汽车制动距离的MATLAB代码-Self-Driving-Car:基于模型预测控制(MPC)的无人驾驶汽车编程

简介：
本项目利用MATLAB开发基于模型预测控制（MPC）算法的无人驾驶汽车刹车系统，优化车辆在紧急情况下的制动性能与安全性。 在过去十年间，由于计算速度的提升、传感器技术的进步以及公众关注度的增长，自动驾驶汽车的发展步伐显著加快。本段落探讨了现代自动驾驶车辆所采用的一种软件架构。 该控制器利用模型预测控制（MPC）算法来预测汽车未来的行驶位置，并据此调整其“动力学”方程式及当前状态下的测量数据。这种算法适用于任何配备了电子控制系统用于操控方向盘、油门和刹车踏板的车型。通过读取传感器信息，如摄像头、雷达或激光雷达的数据以及GPS定位等，可以直接控制车辆并联系制造商进行确认。 模型预测控制（MPC）架构允许利用该技术来精准地调节汽车加速、制动及转向操作。这一软件结构已经在现代奏鸣曲型自动驾驶车中得到应用，并且在高速公路上和城市道路行驶条件下均表现出色。 具体而言，从当前状态出发，在每一个时间采样步长上都会解决一个开环最优控制问题，其范围是有限的。随着每一次连续的时间步骤推进，水平范围内会基于新的测量数据来确定一个新的最优控制解决方案。最佳方案取决于输入限制、输出约束以及为了最小化性能指标（成本）而建立的过程动态模型。 该模型的成本函数是一个简单的距离公式，它通过减少误差来优化车辆在特定条件下的行驶效率和安全性。