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】

简介：
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。