基于Carsim和Simulink的联合仿真实现变道及路径规划与MPC轨迹跟踪算法，并包含弯道适应性分析及轨迹可视化功能

简介：
本研究结合Carsim与Simulink进行车辆变道、路径规划及MPC轨迹追踪的联合仿真，同时具备弯道适应性和轨迹可视化功能。 在现代汽车工业中，智能控制系统扮演着至关重要的角色。通过复杂的算法和技术手段提高驾驶的安全性、舒适性和效率是这一领域的核心目标之一。车辆的路径规划与轨迹跟踪技术尤为重要，尤其是在应对复杂路况如弯道变道时。 路径规划算法负责根据当前车辆状态、环境信息以及最终目的地来计算最优或次优行驶路线，在复杂道路环境下（例如弯道和交叉路口），该算法需要考虑多种约束条件，包括动力学特性、限速及交通规则等。这确保了所生成的路径既安全又高效。 模型预测控制 (MPC) 是一种先进的控制系统设计策略，因其前瞻性的特点在动态系统轨迹跟踪中表现出显著优势。它能够根据车辆当前状态和未来预期行为来优化实时决策过程，在变道过程中尤为关键。 Carsim 和 MatlabSimulink 作为广泛应用于汽车动力学仿真与控制器开发的工具软件，分别提供了精确的动力学模型及复杂道路环境设置以及强大的算法设计平台，便于用户实现路径规划和MPC轨迹跟踪等复杂控制策略。当两者结合使用时，可以构建出一个全面的车辆变道仿真测试系统。 在本研究中，通过Carsim与MatlabSimulink联合仿真实现了弯道条件下汽车变道功能的研发。该模型不仅包含路径规划算法还集成了MPC轨迹跟踪技术，并支持可视化展示计划路线的过程和效果。这使得研究人员能够在虚拟环境中直观地评估车辆变道行为及其影响，极大地提高了开发效率。 本研究的成果具有重要的理论价值及实际应用潜力，在自动驾驶技术逐渐普及的过程中尤其重要。通过仿真手段可以在无需消耗真实材料或暴露人员于危险环境的前提下对复杂控制系统进行全面测试和优化，这为智能汽车技术的发展提供了有力支持。 此外，该模型还可用于教学与培训场景中，帮助学生更好地理解车辆动力学、路径规划及MPC控制等概念，并为其未来职业生涯奠定坚实基础。通过理论结合实践的方式，仿真平台提供了一个难得的学习探索机会。 总之，在本研究中利用Carsim和MatlabSimulink联合仿真实验技术成功实现了复杂路况下的汽车变道功能的研发工作，融合了先进的路径规划与MPC轨迹跟踪算法，并具备直观的路线可视化能力。这不仅为智能车辆控制系统设计提供了有力工具，也为相关教学及科研领域贡献了宝贵资源，体现了仿真技术在现代汽车行业中的重要性。