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基于运动学MPC算法的圆形路径跟踪控制详解:结合CarSim和Simulink联合仿真的应用与视频教学指导, 自动驾驶, car...

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简介:
本文深入探讨了运用运动学模型预测控制(MPC)算法实现车辆沿圆形路径精准跟踪的技术,通过集成CarSim与Simulink的仿真平台进行详细测试验证,并提供配套视频教程以支持学习和应用。适合自动驾驶领域研究人员参考使用。 基于运动学MPC算法的圆形路径跟踪控制:使用CarSim与Simulink联合仿真技术及配套视频教程进行详细解析。该研究涉及自动驾驶领域,并利用Carsim 2019和Matlab 2018版本软件实现相关实验。 文中深入探讨了如何通过结合上述工具,基于运动学MPC算法来跟踪圆形路径的控制方法和技术细节。此外还提供了详细的配套视频教程,旨在全面讲解原理及代码实践过程,以便于读者更好地理解和应用这些技术手段进行自动驾驶研究和开发工作。 对于有兴趣尝试自定义路径跟踪需求的研究者或开发者来说,在掌握文中提供的基础知识后可以进一步探索更复杂的应用场景与算法优化策略。

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客服
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  • MPCCarSimSimulink仿, , car...
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    本文深入探讨了运用运动学模型预测控制(MPC)算法实现车辆沿圆形路径精准跟踪的技术,通过集成CarSim与Simulink的仿真平台进行详细测试验证,并提供配套视频教程以支持学习和应用。适合自动驾驶领域研究人员参考使用。 基于运动学MPC算法的圆形路径跟踪控制:使用CarSim与Simulink联合仿真技术及配套视频教程进行详细解析。该研究涉及自动驾驶领域,并利用Carsim 2019和Matlab 2018版本软件实现相关实验。 文中深入探讨了如何通过结合上述工具,基于运动学MPC算法来跟踪圆形路径的控制方法和技术细节。此外还提供了详细的配套视频教程,旨在全面讲解原理及代码实践过程,以便于读者更好地理解和应用这些技术手段进行自动驾驶研究和开发工作。 对于有兴趣尝试自定义路径跟踪需求的研究者或开发者来说,在掌握文中提供的基础知识后可以进一步探索更复杂的应用场景与算法优化策略。
  • CarSimSimulink仿
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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。
  • 横纵向析:PIDMPC五次多项式Matlab SimulinkCarsim仿,含...
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    本内容深入探讨了自动驾驶系统中PID与MPC算法在五次多项式路径跟踪中的应用,并通过Matlab Simulink与Carsim进行联合仿真验证。包含详尽教程和操作演示视频。 本段落详细介绍了自动驾驶车辆的横纵向控制方法,采用PID与MPC算法,并结合五次多项式轨迹规划进行跟踪。仿真过程使用了Matlab Simulink 2021a版本及Carsim 2019.0软件。 具体来说,在横向控制中应用了模型预测控制器(MPC),在纵向则采用了双环PID控制系统,这些都基于车辆的二自由度动力学模型进行设计。仿真过程中通过编写S函数实现了对各矩阵的操作,并参考百度Apollo项目中的相应算法来优化控制效果。 最终结果显示出良好的侧向和纵向位移跟踪性能以及较好的车速跟随能力,尽管存在一定的误差但总体上达到了预期目标。此外还提供了一套完整的视频教程帮助初学者理解和掌握相关技术细节及操作步骤。 关键词:自动驾驶、横纵向控制、PID控制、MPC控制、二自由度车辆动力学模型、S函数编写、五次多项式轨迹规划以及Simulink仿真演示运行视频。
  • 车辆二由度模型横向纵向:PIDMPC,Matlab SimulinkCarsim仿...
