Advertisement

基于Carsim与Simulink的联合仿真实现车道变换，包含路径规划及MPC轨迹追踪算法，支持Simulink和C++版本选择

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

简介：
本项目利用Carsim与Simulink结合进行车辆仿真，实现车道变换功能，并采用路径规划及MPC轨迹追踪算法。提供Simulink及C++两种实现方式。 本段落介绍了使用CarSim与Simulink联合仿真实现变道功能的方法，并包含了路径规划算法及MPC轨迹跟踪算法的选择。该方法支持在弯道路段进行路径规划、车道保持以及变道操作，适用于多种驾驶场景。此外，在Carsim内可以实现对规划轨迹的可视化展示。 所使用的软件版本为：CarSim 2020.0 和 Matlab R2017b。算法既可以在Simulink环境中运行也可以采用C++编写实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Carsim与Simulink的联合仿真实现车道变换，包含路径规划及MPC轨迹追踪算法，支持Simulink和C++版本选择
    优质
    本项目利用Carsim与Simulink结合进行车辆仿真，实现车道变换功能，并采用路径规划及MPC轨迹追踪算法。提供Simulink及C++两种实现方式。 本段落介绍了使用CarSim与Simulink联合仿真实现变道功能的方法，并包含了路径规划算法及MPC轨迹跟踪算法的选择。该方法支持在弯道路段进行路径规划、车道保持以及变道操作，适用于多种驾驶场景。此外，在Carsim内可以实现对规划轨迹的可视化展示。 所使用的软件版本为：CarSim 2020.0 和 Matlab R2017b。算法既可以在Simulink环境中运行也可以采用C++编写实现。
     
  • 基于Carsim和Simulink的联合仿真实现变道路径规划：包含MPC轨迹跟踪及弯道车道保持功能（以Carsim2020.0为例）
    优质
    本文利用Carsim与Simulink结合，实现车辆在复杂路况下的变道路径规划。通过模型预测控制(MPC)技术，确保车辆能够精准地进行轨迹跟踪，并具备优良的弯道车道保持能力。以Carsim 2020.0为例，构建了高效的联合仿真环境。 Carsim与Simulink联合仿真实现变道路径规划：涵盖MPC轨迹跟踪算法及弯道车道保持功能，适用于Carsim2020.0与Matlab2017b版本。该系统包含基于模型预测控制(MPC)的轨迹跟踪算法，支持在弯道路段进行灵活且安全的变道操作，并能在Carsim环境中直观地展示规划路径。 Simulink和C++两种语言环境下均可实现此功能：用户可根据自身需求选择合适的开发环境来构建MPC轨迹跟踪系统。该方案不仅能够确保车辆在复杂交通状况下的行驶安全性，还提高了驾驶自动化水平，在弯道路段的变道操作中尤为显著。 综上所述，Carsim与Simulink联合仿真实现了全面覆盖路径规划、MPC轨迹跟踪算法以及多种应用场景（如弯道车道保持和弯道变道）的功能。通过在Carsim内可视化生成的行驶路线图，用户能够直观地评估所设计系统的性能表现，并进一步优化车辆控制策略。 关键词：carsim; simulink联合仿真; 变道; 路径规划; mpc轨迹跟踪算法; 弯道道路; 弯道车道保持; 轨迹可视化。
     
  • 《基于CARSIM和Simulink的联合仿真：应用于变道及复杂路径规划的MPC轨迹跟踪算法》
    优质
    本文探讨了在CARSIM与Simulink环境下进行联合仿真的方法，并详细介绍了用于变道及复杂路径规划的模型预测控制（MPC）轨迹跟踪算法的应用。通过结合两套仿真平台的优势，该研究旨在优化车辆自动驾驶技术中的动态驾驶任务处理能力，特别聚焦于提高变道操作的安全性和效率以及在多样化道路条件下的路径规划准确性。 本段落介绍了《CARSIM与Simulink联合仿真：实现变道及复杂路径规划的MPC轨迹跟踪算法》的研究内容，重点在于使用Carsim和Simulink进行联合仿真实现车辆在弯道路段中的变道操作，并包含路径规划以及基于模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪算法。本段落提供两种版本的选择方案：一种是直接在Simulink中实现，另一种则是通过C++语言编写代码来完成相同的算法功能。如果需要两个版本，则需额外支付30元费用。 该研究适用于多种路况条件下的变道与车道保持操作，并且能够对规划路径进行可视化展示。所使用的软件环境包括Carsim2020.0和Matlab R2017b，同时提供安装包支持。此外，本段落还详细探讨了汽车仿真联合技术在实现车辆变道及轨迹跟踪算法方面的应用价值和技术细节。 总的来说，《CARSIM与Simulink联合仿真实现变道与轨迹规划》为研究者们提供了深入理解和掌握基于模型预测控制的MPC路径跟踪算法以及其在实际道路条件下的有效性评估提供了一个实用平台。
     
