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基于模型预测MPC与自抗扰ADRC的燃油汽车车速控制实现，采用上下层控制器设计，上层MPC生成期望加速度，下层控制器负责执行。

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简介：
本研究提出了一种双层控制系统用于燃油汽车的速度调节，结合了模型预测控制(MPC)和自抗扰控制(ADRC)技术。该系统利用上层的MPC计算出目标加速度值，并通过底层的ADRC进行精确的动作执行，确保车辆行驶过程中的高效与稳定性。 本段落介绍了一种基于模型预测控制（MPC）与自抗扰控制（ADRC）相结合的车速控制系统设计，专为燃油汽车开发。该系统采用上下层控制器结构：上层使用MPC生成期望加速度；下层则利用ADRC产生所需的节气门开度和制动压力。此算法可以直接用于代码生成，并适用于实际车辆测试。未来可应用于如自适应巡航控制（ACC）及轨迹跟踪等车速需求的控制系统中。此外，还提供了相关的复现资料以供参考。

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    本研究提出了一种双层控制系统用于燃油汽车的速度调节，结合了模型预测控制(MPC)和自抗扰控制(ADRC)技术。该系统利用上层的MPC计算出目标加速度值，并通过底层的ADRC进行精确的动作执行，确保车辆行驶过程中的高效与稳定性。 本段落介绍了一种基于模型预测控制（MPC）与自抗扰控制（ADRC）相结合的车速控制系统设计，专为燃油汽车开发。该系统采用上下层控制器结构：上层使用MPC生成期望加速度；下层则利用ADRC产生所需的节气门开度和制动压力。此算法可以直接用于代码生成，并适用于实际车辆测试。未来可应用于如自适应巡航控制（ACC）及轨迹跟踪等车速需求的控制系统中。此外，还提供了相关的复现资料以供参考。
     
  • MPC控制器实现：基于模型预测控制(MPC)
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    本项目聚焦于开发和实施基于模型预测控制（MPC）的先进控制系统——MPC控制器。该系统通过优化算法，在线计算并执行最优控制策略，广泛应用于工业自动化领域以提高生产效率与稳定性。 卡恩控制-MPC 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程视频依存关系：cmake >= 3.5；所有操作系统要求 make >= 4.1（mac、linux），make >= 3.81（Windows）。Linux系统大多数发行版默认安装了make和gcc/g++，版本>=5.4。Mac系统需要先安装Xcode命令行工具。在Windows环境下建议使用install-mac.sh或install-ubuntu.sh脚本进行安装。如果选择从源代码安装，请签出e94b6e1提交的uWebSockets项目：git clone https://github.com/uWebSockets/uWebSockets cd uWebSockets git checkout e94b6e1，此版本为v0.14.x系列中的一个。
     
  • 自适应巡航控制算法（ACC）及其架构：包含控制层与执行层，其中控制层有加速度、速度及距离控制模块
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    本研究探讨了自适应巡航控制(ACC)算法及其系统架构，重点分析了由加速度、速度和距离控制模块构成的控制层与负责实际操作的执行层。 自适应巡航控制算法（ACC）由控制层和执行层组成。控制层主要包括加速度计算模块、速度控制模块和距离控制模块；而执行器的控制则主要涉及加减速控制模块。 该代码仅供学习用途，使用的是Simulink 2018b 和 CarSim 2018版本。
     
  • GitHub上的ADRC自抗扰控制器MATLAB程序
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    这段简介可以这样编写：“ADRC自抗扰控制器MATLAB程序”是发布于GitHub的一个项目，提供了基于MATLAB实现的ADRC（主动 disturbance rejection control）算法源代码和示例。 自抗扰控制器从PID控制器演变而来，采用了PID误差反馈控制的核心理念。传统PID控制直接将输出与参考输入的差值作为控制信号，导致响应快速性和超调性之间的矛盾。 自抗扰控制器主要由三个部分组成：跟踪微分器（tracking differentiator）、扩展状态观测器（extended state observer）和非线性状态误差反馈控制律（nonlinear state error feedback control）。
     
