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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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简介：
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。

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  • 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Simulink的强化学习MPC模型预测控制算法仿真及其在车辆变道轨迹跟踪中的应用+仿真模型+Word文档
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    本文提出了一种基于Simulink平台的强化学习与MPC结合的模型预测控制算法，并应用于车辆变道轨迹跟踪中。通过详细的仿真验证了该方法的有效性，提供了相应的Simulink仿真模型及报告文档。 领域：MATLAB 内容：基于Simulink的强化学习MPC（模型预测控制）算法仿真，并应用于车辆变道轨迹跟踪控制领域。本项目包括完整的仿真模型及Word文档。 用处：用于学习强化学习与MPC模型预测控制算法编程。 指向人群：适用于本科生、研究生和博士生等教学研究使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行文件夹中的Runme_.m脚本，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口中选择正确的工程路径。具体操作可参考提供的录像视频。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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MATLAB仿真的双轮差速运动学轨迹跟踪的模型预测控制(MPC)实现
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    本研究利用MATLAB仿真平台，探讨了在双轮差速驱动机器人中应用模型预测控制技术进行轨迹跟踪的方法，验证了MPC算法的有效性与精确度。 基于双轮差速运动学模型建立预测模型，并对其进行离散化和线性化处理。通过模型预测控制（MPC）技术实现双轮差速小车对指定轨迹的跟踪功能。具体实现方法为编写MATLAB脚本函数，而非使用Simulink工具进行开发。