  • 基于Carsim和Simulink的联合仿真实现变道及路径规划与MPC轨迹跟踪算法，并包含弯道适应性分析及轨迹可视化功能
    优质
    本研究结合Carsim与Simulink进行车辆变道、路径规划及MPC轨迹追踪的联合仿真，同时具备弯道适应性和轨迹可视化功能。 在现代汽车工业中，智能控制系统扮演着至关重要的角色。通过复杂的算法和技术手段提高驾驶的安全性、舒适性和效率是这一领域的核心目标之一。车辆的路径规划与轨迹跟踪技术尤为重要，尤其是在应对复杂路况如弯道变道时。 路径规划算法负责根据当前车辆状态、环境信息以及最终目的地来计算最优或次优行驶路线，在复杂道路环境下（例如弯道和交叉路口），该算法需要考虑多种约束条件，包括动力学特性、限速及交通规则等。这确保了所生成的路径既安全又高效。 模型预测控制 (MPC) 是一种先进的控制系统设计策略，因其前瞻性的特点在动态系统轨迹跟踪中表现出显著优势。它能够根据车辆当前状态和未来预期行为来优化实时决策过程，在变道过程中尤为关键。 Carsim 和 MatlabSimulink 作为广泛应用于汽车动力学仿真与控制器开发的工具软件，分别提供了精确的动力学模型及复杂道路环境设置以及强大的算法设计平台，便于用户实现路径规划和MPC轨迹跟踪等复杂控制策略。当两者结合使用时，可以构建出一个全面的车辆变道仿真测试系统。 在本研究中，通过Carsim与MatlabSimulink联合仿真实现了弯道条件下汽车变道功能的研发。该模型不仅包含路径规划算法还集成了MPC轨迹跟踪技术，并支持可视化展示计划路线的过程和效果。这使得研究人员能够在虚拟环境中直观地评估车辆变道行为及其影响，极大地提高了开发效率。 本研究的成果具有重要的理论价值及实际应用潜力，在自动驾驶技术逐渐普及的过程中尤其重要。通过仿真手段可以在无需消耗真实材料或暴露人员于危险环境的前提下对复杂控制系统进行全面测试和优化，这为智能汽车技术的发展提供了有力支持。 此外，该模型还可用于教学与培训场景中，帮助学生更好地理解车辆动力学、路径规划及MPC控制等概念，并为其未来职业生涯奠定坚实基础。通过理论结合实践的方式，仿真平台提供了一个难得的学习探索机会。 总之，在本研究中利用Carsim和MatlabSimulink联合仿真实验技术成功实现了复杂路况下的汽车变道功能的研发工作，融合了先进的路径规划与MPC轨迹跟踪算法，并具备直观的路线可视化能力。这不仅为智能车辆控制系统设计提供了有力工具，也为相关教学及科研领域贡献了宝贵资源，体现了仿真技术在现代汽车行业中的重要性。
     
  • 基于Carsim和Simulink的变道仿真及路径规划算法实现
    优质
    本研究利用Carsim与Simulink结合的方法，开发了一套高效的车辆变道仿真系统，并实现了先进的路径规划算法。通过精确模拟车辆在不同交通条件下的动态行为，该系统能够优化自动驾驶汽车的决策过程，提高道路安全性和通行效率。 carsim与simulink联合仿真实现变道，并包含路径规划算法及mpc轨迹跟踪算法的选择。该方案支持Simulink版本和C++版本的实现方式，适用于弯道路段、弯道车道保持以及弯道变道等场景。在Carsim中可以对规划的轨迹进行可视化展示。所使用的软件版本为Carsim 2020.0及Matlab R2017b。
     
  • 基于CarSim和Simulink的联合仿真实现变道路径规划及MPC轨迹跟踪算法，适用于弯道场景，并提供可视化的内规划轨迹，利用Matlab...
    优质
    本研究结合CarSim与Simulink平台，实现变道路径规划及模型预测控制(MPC)轨迹跟踪算法，在弯道路况下验证其有效性。通过MATLAB可视化展示内部规划路径，优化车辆操控性能。 本段落介绍了在Carsim与Simulink联合仿真环境下实现变道路径规划及MPC（模型预测控制）轨迹跟踪算法的研究成果。该系统适用于弯道路况下的车辆操作，包括车道保持和变道等功能，并支持在Carsim环境中可视化内生成的行驶路径。研究中提供了两种版本的选择：一种是在Simulink中的MATLAB环境实现，另一种则是C++语言编写的应用程序。 所使用的技术平台为Carsim 2020.0与Matlab R2017b。该系统能够有效地进行弯道场景下的变道操作，并且通过结合路径规划算法和MPC轨迹跟踪技术来优化车辆的动态性能，提高驾驶安全性及舒适性。
     
  • 预览控制 车道保持 轨迹跟踪 Carsim与simulink联合仿真的研究.rar
    优质
    本资源探讨了Carsim与Simulink在车辆预览控制、车道保持及轨迹跟踪中的应用，通过联合仿真技术优化汽车动态性能。适合自动驾驶领域研究人员参考学习。 本人搭建了一些Carsim与Simulink的联合仿真模型，并介绍了车道保持（LKA）、自适应巡航（ACC）、轨迹跟随、横向控制、预瞄跟随、单点预瞄、多点预瞄、滑模变结构控制及模糊控制等算法的实现。这些资料旨在为有相关学习需求或兴趣的学生提供交流和学习的机会，不涉及积分或其他形式的交换，请大家理解并尊重他人劳动成果，谢谢！
     
  • 基于纯跟踪控制的路径跟踪算法及CarSim与Simulink联合仿真
    优质
    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。
     
  • 基于模型预测控制(MPC)的无人驾驶汽车轨迹跟踪算法研究及MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真
    优质
    本研究聚焦于开发并优化一种基于模型预测控制（MPC）的无人驾驶车辆轨迹跟踪算法，通过在MATLAB/Simulink和Carsim平台上的联合仿真测试，验证了该算法的有效性和鲁棒性。 基于模型预测控制（MPC）的无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法采用MATLAB/simulink与Carsim联合仿真技术实现。该系统包含cpar、par以及slx文件，适用于MATLAB2018和Carsim2019版本。操作步骤为先导入capr文件至Simulink中进行模拟，并且支持通过S-Function函数编写代码以修改算法细节。此模型特别针对四轮转向汽车的轨迹跟踪进行了设计与优化。