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李臣旭设计的泊车路径跟踪控制模型，基于CarSim与Matlab平台。

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简介：
通过设计基于CarSim和Matlab的泊车路径跟踪控制模型，本硕士毕业论文旨在提供一个全面的研究框架。该论文可作为学习的入门材料，详细阐述了全自动泊车系统的实现，以及涉及路径规划和车辆控制的关键技术。

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  • 基于CarSim和Matlab的泊车路径跟踪控制模型的设计_李臣旭(1).pdf
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    本文介绍了利用CarSim与MATLAB软件联合仿真技术设计的一种车辆自动泊车路径跟踪控制系统。作者通过建立精确的汽车动力学模型，结合智能算法优化路径跟踪控制策略，验证了所设计方案的有效性及实用性。该研究为提升驾驶自动化水平提供了新的思路和技术支持。 基于CarSim与Matlab的泊车路径跟踪控制模型设计是适合硕士毕业论文选题的方向之一，尤其对于全自动泊车系统的研究来说非常有参考价值。该研究涵盖了车辆路径规划及控制系统的设计，为初学者提供了深入学习的基础资料。
     
  • 基于MPC的平行泊车系统路径跟踪控制_SIMULINK模型
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    本研究探讨了利用模型预测控制（MPC）技术实现车辆自动平行停车过程中的路径跟踪控制，并构建了SIMULINK仿真模型以验证算法的有效性。 压缩包内有4个文件，请将所有文件放置在同一目录下，并尽量避免使用含有中文的路径。这些文件需要在MATLAB 2018b或更高版本中打开，低于该版本可能无法正常读取。解压后直接用Simulink打开.slx文件即可开始运行程序。plot_1包含停车位尺寸和道路边界信息，在执行simulink文件前建议先通过Matlab运行plot_1，并保持绘图窗口不关闭状态以便在运行仿真时能够直观观察车辆的运动情况；而plot_2主要是绘制图形的相关代码，具体细节可以参考我之前发表的文章《平行泊车系统路径跟踪控制（2）》。
     
  • 基于纯跟踪控制的路径跟踪算法及CarSim与Simulink联合仿真
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    本研究提出了一种基于纯跟踪控制策略的路径跟踪算法，并通过CarSim和Simulink平台进行联合仿真验证。 纯跟踪控制与路径跟踪算法是自动驾驶及智能车辆领域中的关键技术之一。这些算法的主要目标在于确保车辆能够准确且稳定地沿着预定路线行驶，在实际应用中通常结合车辆动力学模型以及实时传感器数据，以实现精确的轨迹执行。 在联合仿真过程中，Carsim和Simulink是常用的工具。其中，Carsim是一款专业的车辆动力学模拟软件，可精准地模拟各种驾驶条件下的车辆行为；而Simulink则是MATLAB环境中的一个动态系统建模与仿真平台，在控制系统的设计及分析中被广泛应用。 通过将Carsim的车辆模型与Simulink的控制算法结合使用，可以提供全面的测试环境。在Simulink内设计并优化路径跟踪控制器（如PID控制器、滑模控制器或基于模型预测控制(MPC)的方法），随后利用接口使这些控制器输出作为车辆输入，以模拟真实驾驶情况。 常见的几种路径跟踪方法包括： 1. **PID控制器**：这是一种基本且常用的策略，通过比例(P)、积分(I)和微分(D)项的组合调整行驶方向，使其尽可能接近预定路线。 2. **滑模控制**：这种非线性控制方式具有良好的抗干扰性和鲁棒性，能够有效应对车辆模型中的不确定性因素。 3. **模型预测控制(MPC)**：MPC是一种先进的策略，考虑未来一段时间内的系统动态，并通过优化算法在线计算最佳的控制序列，以实现最小化跟踪误差或满足特定性能指标的目标。 在联合仿真过程中，我们可通过调整控制器参数、修改车辆模型或者改变模拟条件来评估不同算法在各种场景下的表现。图像文件（例如1.jpg、2.jpg和3.jpg）可能会展示仿真的可视化结果，包括行驶轨迹、控制信号的变化以及误差分析等；而纯跟踪控制路径跟踪算法联合.txt可能包含详细的仿真设置信息、数据及分析。 研究和发展这些技术对于提高自动驾驶车辆的安全性和性能至关重要。借助Carsim与Simulink的联合仿真环境进行深入开发和验证，为实际应用提供了可靠的基础支持。
     
