软件，在开发和验证这类算法方面应用广泛。本项目旨在利用MATLAB实现自动驾驶车辆的直线轨迹跟踪控制，并确保路径导航的精确性和行驶安全。 一、自动驾驶车辆模型 在MATLAB环境中，首先需要建立一个描述车辆动态特性的数学模型，包括车辆的动力学模型。该模型通常考虑的因素有质心位置、速度、角速度和转向角等。为了简化分析，一般将运动方向分为纵向（前进/后退）与横向（侧滑），并通过动力学方程来描述： 1. 纵向模型：涉及发动机、制动器及空气阻力对车辆速度的影响。 2. 横向模型：讨论轮胎的侧向力和横摆角速度，以理解转向时的侧滑行为。 二、轨迹规划 直线轨迹跟踪是自动驾驶的基本任务之一。在MATLAB中，可以利用几何方法生成预设路径，并将其参数化以便车辆进行追踪。 三、模型预测控制 MPC是一种基于对未来一段时间内系统行为预测的优化控制策略，在自动驾驶场景下，它可以根据当前状态和预定轨迹计算出一系列合适的转向角与加速度指令，使车辆尽可能贴近预定路径： 1. 预测模型：根据车辆模型预测未来多个时间步长内的车辆状态。 2. 目标函数：定义为最小化车辆轨迹误差的平方或其它性能指标。 3. 约束条件：考虑到物理限制如最大速度、加速度和转向角，这些都应纳入优化问题约束。 四、MATLAB工具箱应用 Simulink与Control System Toolbox等MATLAB提供的工具箱便于构建和仿真控制系统。在本项目中，可以利用Simulink创建车辆模型及MPC控制器的图形化表示，并使用Control System Toolbox中的算法求解MPC问题。 五、轨迹跟踪控制算法设计 1. 误差定义：通过比较实际位置与预设路径计算横向误差和偏航误差。 2. 控制律设计：根据上述误差，利用MPC计算出合适的转向角指令及加速度指令。 3. 实时更新：在车辆运行过程中不断重新计算控制输入以适应实时变化的车辆状态。 六、仿真与验证 通过MATLAB环境对整个控制系统进行仿真实验，分析不同工况下的跟踪性能。可通过调整预测步长和控制间隔等MPC参数来优化控制效果。 七、实际应用 完成仿真验证后，这些算法可以通过MATLAB代码生成功能转换为C/C++代码，并嵌入到自动驾驶车辆的实际硬件系统中，在现实道路上实现直线轨迹的精确追踪。 总结来说，利用MATLAB实现自动驾驶车辆模型的直线轨迹跟踪控制涉及多个方面包括建立动力学模型、规划路径、设计MPC策略及进行仿真实验。通过这些工具和功能的支持，可以高效地开发并测试此类算法，为自动驾驶技术的发展提供有力支持。
     
  • 基于LQR的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制设计
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    本研究提出了一种基于线性二次型调节器(LQR)的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制方案，旨在提高车辆在复杂环境下的行驶稳定性和路径跟随精度。 为了提高智能车的控制精度，以碰撞中心为参考点建立了前馈-反馈控制模型，并用该模型求解LQR问题，获得状态反馈控制率，从而实现最优控制。在双移线工况和8字形工况下，使用Matlab/Simulink与Carsim对LQR轨迹跟踪控制器进行了联合仿真。
     
  • 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。
     
  • 自动驾驶汽车换道轨迹规划及跟踪控制策略研究
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    本研究聚焦于开发高效的算法与模型，以优化自动驾驶汽车在复杂交通环境中的车道变换行为，涵盖轨迹规划和精准控制技术。 首先分析了自动驾驶车辆在换道过程中的行为特性及其与周围人工驾驶车辆的交互模式，并基于效用理论建立了分层Logit模型来模拟换道决策过程的主要方面——目标车道选择及目标车道间隙接受情况，提取影响这些决策的关键参数并利用极大似然估计方法进行标定。通过仿真分析了不同换道策略对车辆运行特性的影响。 其次，在确保自动驾驶车辆安全换道的前提下兼顾乘客舒适度，研究根据可能发生的临界碰撞状态推导出初始时刻的最小纵向安全距离，并采用多项式函数曲线规划轨迹，建立了四种不同的换车道模型：自由换道、原车道有前车障碍时的换道、目标车道存在前车阻碍情况下的换道以及面对后方车辆威胁的目标车道路径选择。对于部分模型进行了仿真测试以验证其有效性。 最后推导了自动驾驶汽车在执行换道动作过程中的运动学和横向动力学公式，通过结合预测控制与滑模控制技术设计了一套有效的轨迹跟踪控制系统来确保精确的行驶路线遵循性。 ### 自动驾驶车辆路径选择及轨迹规划研究 #### 一、背景和目标 随着科技的发展，自动驾驶汽车正逐渐成为汽车行业的新方向。在这一背景下，安全高效的车道变换对于实现完全自主导航至关重要。本项目致力于深入探究自动驾驶中换道行为的关键影响因素，并通过构建合理的决策模型与精确的路径规划算法来确保车辆能够在复杂交通环境中顺利执行换道操作。 #### 二、决策过程建模 ##### （一）交互分析和模型设计 在进行车道变换时，必须仔细考虑周围人工驾驶车辆的行为。基于效用理论建立了一个分层Logit框架用于描述自动驾驶车的路径选择及目标路段间隙接受度评估机制，其中包含两个主要方面：确定最佳的目标道路以及判断该道路上是否有足够的空间以安全完成换道动作。 ##### （二）模型参数优化 - **车道选取**：基于车辆当前位置和速度等关键因素计算出各潜在目标路线的价值，并据此做出选择。 - **间隙接受度评估**：通过效用理论来量化不同间距下的价值，从而决定是否可以利用现有的道路空间执行换道。 #### 三、路径规划策略 为了保证自动驾驶车能够安全地完成车道变换任务，在考虑避免碰撞的同时还需注重乘客的舒适体验。为此我们提出了一系列轨迹模型： - **自由模式**：当周围没有障碍物时允许车辆自主选择最优的时间和路线进行变道。 - **前方有障碍情况下的路径调整策略**：这种情况下，需要根据前车的速度与位置信息动态地调节换车道时机。 - **目标道路存在前行阻碍的解决方案**：在此情形下不仅要考虑自身与先行者的距离还要评估其状态以防止碰撞的发生。 - **后方威胁处理机制**：面对来自后面车辆的压力时提前规划好路径确保有足够的空间执行变道动作。 所有模型都采用了多项式函数曲线进行轨迹设计，保证了路线的连续性和平滑性，并通过实验验证它们的有效性。 #### 四、跟踪控制方案 为了使自动驾驶车能够准确跟随预设轨道行驶，在研究中还探讨了如何利用预测控制和滑模技术来开发出一套高效的路径追踪控制器。这包括建立车辆在执行变道操作过程中的运动学方程与横向动力模型，并在此基础上设计相应的控制系统以确保精确的跟踪性能。 通过上述对自动驾驶汽车换车道过程中决策行为、轨迹规划及跟踪控制等方面的研究，本项目不仅为未来智能交通系统的发展提供了重要的理论支持和实用技术方案。