  • 模型预测控制(MPC)
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    模型预测控制（MPC）是一种先进的过程控制系统，通过使用数学模型对未来状态进行预测，并据此优化控制策略以实现最佳操作性能和稳定性。 Alberto Bemporad的博士课程讲义涵盖了模型预测控制（MPC）的相关内容，包括MPC的基本概念以及线性系统的MPC理论。
     
  • 基于MPC理论的电动汽车自动驾驶速度控制研究
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    本研究探讨了运用模型预测控制(MPC)理论于电动汽车自动驾驶系统中，特别聚焦于优化车辆的速度控制策略，以实现高效能、安全驾驶。通过建立精确的动力学模型和设计高效的算法框架，旨在解决复杂交通环境下的动态路径规划及速度调整问题，提高自动驾驶系统的适应性和响应能力。 ### 基于MPC理论的自动驾驶电动汽车速度控制研究 #### 一、研究背景与目的 随着汽车行业的快速发展，智能化已成为未来汽车发展的重要方向之一。其中，速度控制作为自动驾驶汽车的一项关键技术，对于确保车辆行驶的安全性起着至关重要的作用。本研究针对自动驾驶电动汽车的速度控制问题进行了深入探讨，旨在通过模型预测控制(MPC)原理，结合纵向动力学简化模型和CarSim整车模型，设计一种有效的速度控制策略，并通过仿真验证其有效性。 #### 二、纵向动力学仿真模型的建立 为了更好地理解电动汽车在不同工况下的动态特性，研究人员首先建立了自动驾驶电动汽车的纵向动力学仿真模型。该模型包括两部分： 1. **MatlabSimulink环境下的纵向动力学简化模型**：这一模型主要关注车辆的基本动力学行为，如加速度、减速度等，用于快速评估不同的控制策略。 2. **CarSim环境下的整车动力学模型**：这是一种更复杂的模型，可以模拟整个车辆的行为，包括轮胎与路面的相互作用、车辆稳定性等，用于更精确的仿真测试。 通过对实际车辆数据与仿真结果进行对比，验证了这些模型的准确性，为后续的研究奠定了坚实的基础。 #### 三、车速控制系统的整体框架设计 为了实现不同行驶工况下的车速准确控制，研究者采用了分层式结构来设计控制系统。具体而言： 1. **上层控制器**：根据目标车速决策出期望加速度。这一步骤综合考虑了安全性、舒适性、经济性和跟随性等关键因素，并将这些指标融入到MPC模型预测优化控制算法中，从而建立了一个目标函数，并求解出汽车行驶的期望加速度。 2. **下层控制器**：其任务是使汽车的实际加速度能够跟踪上层控制器输出的期望加速度。这一步骤包括接收加速度信号，并通过逆纵向动力学模型计算出实现期望加速度所需的驱动电机转矩和制动压力。 这种分层设计不仅提高了系统的灵活性，还确保了各个层次之间的有效协调。 #### 四、仿真验证 最终，研究人员基于MatlabSimulink与CarSim联合仿真平台搭建了电动汽车速度控制系统，并针对六种典型的纵向行驶工况进行了仿真验证。仿真结果显示： - **车速稳态误差**：在0.014~0.446km/h之间，证明了车速控制算法具有较高的精度。 - **行驶安全性**：自车与前车始终保持一定安全距离，满足行驶安全性要求。 - **经济性能**：加速度最值在-3.9~3.2m/s²之间，符合经济性能指标的需求。 - **舒适性**：加速度变化率绝对值最值在1~3.8m/s³之间，表明行车过程较为平缓。 本段落提出的车速控制算法不仅能够实现对目标车速的良好跟随，而且还能确保一定的安全性、舒适性和经济性，为未来自动驾驶电动汽车的发展提供了有力的支持和技术参考。
     
