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利用Python和highway-env实现的MPC跟车巡航控制实例

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简介：
本项目通过Python编程结合highway-env环境，实现了基于模型预测控制(MPC)的自动驾驶车辆跟随与巡航功能，为智能交通系统提供了一个实用案例。 基于Python语言和highway_env模拟驾驶环境，以模型预测控制（MPC）为框架，对比比例控制和PID控制，开发了双车跟车自动巡航控制算法案例。

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  • 利用Python和highway-env实现的MPC跟车巡航控制实例
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    本项目通过Python编程结合highway-env环境，实现了基于模型预测控制(MPC)的自动驾驶车辆跟随与巡航功能，为智能交通系统提供了一个实用案例。 基于Python语言和highway_env模拟驾驶环境，以模型预测控制（MPC）为框架，对比比例控制和PID控制，开发了双车跟车自动巡航控制算法案例。
  • MPC路径跟踪及控制，MATLAB实现
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    本项目致力于研究和实现基于MATLAB的MPC（模型预测控制）算法在车辆路径跟踪中的应用，通过仿真验证其有效性和优越性。 carsim与matlab联合仿真用于车辆跟踪双移线曲线的模拟。
  • CarSim-Simulink联合仿真的ACC自动巡航跟随控制策略实现及跟车效果展示
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    本项目通过CarSim与Simulink的集成仿真，实现了车辆ACC自动巡航跟随控制策略，并展示了其在不同工况下的优良跟车性能。 本段落介绍了利用CarSim-Simulink联合仿真的方法实现ACC（自适应巡航控制）自动跟随功能的研究与展示。通过在Simulink环境中搭建分层控制策略，实现了车辆的上下层分层管理机制，并具体设计了安全距离模型、逆发动机模型和逆制动模型等关键模块。此外，还特别强调了制动驱动策略切换模块的重要性及其应用效果。 本研究使用到的核心文件包括cpar与simfile两种格式的数据文件以及七八篇参考文献以支持理论分析及实验验证的工作开展。 最后通过图示直观展示了车辆跟随的效果，为后续相关技术的研究提供了一定的借鉴意义。
  • 汽车巡航控制系统
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    汽车巡航控制系统是一种先进的驾驶辅助系统，它能够自动维持车辆设定的速度，无需驾驶员持续踩油门，从而提高长途驾驶时的安全性和舒适性。 汽车巡航控制系统的设计报告采用MATLAB/Simulink系统仿真技术进行研究与开发。该设计报告详细介绍了如何利用Simulink工具箱中的模块搭建汽车巡航控制系统的模型，并通过仿真实验验证了设计方案的有效性和可行性，为实际工程应用提供了理论依据和技术支持。
  • 控制理论与MPC控制，利用DR_CAN代码实现状态值跟踪参考值
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    本研究探讨了通过DR_CAN代码应用模型预测控制(MPC)技术，以优化系统性能并确保其状态变量精准追踪设定参考值的方法。 控制理论中的MPC（模型预测控制）方法，在基于DR_CAN的代码基础上进行开发，使系统状态值能够追踪参考信号。
  • 基于MPC的车辆自适应巡航控制系统设计与仿真，利用CarSim和Matlab进行速度和间距控制研究
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    本项目探讨了基于模型预测控制(MPC)的车辆自适应巡航控制系统的设计，并通过CarSim和MATLAB联合仿真平台验证了系统的有效性，重点研究了该系统在速度及间距控制上的表现。 车辆自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control, ACC）是一种先进的驾驶辅助系统，它能够自动调节车速以保持与前车的安全距离。基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的ACC系统是现代车辆控制技术的重要研究方向之一。MPC通过考虑系统的动态特性，并对未来多个时间步骤进行优化来实现精确控制。 在本项目中，我们使用MATLAB作为主要开发平台，并结合汽车仿真软件Carsim进行联合仿真，以设计和验证基于MPC的ACC控制系统。MATLAB提供了强大的数值计算和算法开发环境，而Carsim能够准确模拟车辆的动力学行为及行驶环境，两者相结合可以为控制器的设计提供真实的物理背景。 首先我们需要建立一个包含发动机、传动系统、轮胎与路面交互以及空气动力效应在内的车辆动力学模型。在MATLAB中，我们可以使用Simulink工具箱来构建这种非线性动态模型。 接下来定义MPC控制器：其核心在于滚动优化过程，在每个时间步长内预测未来一段时间内的系统行为，并不断调整控制输入以达到最优状态。对于ACC系统而言，控制输入可能包括油门和刹车信号，目标是使车辆保持设定速度并维持安全跟车间距。在MATLAB中，我们使用“Optimization Toolbox”和“Control System Toolbox”来实现这一过程。 随后，在Carsim中将由MATLAB编译的控制器模型集成到仿真环境中，并通过实时接口进行数据交换。这样，基于MPC算法的控制器可以根据Carsim提供的车辆状态信息（如速度、位置等）做出决策，并反馈控制指令给Carsim以影响实际行驶行为。 项目中的“基于最优控制的车辆自适应巡航控制系统”文件可能是详细描述了这一过程的文档或报告，而源代码则包含了MATLAB中MPC算法实现及与Carsim接口设计的相关代码。 此项目展示了如何利用先进控制理论和仿真工具来提升驾驶安全性和舒适度。通过MPC技术的应用，ACC系统能够更好地应对各种道路条件和行驶情况，提高驾乘体验，并减少因驾驶员反应不及时导致的交通事故风险。同时MATLAB和Carsim结合使用使得这种复杂控制策略的设计与验证变得更加便捷直观。
  • 汽车ACC自动巡航的Matlab实现
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    本项目旨在通过MATLAB软件开发环境实现汽车ACC（自适应巡航控制）系统的仿真与优化，探索智能驾驶技术的实际应用。 基于汽车行驶中的各物理参数搭建模型，实现自动巡航控制（ACC）功能。
  • MPC模型预测控制详解及实战应用，从双积分到车辆动力学跟踪控制的原理和代码实现
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    本课程深入讲解MPC（模型预测控制）理论与实践，涵盖从基础双积分系统到复杂车辆动态轨迹跟踪控制的应用。通过详细案例分析与编程代码演示，帮助学员掌握MPC建模、仿真及优化技巧。 MPC（模型预测控制）是一种先进的控制策略，在工业自动化领域有着广泛应用。本段落详细介绍了从理论基础到实际应用的全过程，并提供了详细的文档与代码实现。 主要内容包括： 1. MPC原理推导：详述了模型预测控制的基本概念、数学建模及算法流程。 2. 实现方式：使用MATLAB和C++两种编程语言进行MPC的实现，便于读者根据实际情况选择合适的工具进行开发。 3. 工程案例分析：通过四个具体的应用实例来展示如何利用MPC技术解决实际问题： - 双积分控制系统 - 倒立摆控制系统 - 车辆运动学跟踪控制 - 车辆动力学跟踪控制 每个案例都包含详细的文档和代码，帮助读者更好地理解和掌握模型预测控制的应用方法。
  • 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。
  • 毕业设计：利用Matlab实现模型预测控制(MPC)
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    本项目旨在通过MATLAB平台实现模型预测控制（MPC）算法的设计与应用，针对特定工业过程进行仿真研究和优化控制。 毕业设计：基于Matlab实现模型预测控制(MPC) 本资源中的源码已经过本地编译且可运行。下载后按照文档配置好环境即可使用。项目的难度适中，内容经过助教老师审定，能够满足学习与实际需求。如有疑问，可以随时联系博主获得解答。 请注意：以上描述的内容为通用说明，并未包含具体联系方式或网址链接信息。