自动驾驶控制-基于MPC的速度控制仿真matlab和simulink联合仿真，基于mpc算法的速度控制，跟踪阶跃形式的速度和正弦形式的速度

NYBALaoCoFivZIP自动驾驶控制基于的速度控制仿真和联合.zip  270.17KB

资源文件列表:

ZIP 自动驾驶控制基于的速度控制仿真和联合.zip 大约有15个文件
  1. 1.jpg 28.33KB
  2. 2.jpg 149.59KB
  3. 3.jpg 31.22KB
  4. 4.jpg 42.09KB
  5. 5.jpg 41.22KB
  6. 基于算法的自动驾驶控制速度控制仿真研究.txt 1.74KB
  7. 自动驾驶技术是当前汽车行业的热门话题之一.doc 1.96KB
  8. 自动驾驶技术近年来备受关注其在提高交通安全性.txt 1.51KB
  9. 自动驾驶控制基于的速度控制仿真一引言随着自.doc 2.02KB
  10. 自动驾驶控制基于的速度控制仿真和联合仿真基.html 5.14KB
  11. 自动驾驶控制技术分析深度探讨基.txt 2.48KB
  12. 自动驾驶控制技术分析速度控制仿.txt 2.6KB
  13. 自动驾驶控制技术博客深度探讨基于.html 10.95KB
  14. 自动驾驶控制深度探讨基于的.html 11.91KB
  15. 自动驾驶控制深度解析基于的速度控制仿真一序章.txt 2.26KB

资源介绍:

自动驾驶控制-基于MPC的速度控制仿真 matlab和simulink联合仿真，基于mpc算法的速度控制，跟踪阶跃形式的速度和正弦形式的速度。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90241007/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90241007/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">自动驾驶控制<span class="ff3">：</span>基于<span class="_ _0"> </span></span>MPC<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">的速度控制仿真</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff4">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着自动驾驶技术的飞速发展<span class="ff3">，</span>如何实现精确<span class="ff4">、</span>高效的速度控制成为了关键技术之一<span class="ff4">。</span>模型预测控制</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">（<span class="ff1">MPC</span>）<span class="ff2">作为现代控制策略之一</span>，<span class="ff2">具有对复杂非线性系统的强大控制能力</span>，<span class="ff2">特别是在速度控制和路径</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">跟踪上展现出明显优势<span class="ff4">。</span>本文将重点讨论如何利用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法进行速度控制仿真<span class="ff3">，</span>并使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>和</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Simulink<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">进行联合仿真<span class="ff3">，</span>实现对阶跃和正弦形式的速度跟踪<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff4">、<span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span></span>算法简介</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">模型预测控制<span class="ff3">（<span class="ff1">MPC</span>）</span>是一种基于模型的优化控制算法<span class="ff4">。</span>它通过建立预测模型<span class="ff3">，</span>对未来一段时间内的</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">系统行为进行预测<span class="ff3">，</span>并基于预测结果进行优化决策<span class="ff3">，</span>以实现期望的控制目标<span class="ff4">。<span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span></span>算法可以处理多变</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">量<span class="ff4">、</span>多约束的复杂系统<span class="ff3">，</span>特别适合于自动驾驶等高精度控制需求<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff4">、</span>速度控制的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法设计</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在自动驾驶系统中<span class="ff3">，</span>速度控制是关键的一环<span class="ff4">。</span>基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法的速度控制策略<span class="ff3">，</span>通过设定期望速度和当</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">前速度的差值作为输入<span class="ff3">，</span>结合车辆动力学模型和路况信息<span class="ff3">，</span>进行未来的速度预测和优化决策<span class="ff4">。<span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span></span>算</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法可以综合考虑多种因素<span class="ff3">，</span>如道路曲率<span class="ff4">、</span>车辆动力学性能<span class="ff4">、</span>外部干扰等<span class="ff3">，</span>实现精确的速度控制<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff4">、<span class="ff1">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span></span>和<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>联合仿真</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">MATLAB<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">和<span class="_ _0"> </span></span>Simulink<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">是进行控制系统仿真和设计的强大工具<span class="ff4">。</span>在本次仿真中<span class="ff3">，</span>我们利用<span class="_ _0"> </span></span>MATLAB<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">进</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">行<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法的编写和调试<span class="ff3">，</span>并通过<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>建立仿真模型<span class="ff4">。</span>通过将<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法模块与车辆动力学模</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型<span class="ff4">、</span>传感器模型等模块连接起来<span class="ff3">，</span>形成完整的仿真系统<span class="ff4">。</span>在仿真系统中<span class="ff3">，</span>我们可以设置阶跃形式和正</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">弦形式的速度输入<span class="ff3">，</span>观察和分析<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法对速度的控制效果<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五<span class="ff4">、</span>仿真实验及结果分析</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">阶跃形式的速度跟踪</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在仿真实验中<span class="ff3">，</span>我们设定一个阶跃形式的速度变化<span class="ff3">，</span>观察<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法对这种速度变化的响应和跟踪能力</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff2">通过调整<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法的参数<span class="ff3">，</span>我们可以得到不同的响应速度和稳定性</span>。<span class="ff2">实验结果表明<span class="ff3">，<span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span></span>算法能够</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">快速响应阶跃变化<span class="ff3">，</span>并实现精确的速度跟踪<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">正弦形式的速度跟踪</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">除了阶跃形式的速度变化<span class="ff3">，</span>我们还模拟了正弦形式的速度变化<span class="ff4">。</span>这种速度变化更接近实际驾驶中的情</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">况<span class="ff4">。</span>通过仿真实验<span class="ff3">，</span>我们发现<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MPC<span class="_ _1"> </span></span>算法同样能够有效地跟踪正弦形式的速度变化<span class="ff3">，</span>并保持较好的稳定</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性和精度<span class="ff4">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源