  • HEV_ParallelSeries_R14a_HEV_系统控制_模型预测控制(MPC)
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    本研究聚焦于混合动力电动汽车(HEV)系统的优化控制策略，采用并联/串联R14a架构，并运用模型预测控制(MPC)技术以提高能源效率和驾驶性能。 标题中的“HEV_ParallelSeries_R14a_HEV_MPC_系统控制_模型预测控制”揭示了这个压缩包内容的核心，它涉及到混合电动汽车（HEV）的并联架构，R14a可能指的是软件版本或特定的设计迭代，而HEV_MPC则明确了讨论的主题是关于混合电动汽车的模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）。MPC是一种先进的控制策略，在系统控制领域中具有重要地位。它基于数学模型来预测未来系统的动态行为，并在满足约束条件下优化控制序列。这种方法的优势在于能够处理多变量、非线性以及有约束的问题，同时考虑了系统的动态行为和未来的趋势，因此在能源管理和动力系统控制等领域得到广泛应用。 在这个HEV的场景中，MPC的目标可能是优化车辆的动力性能、燃油效率或电池寿命。混合电动汽车由内燃机和电动机构成，并联驱动其需要协调这两者的能量流以实现高效且环保的运行。R14a版本可能包含了针对这种特定架构的优化算法和策略。 描述中的“mpc代码，十分好用，多种模型”暗示压缩包中包含多个不同的系统模型，每个模型对应不同工况或驾驶模式，例如怠速、加速、减速等。这些模型可能由Simulink或其他类似的仿真工具构建，并用于预测HEV在各种条件下的性能表现。代码的好用性表明它们经过充分的测试和优化，易于理解和实施。 文件名“HEV_ParallelSeries_R14a”代表主要的工作文件，包含了整个MPC系统的配置、模型参数以及控制算法。这个项目文件可以被Simulink或类似的工具打开，用于进一步分析、调试及改进控制策略。 总之，压缩包内容涵盖了混合电动汽车的并联系列架构，并且利用R14a版本的MPC技术进行系统优化与控制。用户可期待找到一系列模型和对应的控制代码，以理解和实现对HEV动力系统的智能优化控制。这些资源对于研究HEV控制系统、进行仿真测试及提升控制性能具有重要价值。
     
  • 混合动力汽车整车控制器底层软件的设计与实现
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    本研究聚焦于混合动力汽车整车控制器的底层软件设计，旨在优化系统性能和能源效率。通过模块化设计方法，实现了关键控制功能的有效集成，提升了车辆的整体运行表现。 混合动力汽车整车控制器底层软件设计与实现是与混合动力相关的一篇硕士论文的主题。
     
  • 基于MATLAB的模型预测控制(MPC)实现.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现模型预测控制（MPC）的详细示例和代码，适用于控制系统设计与研究。包含理论介绍及实践应用案例。 基于Matlab实现模型预测控制(MPC)具有以下优点：能够处理多输入多输出（MIMO）系统，而比例积分微分(PID)控制器只能处理单输入单输出(SISO)系统；虽然可以使用多个PID控制器来管理多个变量，但在变量之间存在耦合的情况下，调节PID参数会变得非常困难。此外，模型预测控制还能应对约束条件，在构建优化问题求解时可以直接将这些约束纳入其中以确保满足要求。它还利用了未来状态的预测信息。 然而，该方法也有其缺点：需要强大的计算能力，因为在每个时间步都需要解决一个优化问题。
     
  • HiDO-MPC-ResQbot: 实现用于自主伤亡接近任务的层次化分解目标模型预测控制（HiDO-MPC）
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    HiDO-MPC-ResQbot是一种创新的目标模型预测控制系统，专为机器人执行复杂且危险的救援任务设计。该系统通过多层次目标分解，增强了自主机器人在紧急情况下的路径规划和机动能力，确保高效、安全地接近并救助伤员。 HiDO-MPC-ResQbot 自主伤亡进近任务的分层分解目标模型预测控制（HiDO-MPC）的实现。该存储库是手稿的免费材料：自主伤亡提取的分层分解—目标模型预测控制。当前，该存储库仍在构建中，以完成所有实现代码。先决条件包括CasADi工具包。