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网站运营与维护是什么,学校的网站开发过程,整合营销传播理论,呼市做无痛人流z首大网站自动驾驶#xff0c;carsim/simulink联合仿真#xff0c;基于运动学mpc算法的圆形路径跟踪控制#xff0c;配套视频详细讲解原理和代码。 需要自定义路径跟踪的#xff0c;可以私或去主页自定义路径跟踪的程序。 carsim2019#xff0c;matlab2018。在自动驾驶领域#xf…自动驾驶carsim/simulink联合仿真基于运动学mpc算法的圆形路径跟踪控制配套视频详细讲解原理和代码。 需要自定义路径跟踪的可以私或去主页自定义路径跟踪的程序。 carsim2019matlab2018。在自动驾驶领域路径跟踪是核心技术之一。今天就跟大家分享一下基于运动学 MPC模型预测控制算法实现圆形路径跟踪控制并通过 Carsim/Simulink 联合仿真来验证效果同时还准备了配套视频详细讲解原理和代码相信会对这块感兴趣的小伙伴们有所帮助。一、Carsim 和 Simulink 环境本次使用的是 Carsim2019 和 Matlab2018 版本。Carsim 作为一款专业的车辆动力学仿真软件能够提供非常精确的车辆模型。而 Simulink 则是 Matlab 中强大的系统建模与仿真工具两者结合为自动驾驶算法的验证提供了理想平台。二、运动学 MPC 算法运动学 MPC 算法是实现路径跟踪的关键。它通过建立车辆运动学模型预测车辆未来的状态并根据预测结果优化控制输入使得车辆尽可能沿着期望路径行驶。1. 车辆运动学模型以简单的自行车模型为例其运动学方程如下\[\begin{cases}\dot{x} v \cos(\theta) \\\dot{y} v \sin(\theta) \\\dot{\theta} \frac{v}{L} \tan(\delta)\end{cases}\]其中\((x, y)\) 是车辆在平面坐标系中的位置\(\theta\) 是车辆的航向角\(v\) 是车辆速度\(L\) 是车辆轴距\(\delta\) 是前轮转向角。2. MPC 优化问题在每个采样时刻 \(k\)MPC 算法需要求解以下优化问题\[\begin{align*}\min{\Delta \delta{ki|k}, \Delta v{ki|k}} \sum{i 1}^{Np} (x{ki|k} - x{ref, ki})^2 (y{ki|k} - y{ref, ki})^2 \theta{ki|k}^2 \\ \sum{i 0}^{Nc - 1} \lambda{\delta} \Delta \delta{ki|k}^2 \lambda{v} \Delta v{ki|k}^2\end{align*}\]约束条件包括车辆运动学模型约束、控制输入约束等。这里 \(Np\) 是预测时域\(Nc\) 是控制时域\(\lambda{\delta}\) 和 \(\lambda{v}\) 是权重系数\((x{ref, ki}, y{ref, ki})\) 是期望路径上的参考点。3. 代码实现示例Matlab% MPC 参数设置 Np 10; % 预测时域 Nc 2; % 控制时域 lambda_delta 0.1; % 转向角权重 lambda_v 0.01; % 速度权重 % 车辆参数 L 2.9; % 轴距 % 初始化状态 x 0; y 0; theta 0; v 5; % 初始位置、航向角和速度 delta 0; % 初始转向角 % 期望圆形路径参数 r 10; % 半径 center_x 0; center_y 0; % 圆心位置 for k 1:100 % 仿真步数 % 生成期望路径点 t k * 0.1; % 时间 x_ref center_x r * cos(t); y_ref center_y r * sin(t); % 构建 MPC 优化问题 prob optimproblem(ObjectiveSense,min); % 控制输入变量 delta_k optimvar(delta_k, Nc, 1, LowerBound, -pi/4, UpperBound, pi/4); v_k optimvar(v_k, Nc, 1, LowerBound, 0, UpperBound, 10); % 状态变量 x_k optimvar(x_k, Np 1, 1); y_k optimvar(y_k, Np 1, 1); theta_k optimvar(theta_k, Np 1, 1); % 初始状态约束 prob.Constraints.initial_state [x_k(1) x; y_k(1) y; theta_k(1) theta; v_k(1) v]; % 运动学模型约束 for i 1:Np prob.Constraints.dynamics(i) [ x_k(i 1) x_k(i) v_k(i) * cos(theta_k(i)) * 0.1; y_k(i 1) y_k(i) v_k(i) * sin(theta_k(i)) * 0.1; theta_k(i 1) theta_k(i) (v_k(i) / L) * tan(delta_k(i)) * 0.1 ]; } % 目标函数 obj sum((x_k(2:end) - x_ref).^2) sum((y_k(2:end) - y_ref).^2) sum(theta_k(2:end).^2) ... lambda_delta * sum(delta_k.^2) lambda_v * sum(v_k.^2); prob.Objective obj; % 求解优化问题 sol solve(prob); % 获取控制输入 delta sol.delta_k(1); v sol.v_k(1); % 更新车辆状态 x x v * cos(theta) * 0.1; y y v * sin(theta) * 0.1; theta theta (v / L) * tan(delta) * 0.1; % 绘图显示 plot(x_ref, y_ref, r--); hold on; plot(x, y, bo); drawnow; end这段代码实现了基于运动学 MPC 算法的圆形路径跟踪。首先设置了 MPC 参数和车辆参数然后在每个仿真步中生成期望路径点构建并求解 MPC 优化问题得到控制输入并更新车辆状态最后实时绘图显示车辆跟踪路径和期望路径。三、Carsim/Simulink 联合仿真在 Simulink 中搭建基于运动学 MPC 算法的路径跟踪控制器模型并与 Carsim 模型进行联合仿真。具体步骤如下在 Carsim 中设置车辆参数和初始条件输出车辆状态信息。在 Simulink 中构建 MPC 控制器模型接收 Carsim 输出的车辆状态计算控制输入转向角和速度并反馈给 Carsim。连接两者之间的信号设置仿真参数运行联合仿真。四、自定义路径跟踪如果有小伙伴需要自定义路径跟踪无论是直线、曲线还是更复杂的轨迹可以私信我或者去我的主页获取自定义路径跟踪的程序。我们可以一起探讨如何根据不同的路径需求调整 MPC 算法和相关参数实现更精准的路径跟踪。最后别忘了去看配套视频里面对整个原理和代码都有详细讲解相信能让大家对自动驾驶路径跟踪技术有更深入的理解。希望这篇博文对大家在自动驾驶领域的学习和研究有所帮助欢迎交流讨论