  • 基于Carsim的PID路径追踪模型
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    本研究基于Carsim仿真平台，设计并优化了PID控制算法，实现车辆精准路径追踪，提升了自动驾驶系统的稳定性和响应性。 基于CarSim的PID路径跟踪模型，在蛇形工况下实现轨迹稳定跟踪。
     
  • 基于模型预测控制的移动机器人路径跟踪设计与仿真
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    本研究探讨了利用模型预测控制技术优化移动机器人的路径跟踪性能，并通过仿真验证其有效性和优越性。 本段落深入探讨了移动机器人路径跟踪中模型预测控制（MPC）的设计与仿真应用。内容涵盖了MPC在移动机器人导航中的基本原理、算法设计以及通过仿真验证其效果的案例研究。通过实例分析，证明了MPC在提高移动机器人路径跟踪精度和鲁棒性方面的有效性。该文适合机器人工程师、控制理论研究者及相关专业学生阅读。使用场景包括机器人导航系统开发、自动控制教育与科研工作。本段落旨在推动移动机器人控制技术的发展，增强其在复杂环境中的自主导航能力。 关键词：移动机器人 路径跟踪 模型预测控制 MPC 自主导航
     
  • 汽车路径跟踪的MATLAB程序_路径跟踪与轨迹优化
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    本项目基于MATLAB开发，专注于汽车路径跟踪技术的研究与实现。通过算法设计及仿真模拟，旨在优化车辆行驶轨迹，提高驾驶效率和安全性。适用于自动驾驶领域内的路径规划与控制研究。 汽车轨迹仿真能够实现汽车轨迹优化，并包含模型和过程代码。
     
  • 基于Carsim与Matlab的联合仿真模型跟踪研究
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    本研究采用Carsim和Matlab进行联合仿真实验，旨在优化车辆控制系统的模型跟踪性能，提升驾驶安全性和舒适性。 压缩包包含Carsim使用的cpar文件以及Matlab的Simulink模型和S-function脚本段落件。纯跟踪算法作为车辆控制入门级控制算法，非常有必要了解学习。目前主流轨迹追踪方法主要分为两类：基于几何的方法和基于模型预测的方法；而纯跟踪属于基于几何追踪的一种方法。 尽管在理论研究方面，纯跟踪算法可能难以取得重大突破，但在实际应用中仍然具有广泛的应用价值。其核心思想是将阿克曼转向的车辆简化为自行车两轮模型，并建立前轮转角与后轴曲率之间的关系；然后以车后轴作为切点、纵向车身方向作为切线方向，控制车辆使其后轴中心依次通过轨迹上的各个目标点。
     
  • 基于MATLAB Simulink 2021a的MPC模型预测控制(路径跟踪)仿真分析
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    本研究采用MATLAB Simulink 2021a进行MPC（模型预测控制）在车辆路径跟踪中的仿真分析，优化了路径跟随性能。 基于Matlab Simulink 2021a的MPC模型预测控制（路径跟踪）仿真研究主要围绕利用模块化建模方法搭建适用于驾驶场景模拟及实时数据分析的系统展开。该系统包括MPC模型预测控制模块、参考线模块、数据更新模块和动态车辆动力学模块，每个部分的数据都可以在Simulink中进行实时查看。 本项目不仅提供了基于Matlab Simulink 2021a的源代码文件，还附带有详细的建模说明文档及相关参考资料。它特别适合于提前给定道路线驾驶工况场景的应用，并采用MPC模型预测控制技术实现路径跟踪功能。
     
  • 四轮转向汽车模型的MPC路径跟踪Simulink-Simscape仿真，无需Carsim，基于车辆动力学模型
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    本项目介绍了一种四轮转向汽车模型的MPC路径跟踪Simulink-Simscape仿真方法，利用车辆动力学模型实现精确控制，无需依赖Carsim软件。 四轮转向汽车模型预测控制（MPC）路径跟踪采用Simulink-Simscape仿真，无需使用Carsim。基于车辆动力学模型设计的MPC包含纵向PID控制，并支持在平坦路面、颠簸路面以及外形变化下的应用。该系统利用魔术公式轮胎模型进行建模和分析。需要说明的是，本项目要求MATLAB版本为2022a及以上版本。