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基于Matlab的自动驾驶横向MPC控制算法代码

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简介：
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。

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  • 基于Matlab的自动驾驶横向MPC控制算法代码
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 自动驾驶的纵向控制算法
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    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。
     
  • 利用PreScan、ROS和Simulink实现自动驾驶控制算法（横向控制运用Stanley及MPC方法）.rar
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    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。
     
  • 基于MPC控制的路径跟踪算法，支持自定义路径#MPC #LQR #无人驾驶，Carsim，MPC横向控制，PID速度控制，路径跟随...
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    本研究开发了一种基于模型预测控制(MPC)和线性二次型调节器(LQR)相结合的路径跟踪算法，适用于无人驾驶车辆。该算法在CarSim仿真平台上验证了其有效性，通过MPC实现横向精确控制，并使用PID控制策略来调整车速，确保车辆能够准确地沿着自定义路径行驶。 基于模型预测控制（MPC）的路径跟踪算法是无人驾驶领域的一项关键技术，在复杂交通环境中能够实现车辆精确操控。通过预测未来一段时间内系统的动态响应，优化当前时刻的控制输入，从而改善路径跟踪性能。该技术的核心在于满足车辆动力学约束的前提下，解决在线优化问题以实时计算最优控制序列。 在无人驾驶中，有效的路径跟踪系统不仅要遵循预定路线行驶，还需具备应对障碍物或紧急情况的能力，并自动执行变道或避撞操作。MPC控制器因其能够在短时间内预测未来行为并进行调整，特别适合动态变化的环境应用。 路径跟踪算法直接影响到无人驾驶汽车的安全性和舒适性。传统方法如PID控制虽然简单高效，但缺乏对未来状态的预测和规划能力，在复杂道路条件下表现不足。相比之下，MPC技术能够综合考虑多种约束条件（包括车辆的位置、速度、加速度及行驶环境），确保在保持路径精度的同时避免碰撞。 LQR算法是一种用于线性系统最优控制的经典方法，当应用于MPC框架时可以增强局部控制器的稳定性和响应性能。结合使用这两种技术不仅可获得全局优化效果，还能保证良好的局部控制质量。 CARSIM是一款广泛使用的车辆动力学仿真软件，能够模拟各种复杂驾驶条件，并为路径跟踪算法开发提供支持。通过在该软件中进行仿真实验，研究者可以在无风险条件下调试和改进MPC策略。 SIMULINK是MATLAB的一个附加产品，提供了用于多域系统建模、分析及实现的交互式图形环境与定制工具集。借助SIMULINK可以构建包含MPC控制器在内的复杂模型，并通过仿真来评估系统的性能表现。 实际应用中，改良后的MPC控制算法代码需考虑数学模型和实时计算效率问题，以适应更多驾驶场景并提高执行速度和稳定性。相关文档资料涵盖了路径跟踪技术的研究进展、实施挑战及发展趋势等方面的内容，结合图片与文本可以直观理解MPC设计原理及其效果。
     
  • 自动驾驶技术：结合PID和MPC的电动车横向与纵向精准控制策略
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    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。
     
  • 基于车辆二自由度动力学模型的自动驾驶横向和纵向控制：PID与MPC算法结合，Matlab Simulink与Carsim仿真教学视频...
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    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。
     
  • 基于C++编写的常用自动驾驶控制算法代码包（PID、Pure Pursuit、Stanley、MPC、LQR）.zip
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    本资源包含一系列用于自动驾驶车辆的常用控制算法源码，采用C++编写，包括PID控制、纯追踪(Pure Pursuit)、斯坦利(Stanley)、模型预测控制(MPC)及线性二次型调节器(LQR)，适用于相关技术的学习与研究。 【1】项目代码已经完整编写并经过功能验证确认无误，在确保稳定可靠运行后才上传发布。欢迎下载使用！在使用过程中遇到任何问题或有任何建议，请随时与我们联系，我们将竭诚为您解答。 【2】本项目主要面向计算机相关专业的在校学生、教师及企业员工设计，涵盖计算科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程和物联网等领域。 【3】该项目具有较高的学习参考价值，适合初学者入门或进阶学习。同时也可以作为毕业设计项目、课程作业以及初期项目的演示使用等场景中的参考资料。 【4】如果您的基础较好或者热衷于研究探索，则可以在此基础上进行二次开发并添加其他功能模块，我们非常乐意与您共同交流探讨相关技术问题。 注意：下载解压后的文件夹名称及路径请勿包含中文字符，否则可能导致解析失败。建议先将项目名改为英文后再运行！如果遇到任何问题，请及时联系我们，祝您使用顺利！ 该压缩包内含基于C++实现的常见自动驾驶控制算法源码（包括PID、Pure pursuit、Stanley、MPC和LQR等）。
     
  • 基于卡尔曼滤波器和激光雷达的SLAM算法设计及运动学车辆模型下的自动驾驶MPC横向控制算法分析——含MATLAB代码
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    本项目探讨了结合卡尔曼滤波器与激光雷达技术实现同时定位与地图构建（SLAM）算法，并研究在运动学车辆模型下基于模型预测控制(MPC)的自动驾驶横向控制策略，附有详细MATLAB代码。 本段落深入研究了结合卡尔曼滤波器的激光雷达SLAM（同时定位与地图构建）算法，并针对自动驾驶车辆的横向控制提出了基于运动学车辆模型的MPC（模型预测控制）算法。文章不仅详细分析了这两种算法的理论基础，还通过仿真实验测试了它们在性能和鲁棒性方面的表现，为自动驾驶技术的研发提供了有价值的参考。 内容概要： 1. 介绍了卡尔曼滤波器在激光雷达SLAM中的应用及其优势。 2. 阐述了基于运动学车辆模型的MPC横向控制算法的设计思路。 3. 分析了算法在仿真环境下的性能表现和鲁棒性测试结果。 4. 讨论了算法的实际应用场景以及潜在改进方向。 适用人群： - 自动驾驶技术研发人员 - 机器人学与人工智能研究者 - 控制理论及应用工程师 - 相关专业的研究生和高年级本科生 使用场景： 1. 自动驾驶车辆的定位与导航。 2. 智能交通系统的开发与优化。 3. 机器人路径规划与控制。 4. 高级驾驶辅助系统（ADAS）的研发。 目标： - 提供一种结合卡尔曼滤波器和MPC的有效自动驾驶控制策略。 - 通过仿真实验验证算法的实用性和有效性。 - 推动自动驾驶技术在实际应用中的发展及创新。 关键词标签：卡尔曼滤波器，激光雷达SLAM，自动驾驶，MPC横向控制，运动学车辆模型，性能分析，鲁棒性测试。
     
  • MATLAB控制代码-自动驾驶控制：Automated Driving Control
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    本项目包含利用MATLAB开发的自动化驾驶控制系统源代码，旨在实现车辆在不同环境下的自主导航与安全行驶。 这段代码库包含了《自动驾驶控制算法》系列的所有Matlab代码与模型。欢迎转载并注明出处。可以关注我的b站账号：忠厚老实的老王。