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基于LQR控制算法的自动驾驶车道保持功能建模与仿真研究

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简介：
本研究运用线性二次型调节器（LQR）控制策略，对自动驾驶车辆的车道保持系统进行了模型构建及仿真分析，旨在提升系统的稳定性和响应速度。 资源包括基于汽车二自由度动力学模型的LKA（车道保持）功能LQR控制算法的Simulink模型及相关参数的.m文件。下载后可以直接使用MATLAB与CarSim进行联合仿真，适合初学者学习理解LQR控制算法的实现原理。

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  • 基于LQR控制算法的自动驾驶车道保持功能建模与仿真研究
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    本研究运用线性二次型调节器（LQR）控制策略，对自动驾驶车辆的车道保持系统进行了模型构建及仿真分析，旨在提升系统的稳定性和响应速度。 资源包括基于汽车二自由度动力学模型的LKA（车道保持）功能LQR控制算法的Simulink模型及相关参数的.m文件。下载后可以直接使用MATLAB与CarSim进行联合仿真，适合初学者学习理解LQR控制算法的实现原理。
     
  • 基于LQR算法的自动驾驶车道保持(LKA)——CARSIM与Simulink联合仿真实现及其说明文档和推导详解
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    本项目运用LQR控制理论于自动驾驶领域，专注于实现车辆车道保持功能。通过CARSIM与Simulink软件结合进行仿真测试，并详细阐述了算法设计、数学模型及仿真过程的解析。 自动驾驶车道保持系统（LKA）采用基于线性二次型调节器（LQR）算法的设计，并通过Carsim与Simulink的联合仿真进行验证。本段落详细介绍了该系统的说明书及LQR算法的具体推导过程，包括每一步的操作方法和实施细节。
     
  • 基于MATLAB仿真的自动驾驶系统研究
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    本研究基于MATLAB平台，探讨了自动驾驶系统的仿真建模与算法优化，旨在提升车辆自主驾驶的安全性和效率。 基于MATLAB仿真的自动驾驶技术研究
     
  • 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。
     
  • 基于ROS的自动驾驶车辆横纵向仿真模型功能包
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    本项目开发了一个基于ROS的自动驾驶车辆横纵向仿真模型功能包，旨在为开发者提供一个灵活、高效的平台，用于测试和验证自动驾驶算法。 通过车辆运动学递推建立了横纵向仿真模型，只需调整ROS话题接口即可快速实现车辆模型的仿真，适用于验证车辆横纵向控制算法。
     
  • 基于传感器融合的自动驾驶ACC功能Simulink建模仿真
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    本研究利用Simulink平台，针对自动驾驶中的自适应巡航控制（ACC）功能进行建模与仿真分析，重点探讨了多种传感器数据融合技术在提升系统性能和安全可靠性方面的作用。 在Simulink中搭建了基于相机和毫米波雷达的障碍物检测系统，并实现了对前方车辆的检测以及自动巡航控制（ACC）功能。该模型已在实车环境中进行了验证。
     
  • 基于LQR的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制设计.pdf
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    本文探讨了利用线性二次调节器（LQR）技术优化自动驾驶汽车的路径追踪控制系统的设计与实现，以提升行驶稳定性和响应速度。 为了提高智能车的控制精度，以碰撞中心（Center of Percussion, COP）为参考点建立前馈-反馈控制模型，并利用该模型求解LQR（线性二次调节器）问题，获得状态反馈控制率，从而实现最优控制。
     
  • 关于车联网与自动驾驶车辆的Vissim交通仿真研究.pdf
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    本文探讨了利用Vissim软件对车联网及自动驾驶汽车在复杂道路交通环境下的运行进行仿真的方法和结果分析，为智能交通系统的开发提供理论支持。 本段落档探讨了基于Vissim的车联网及自动驾驶车辆交通仿真的研究方法和技术细节。通过结合先进的车联网技术和自动驾驶技术，该仿真模型能够有效地模拟复杂的道路交通环境，并为交通安全、效率以及智能化出行提供有价值的参考数据与理论依据。
     
  • 驾驶辅助系统的创新技术——自动泊车和车道保持功能.pptx
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    本演示文稿探讨了现代汽车中驾驶辅助系统的新进展，重点介绍自动泊车与车道保持两大关键技术的功能、优势及未来发展方向。 驾驶辅助系统是当前汽车行业中的一个重要话题之一，而自动泊车与车道保持则是其中的两个关键组成部分。本段落将详细探讨这两个系统的结构、工作原理以及实际应用。 自动泊车技术允许车辆在无需人工干预方向的情况下自行完成停车动作。该系统主要依赖超声波传感器来探测停车位大小，并通过电子节气门和车载控制单元实现转向、加速与制动等功能，确保车辆能够顺利进入所需位置。根据不同的停车环境，这一系统支持多种模式如纵向泊车、弯道泊车等。 车道保持辅助技术则旨在帮助司机维持在正确的行车路径上行驶。当检测到有偏离迹象时（例如因注意力分散），该功能会通过方向盘震动等方式提醒驾驶员注意，并采取措施避免潜在的碰撞风险。其运作机制基于安装于挡风玻璃顶部前方摄像头，实时监控道路标线并结合转向角度传感器及其它信号来判断车辆的位置。 总的来说，自动泊车与车道保持辅助技术能够显著提高驾驶的安全性和便捷性，在未来汽车技术创新中占据重要地位。随着相关科技的进一步发展和完善，这两种系统有望为驾驶员提供更加全面和可靠的行车支持服务。
     
  • 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。