本文介绍了一种利用MATLAB Simulink和Simscape进行四轮转向汽车模型的MPC路径跟踪仿真的方法，该过程直接建立在精确的车辆动力学模型之上，避免了使用第三方软件如Carsim的需求。通过优化控制算法，模拟更接近真实的驾驶行为，并提高自动驾驶技术中的路径跟随精度。
四轮转向汽车模型预测控制(MPC)路径跟踪技术是一种先进的车辆控制系统设计方法。该技术通过使用预测控制算法来优化车辆在各种路面条件下的路径跟踪性能。
在实现过程中，四轮转向系统的控制逻辑与传统的两轮转向系统不同：它可以独立或协同地调整后轮的转向角度，从而提高低速时的机动性和高速时的稳定性。模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它基于车辆动力学模型对未来的车辆行为进行预测，并在每个控制周期内优化输入以实现最优效果。由于能处理多输入和多输出问题，MPC非常适合四轮转向系统的复杂需求。
本段落中使用了魔术公式轮胎模型来描述轮胎与路面间的摩擦力特性，该模型能够准确地模拟不同路面条件下轮胎的性能表现。仿真环境利用Simulink和Simscape工具搭建，并不依赖于Carsim软件，因为这些MATLAB内置工具足以支持复杂的车辆建模和有效仿真实验。
此外，系统中还设计了纵向PID控制器来维持行驶过程中的速度稳定性。通过比例（P）、积分（I）及微分（D）三个参数的调节实现精确控制。保持稳定的速度对于路径跟踪精度至关重要。
该控制系统能够适应平坦路面、颠簸路面以及车辆外形变化带来的影响，具备良好的环境适应性和鲁棒性，在不同驾驶条件下都能保证优秀的路径跟踪性能。
为了确保高精度仿真和复杂系统设计的有效支持，建议使用2022a或更高版本的MATLAB软件进行开发工作。总体而言，四轮转向汽车模型预测控制技术结合了先进的控制策略与仿真实验方法，能够在多种路面条件中保持车辆稳定性和路径跟踪准确性，并有望显著提升未来驾驶的安全性及性能水平。
5星
