Advertisement

基于动力学误差模型的自动驾驶横纵向耦合控制——复现Apollo MPC算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文探讨了基于动力学误差模型的自动驾驶技术,重点在于实现车辆横纵向运动的精准控制,并详细复现了Apollo平台中的MPC(模型预测控制)算法。通过优化该算法,提升了自动驾驶系统的稳定性和响应速度,为复杂驾驶环境下的安全行车提供了有力保障。 本段落介绍了基于动力学误差模型的自动驾驶横纵向耦合控制方法,并使用了Apollo平台中的横向和纵向控制系统作为参考。该系统采用MPC(模型预测控制)算法,在一个控制器中同时处理横向与纵向,实现两者之间的协同控制。通过MATLAB与Simulink联合仿真进行测试验证。 在纵向控制方面,已经完成了油门刹车的标定工作,并能够跟踪五次多项式换道轨迹,效果良好。本段落包含三套代码:两套采用面向对象编程方式编写(一套仅对控制量施加约束条件;另一套则同时限制了控制量及其变化率),还有一套使用的是传统的面向过程编程方法。 以上内容构成了一个完整的横纵向耦合控制系统设计与实现方案,为自动驾驶车辆的精确路径跟踪提供了技术支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ——Apollo MPC
    优质
    本文探讨了基于动力学误差模型的自动驾驶技术,重点在于实现车辆横纵向运动的精准控制,并详细复现了Apollo平台中的MPC(模型预测控制)算法。通过优化该算法,提升了自动驾驶系统的稳定性和响应速度,为复杂驾驶环境下的安全行车提供了有力保障。 本段落介绍了基于动力学误差模型的自动驾驶横纵向耦合控制方法,并使用了Apollo平台中的横向和纵向控制系统作为参考。该系统采用MPC(模型预测控制)算法,在一个控制器中同时处理横向与纵向,实现两者之间的协同控制。通过MATLAB与Simulink联合仿真进行测试验证。 在纵向控制方面,已经完成了油门刹车的标定工作,并能够跟踪五次多项式换道轨迹,效果良好。本段落包含三套代码:两套采用面向对象编程方式编写(一套仅对控制量施加约束条件;另一套则同时限制了控制量及其变化率),还有一套使用的是传统的面向过程编程方法。 以上内容构成了一个完整的横纵向耦合控制系统设计与实现方案,为自动驾驶车辆的精确路径跟踪提供了技术支持。
  • MatlabMPC代码
    优质
    本项目提供了一种基于Matlab环境下的自动驾驶横向模型预测控制(MPC)算法实现。通过优化路径跟踪性能,该代码为车辆自主导航系统开发提供了有效工具。 根据Apollo开源框架中的MPC算法,将其改写成MATLAB的m函数,用于自动驾驶横向控制的仿真,并指导自动驾驶控制算法的开发。代码注释应清晰易懂。
  • 优质
    本研究聚焦于开发高效的自动驾驶车辆纵向控制算法,旨在实现精确的速度调节、平稳的加减速以及优化燃油效率,以提升驾驶安全性和乘坐舒适度。 这篇论文探讨了智能驾驶领域中的纵向控制算法,并特别关注卡车类车辆的纵向控制方法。
  • 车辆二由度:PID与MPC,Matlab Simulink与Carsim仿真教视频...
    优质
    本课程讲解了利用PID与MPC算法结合,基于车辆二自由度动力学模型进行自动驾驶横向及纵向控制的设计,并通过Matlab Simulink与Carsim软件实现仿真。适合对智能驾驶技术感兴趣的学员学习。 本研究基于车辆二自由度动力学模型探讨了自动驾驶中的横纵向控制策略,并结合PID与MPC算法进行融合设计。通过Matlab Simulink与Carsim仿真平台验证该方案的有效性,其中纵向采用百度Apollo的双环PID控制方法,而横向则参考其MPC控制技术实现。轨迹规划基于五次多项式函数形式。 研究结果表明,在车辆二自由度模型框架下进行S函数编程后,所设计的控制系统在侧向位移和纵向位移跟踪方面表现出良好的效果;同时,对于车速跟随也有不错的性能表现,尽管存在一定的误差。 实验采用的软件版本为Matlab Simulink 2021a与Carsim 2019.0。此外还提供了详细的仿真演示视频教程以帮助初学者理解整个控制策略的设计流程及实现细节,并附有相关参考资料供进一步研究使用。
  • 技术:结PID和MPC精准策略
    优质
