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基于MATLAB仿真的双轮差速运动学轨迹跟踪的模型预测控制(MPC)实现

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简介：
本研究利用MATLAB仿真平台，探讨了在双轮差速驱动机器人中应用模型预测控制技术进行轨迹跟踪的方法，验证了MPC算法的有效性与精确度。 基于双轮差速运动学模型建立预测模型，并对其进行离散化和线性化处理。通过模型预测控制（MPC）技术实现双轮差速小车对指定轨迹的跟踪功能。具体实现方法为编写MATLAB脚本函数，而非使用Simulink工具进行开发。

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  • 基于MATLAB仿真的双轮差速运动学轨迹跟踪的模型预测控制(MPC)实现
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    本研究利用MATLAB仿真平台，探讨了在双轮差速驱动机器人中应用模型预测控制技术进行轨迹跟踪的方法，验证了MPC算法的有效性与精确度。 基于双轮差速运动学模型建立预测模型，并对其进行离散化和线性化处理。通过模型预测控制（MPC）技术实现双轮差速小车对指定轨迹的跟踪功能。具体实现方法为编写MATLAB脚本函数，而非使用Simulink工具进行开发。
     
  • 基于强化学习和MPC模型预测控制的车辆变道轨迹跟踪MATLAB仿真
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    本研究利用强化学习与MPC（模型预测控制）技术，在MATLAB环境中进行车辆变道轨迹跟踪的仿真分析。通过优化算法，实现高效且安全的自动驾驶变道策略。 基于强化学习与MPC（模型预测控制）算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真适用于Matlab 2021a或更高版本运行。
     
  • 基于模型预测控制的车辆轨迹跟踪MATLAB仿真研究
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    本研究运用MATLAB平台，探讨了模型预测控制技术在车辆轨迹跟踪中的应用，通过仿真分析验证其有效性和优越性。 本段落探讨了基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题，并附有详细的MATLAB程序及建模过程。研究车辆转向的同学可以参考此内容。
     
  • 基于Matlab的车辆运动学 MPC轨迹跟踪实现（低速环境下）
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    本研究利用Matlab平台，在低速环境中实现了基于模型预测控制(MPC)的车辆运动学轨迹跟踪算法，以提高自动驾驶系统的路径跟随精度。 项目介绍：基于Matlab实现的车辆运动学低速MPC轨迹跟踪系统。本资源内包含的是个人毕业设计代码，所有上传的源码均经过测试并成功运行，答辩评审平均分达到96分，请放心下载使用。 1. 该项目中的所有代码在确保功能正常且已通过实际测试后才进行上传，用户可以安心下载和使用。 2. 此项目适用于计算机相关专业的学生、教师或企业员工学习研究。无论是初学者希望进阶还是作为课程设计、毕业设计或者作业演示等需求都非常合适。 3. 对于具有一定基础的学习者来说，在现有代码的基础上进一步修改以实现更多功能也是可能的，这同样可以应用于毕业设计、课程项目以及日常作业中。 下载后请务必先查看README.md文件（如果存在的话），仅供学习参考之用，请勿用于商业用途。
     
  • 基于模型预测控制(MPC)的无人驾驶汽车轨迹跟踪Matlab代码
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    本项目提供了一套基于模型预测控制（MPC）算法的无人驾驶汽车轨迹跟踪系统Matlab实现方案。代码实现了对车辆路径规划与实时调整，确保精确跟随预定路线。 基于模型预测（MPC）的无人驾驶汽车轨迹跟踪的MATLAB代码可以用于实现精确控制车辆沿着预定路径行驶的功能。这种技术通过优化算法来计算最优控制输入序列，确保车辆能够安全、高效地完成驾驶任务。在开发此类系统时，使用MATLAB和Simulink可以帮助工程师快速迭代设计，并进行详尽的仿真测试以验证系统的性能与稳定性。
     
  • 差速小车的双环控制与轨迹跟踪
    优质
    本项目研究差速小车的双环控制系统及其实现路径精确跟踪的方法，结合PID控制算法优化车辆动态性能，提高运行稳定性与精度。 智能体双环控制与轨迹跟踪的MATLAB代码。
     
  • 基于两轮差速移动机器人的MPC轨迹跟踪控制：Simulink与Matlab联合实现及效果分析
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    本文探讨了在Simulink和Matlab环境中采用模型预测控制（MPC）技术，对两轮差速移动机器人进行高效轨迹跟踪控制的方法，并对其性能进行了详细的效果分析。 基于两轮差速移动机器人的MPC轨迹跟踪控制：Simulink模型与Matlab代码的联合实现及效果分析 研究内容： 1. 本段落提出了一种针对两轮差速移动机器人（WMR）的模型预测控制(MPC)轨迹跟踪方法，该方法不仅实现了车速的精确追踪，同时也确保了路径的一致性。 2. 在Simulink环境中构建了系统的主体框架，并利用Matlab编写MPC控制器代码。整个设计过程没有进行联合仿真操作。 3. 设计并测试了五种不同类型的运动轨迹：包括三种不同速度条件下的圆形路线、单一速度的直线行驶和双移线路径，以验证所提出方法的有效性。 4. 提供了一套完整的绘图脚本，能够自动绘制出各条轨迹之间的对比分析图像。 5. 为了使输出控制信号更加平滑稳定，在MPC控制器中采用了增量形式的设计思路。 6. 所有代码均按照规范格式编写，并对关键部分进行了详细注释以便于理解与调试。 核心关键词：两轮差速移动机器人；模型预测控制(MPC)；轨迹跟踪；Simulink建模；Matlab编程；无联合仿真环境支持；横纵向动态协调控制策略；增量式MPC设计方法。
     
  • 基于MPC控制器的轨迹跟踪Matlab仿真及操作视频
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    本项目通过MATLAB仿真研究了基于模型预测控制(MPC)的轨迹追踪算法，并制作了详细的操作视频教程。 领域：MATLAB 内容：基于MPC控制器的轨迹跟踪算法在MATLAB中的仿真及操作视频。 用处：帮助学习者掌握使用MPC控制器进行轨迹跟踪编程的技术。 指向人群：适用于本科生、研究生以及博士生等科研与教学活动的学习者。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 运行项目中的Runme_.m文件，而非子函数文件。 3. 确保在运行时，MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在的路径。具体操作可以参考提供的录像视频进行学习和模仿。
     
  • 基于运动学的LQR轨迹跟踪控制算法的Matlab实现.zip
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    本资源为基于运动学模型的线性二次型调节器(LQR)轨迹跟踪控制算法在MATLAB中的实现。包含源代码及示例，适用于机器人路径规划与控制研究。 基于运动学的LQR轨迹跟踪控制算法在Matlab中的实现.zip是一个高分设计项目，包含完整的代码供下载使用，并且是纯手工编写的设计方案，非常适合作为期末大作业或课程设计参考。即使你是初学者也能通过这个项目进行实战练习。