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    本课程讲解了利用PID与MPC算法结合,基于车辆二自由度动力学模型进行自动驾驶横向及纵向控制的设计,并通过Matlab Simulink与Carsim软件实现仿真。适合对智能驾驶技术感兴趣的学员学习。 本研究基于车辆二自由度动力学模型探讨了自动驾驶中的横纵向控制策略,并结合PID与MPC算法进行融合设计。通过Matlab Simulink与Carsim仿真平台验证该方案的有效性,其中纵向采用百度Apollo的双环PID控制方法,而横向则参考其MPC控制技术实现。轨迹规划基于五次多项式函数形式。 研究结果表明,在车辆二自由度模型框架下进行S函数编程后,所设计的控制系统在侧向位移和纵向位移跟踪方面表现出良好的效果;同时,对于车速跟随也有不错的性能表现,尽管存在一定的误差。 实验采用的软件版本为Matlab Simulink 2021a与Carsim 2019.0。此外还提供了详细的仿真演示视频教程以帮助初学者理解整个控制策略的设计流程及实现细节,并附有相关参考资料供进一步研究使用。
  • MATLABSimulink规划:NMPC规划及MPC非线性线性MPC
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    本研究利用MATLAB和Simulink平台,采用非线性模型预测控制(NMPC)进行路径规划,并运用模型预测控制(MPC)实现路径跟踪,融合了非线性和线性MPC技术,以提升自动驾驶系统的性能。 本段落探讨了使用MATLAB和Simulink进行自动驾驶规划控制的联合仿真技术,包括非线性模型预测控制(NMPC)路径规划与线性模型预测控制(MPC)路径跟踪的方法。通过结合这两种不同的策略,可以有效提升车辆在复杂环境中的自主导航能力。
  • Stanley仿研究:高精度效果展示(MATLABCARSIM仿
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    本研究采用Stanley算法,在MATLAB和CARSIM平台进行联合仿真,详细探讨了自动驾驶车辆的路径跟踪性能,并展示了高精度的效果。 在自动驾驶控制领域,斯坦利(Stanley)算法用于路径跟踪的仿真验证已经通过MATLAB与CarSim联合仿真的方式得到了实现。这种无人驾驶斯坦利控制器能够有效地完成双移线、圆形以及其他自定义路径的精确跟踪任务。 经过实验测试,该系统的跟踪效果表现出色,几乎不存在误差问题,并且其最大跟踪误差保持在0.05米以内。这证明了基于Stanley算法构建的路径跟踪系统具有极高的精度和可靠性。
  • CARSIMSimulink仿变道及复杂规划MPC轨迹
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    本文探讨了在CARSIM与Simulink环境下进行联合仿真的方法,并详细介绍了用于变道及复杂路径规划的模型预测控制(MPC)轨迹跟踪算法的应用。通过结合两套仿真平台的优势,该研究旨在优化车辆自动驾驶技术中的动态驾驶任务处理能力,特别聚焦于提高变道操作的安全性和效率以及在多样化道路条件下的路径规划准确性。 本段落介绍了《CARSIM与Simulink联合仿真:实现变道及复杂路径规划的MPC轨迹跟踪算法》的研究内容,重点在于使用Carsim和Simulink进行联合仿真实现车辆在弯道路段中的变道操作,并包含路径规划以及基于模型预测控制(MPC)的轨迹跟踪算法。本段落提供两种版本的选择方案:一种是直接在Simulink中实现,另一种则是通过C++语言编写代码来完成相同的算法功能。如果需要两个版本,则需额外支付30元费用。 该研究适用于多种路况条件下的变道与车道保持操作,并且能够对规划路径进行可视化展示。所使用的软件环境包括Carsim2020.0和Matlab R2017b,同时提供安装包支持。此外,本段落还详细探讨了汽车仿真联合技术在实现车辆变道及轨迹跟踪算法方面的应用价值和技术细节。 总的来说,《CARSIM与Simulink联合仿真实现变道与轨迹规划》为研究者们提供了深入理解和掌握基于模型预测控制的MPC路径跟踪算法以及其在实际道路条件下的有效性评估提供了一个实用平台。
  • MPC,支持定义#MPC #LQR #无人CarsimMPC横向,PID速度随...
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    本研究开发了一种基于模型预测控制(MPC)和线性二次型调节器(LQR)相结合的路径跟踪算法,适用于无人驾驶车辆。该算法在CarSim仿真平台上验证了其有效性,通过MPC实现横向精确控制,并使用PID控制策略来调整车速,确保车辆能够准确地沿着自定义路径行驶。 基于模型预测控制(MPC)的路径跟踪算法是无人驾驶领域的一项关键技术,在复杂交通环境中能够实现车辆精确操控。通过预测未来一段时间内系统的动态响应,优化当前时刻的控制输入,从而改善路径跟踪性能。该技术的核心在于满足车辆动力学约束的前提下,解决在线优化问题以实时计算最优控制序列。 在无人驾驶中,有效的路径跟踪系统不仅要遵循预定路线行驶,还需具备应对障碍物或紧急情况的能力,并自动执行变道或避撞操作。MPC控制器因其能够在短时间内预测未来行为并进行调整,特别适合动态变化的环境应用。 路径跟踪算法直接影响到无人驾驶汽车的安全性和舒适性。传统方法如PID控制虽然简单高效,但缺乏对未来状态的预测和规划能力,在复杂道路条件下表现不足。相比之下,MPC技术能够综合考虑多种约束条件(包括车辆的位置、速度、加速度及行驶环境),确保在保持路径精度的同时避免碰撞。 LQR算法是一种用于线性系统最优控制的经典方法,当应用于MPC框架时可以增强局部控制器的稳定性和响应性能。结合使用这两种技术不仅可获得全局优化效果,还能保证良好的局部控制质量。 CARSIM是一款广泛使用的车辆动力学仿真软件,能够模拟各种复杂驾驶条件,并为路径跟踪算法开发提供支持。通过在该软件中进行仿真实验,研究者可以在无风险条件下调试和改进MPC策略。 SIMULINK是MATLAB的一个附加产品,提供了用于多域系统建模、分析及实现的交互式图形环境与定制工具集。借助SIMULINK可以构建包含MPC控制器在内的复杂模型,并通过仿真来评估系统的性能表现。 实际应用中,改良后的MPC控制算法代码需考虑数学模型和实时计算效率问题,以适应更多驾驶场景并提高执行速度和稳定性。相关文档资料涵盖了路径跟踪技术的研究进展、实施挑战及发展趋势等方面的内容,结合图片与文本可以直观理解MPC设计原理及其效果。
  • 模型预测(MPC)无人汽车轨迹研究及MATLAB/SimulinkCarsim仿
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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。