    本文探讨了在电动车中应用PID与模型预测控制(MPC)相结合的方法,以实现车辆横向及纵向运动的精确操控,提升自动驾驶系统的性能。 在自动驾驶技术的研究中,本段落探讨了一种基于PID与MPC的电动车横向纵向高精度控制策略。其中,在车辆横纵向控制方面,纵向采用PID控制器来调整前轴左右车轮力矩以实现加减速操作;而横向则运用了模型预测控制(MPC)方法。 对于纵向方向上的速度调节,传统的油门刹车标定表中的PID控制器被改进为适用于电动车的版本。它通过精确地控制轮端力矩实现了车辆在纵向方向上的加速与减速功能。 至于横向运动控制,则是基于三自由度车辆动力学模型构建,并假设轮胎工作于线性区间内。结合MPC结构特性,利用状态轨迹法对非线性动力学模型进行线性化处理并离散采样,以实现精确的横向定位控制。车辆参考路径由一系列五次多项式构成的离散点组成。 实验条件设定为车辆初始速度70km/h,并在此条件下评估了系统的性能表现:结果显示在侧向位移跟踪及纵向车速跟随方面均表现出良好的效果,尽管后者存在一定的误差;同时,在质心侧偏角和四个车轮转角控制上也达到了预期目标。整个过程中,控制系统能够连续且稳定地工作。 该研究使用Matlab Simulink 2021a与Carsim 2019.0软件进行仿真验证,并提供了详细的视频演示以帮助初学者理解这一复杂技术的实际应用情况。如有兴趣深入探讨相关细节或寻求更多资源,请通过邮件方式联系作者。
  • 研发--车辆-
    优质
    专注于自动驾驶技术的研发工作,尤其在车辆动力学领域有着深厚的研究背景和实践经验。特别擅长于纵向动力学相关算法的设计与优化,致力于提升自动驾驶系统的性能和安全性。 辅助驾驶开发涉及算法设计与应用,其中车辆动力学是重要组成部分之一,特别是纵向动力学的研究。
  • 车辆系统
    优质
    本研究探讨了车辆自动驾驶系统中纵向和横向运动控制技术的融合方法,旨在提升驾驶安全性和舒适度。通过协调加减速及转向操作,实现高效、智能的道路行驶策略。 为了提升车辆自动驾驶系统的运动性能,本研究结合模糊逻辑与滑模控制理论设计了一种综合控制系统,用于协调管理前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩等参数。该系统使车辆能够在期望速度下沿着理想道路轨迹行驶,并增强其在各种驾驶条件下的操控稳定性。仿真结果显示,这种纵向和横向运动的集成控制方法能够显著改善不同路况下的跟踪性能与动态响应能力,在自动驾驶应用中展现出有效性。
  • ROS车辆仿真功能包
    优质
    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。
  • CACC协同式适应巡航四车仿真实践:融分层MPC及逆资料
    优质
    本教学资料介绍了一种用于自动驾驶车辆纵向控制的CACC系统,结合了分层控制策略、模糊模型预测控制和逆动力学模型,通过四车仿真验证其效果。 本段落介绍了CACC(协同式自适应巡航)模型的四车仿真实践研究,并结合了分层控制策略、模糊MPC算法与逆动力学模型的应用。仿真使用Carsim2016及Matlab2018b及以上版本软件进行搭建,模拟四个车辆在不同行驶条件下的协同自适应巡航行为。 具体而言,在该系统中,各辆车采用基于领航车速度影响的间距策略,并通过分层控制结构来实现精准导航。这种层次化控制器包括两个层面:下层利用逆纵向动力学模型(含发动机反向建模)进行精确车辆操控;上层则运用模糊MPC算法对相对距离、相对速度和加速度等关键参数实施动态调节,同时采用状态流程图(Stateflow)实现模式切换。通过这种方式,可以有效地支持定速巡航及车队跟随等多种工况下的自动驾驶纵向控制。 本段落还提供了丰富的学习资源给初学者研究自适应巡航技术、协同式自适应巡航系统以及自动驾驶车辆的纵向控制系统,并深入介绍了模型预测控制算法和模糊推理方法的应用实践。
  • 利用PreScan、ROS和Simulink实运用Stanley及MPC).rar
    优质
    本资源提供了一套结合PreScan、ROS与Simulink的框架,用于开发自动驾驶技术中的横向控制策略。采用斯坦利算法及模型预测控制(MPC)方法,助力高效实现智能车辆路径跟踪功能。 1. 资源内容:本资源包含基于PreScan、ROS、Simulink实现的自动驾驶控制算法(横向控制采用Stanley及MPC方法)的相关材料。 2. 适用人群:适合计算机科学、电子信息工程以及数学等专业的学生和学习者,作为参考资料进行参考性学习使用。 3. 解压说明:此资源需要在电脑端通过WinRAR或7zip等解压缩工具来提取文件。如果缺少相应的解压软件,请自行在网上搜索下载安装。 4. 使用声明:本资料仅供“参考资料”之用,并非针对特定需求的定制内容,所提供的代码仅供参考使用,不可直接复制粘贴。该资源可能无法完全满足所有人的具体要求,使用者需要具备一定的编程基础和调试能力来理解、修改及添加相关功能并解决可能出现的问题。鉴于作者目前在大公司工作繁忙,因此不提供答疑服务,请用户自行解决问题,在没有文件缺失的情况下概不负责,感谢您的理解和配合。