ZIP线性参变(LPV)+鲁棒模型预测控制(RMPC)+路径跟踪(PTC)，目前能实现20-25m s的变速单移线和10-15m s的 402.48KB

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线性参变鲁棒模型预测控制路径跟踪目前能实现的.zip 大约有17个文件
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  10. 标题线性参数变化的鲁棒模型预测.txt 2.09KB
  11. 标题鲁棒模型预测控制在路径跟踪中的应用摘要本文介绍.doc 1.86KB
  12. 线性参变鲁棒模型预测控.html 6.41KB
  13. 线性参变鲁棒模型预测控制路径跟踪目前.txt 557B
  14. 线性参变鲁棒模型预测控制路径跟踪高性能车辆控制技术.txt 1.92KB
  15. 线性参变鲁棒模型预测控制路径跟踪高效控制策略助.txt 1.64KB
  16. 线性参变鲁棒模型预测控制路径跟踪高精.txt 2.15KB
  17. 线性参数变化和鲁棒模型预测控制是现代自动控制.txt 1.32KB

资源介绍:

线性参变(LPV)+鲁棒模型预测控制(RMPC)+路径跟踪(PTC)，目前能实现20-25m s的变速单移线和10-15m s的变速双移线。 考虑速度和侧偏刚度变化，基于二自由度模型和LMI设计鲁棒模型预测控制器。 上层考虑状态约束，输入约束进行控制率在线求解，计算得到前轮转角和附加横摆力矩，下层通过最优化算法求出四轮转矩。 算法采用simulink的sfunction进行搭建，和carsim8.02进行联合仿真，包含出图m文件和简单的说明文档。 本套文件内含一个主要的mdl文件，一个出图m文件，一个说明文档以及carsim8.02的cpar文件。 MATLAB2020a以上版本和carsim8.02版本
<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/89739479/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/89739479/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">标题<span class="ff2">：</span>鲁棒模型预测控制在路径跟踪中的应用</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文介绍了一种结合线性参数变化和鲁棒模型预测控制的路径跟踪算法<span class="ff3">。</span>通过基于二自由度模型和线</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性矩阵不等式设计的鲁棒模型预测控制器<span class="ff2">，</span>对速度和侧偏刚度的变化进行考虑<span class="ff2">，</span>并利用最优化算法求</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">解四轮转矩<span class="ff2">，</span>实现了<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">20-25m/s<span class="_ _1"> </span></span>的变速单移线和<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">10-15m/s<span class="_ _1"> </span></span>的变速双移线<span class="ff3">。</span>本文还介绍了算法的具</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">体实现方法<span class="ff2">，</span>包括使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">S<span class="_ _1"> </span></span>函数搭建算法和与<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Carsim8.02<span class="_ _1"> </span></span>进行联合仿真的流程<span class="ff3">。</span>最后</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">本文提及了该算法的部分局限性</span>，<span class="ff1">并强调了产品的特殊性<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">路径跟踪作为自动驾驶中的关键技术之一<span class="ff2">，</span>能够实现车辆在指定路径上的精确控制<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span>由于车辆</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">参数的不确定性以及环境变化的干扰<span class="ff2">，</span>传统的路径跟踪算法往往无法满足高精度的控制需求<span class="ff3">。</span>针对这</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一问题<span class="ff2">，</span>本文提出了一种基于鲁棒模型预测控制的路径跟踪算法<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">算法设计</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.1.<span class="_"> </span><span class="ff1">线性参数变化模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了考虑速度和侧偏刚度的变化<span class="ff2">，</span>本文采用了线性参数变化模型<span class="ff3">。</span>通过对车辆状态的建模和参数的描</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">述<span class="ff2">，</span>可以获得车辆运动过程中的变化模型<span class="ff2">，</span>从而实现对速度和侧偏刚度的自适应控制<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">鲁棒模型预测控制器设计</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文基于二自由度模型和线性矩阵不等式设计了鲁棒模型预测控制器<span class="ff3">。</span>该控制器通过对车辆运动过程</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">中的状态约束和输入约束进行控制率在线求解<span class="ff2">，</span>计算得到前轮转角和附加横摆力矩<span class="ff2">，</span>并通过最优化算</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法求解四轮转矩<span class="ff2">，</span>实现精确的路径跟踪<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">算法实现</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">S<span class="_ _1"> </span></span>函数进行算法的搭建<span class="ff2">，</span>并与<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Carsim8.02<span class="_ _1"> </span></span>进行联合仿真<span class="ff3">。</span>通过编写出图<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">M</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">文件和简单的说明文档<span class="ff2">，</span>实现了算法的调试和验证<span class="ff3">。</span>具体文件包括主要的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">MDL<span class="_ _1"> </span></span>文件<span class="ff3">、</span>出图<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">M<span class="_ _1"> </span></span>文件<span class="ff3">、</span>说</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">明文档以及<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Carsim8.02<span class="_ _1"> </span></span>的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">CPAR<span class="_ _1"> </span></span>文件<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">算法局限性</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">由于算法的特殊性<span class="ff2">，</span>本文提醒使用者在购买前慎重考虑<span class="ff3">。</span>一旦购买<span class="ff2">，</span>将不提供退货和换货服务<span class="ff3">。</span>此外</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">使用非<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">MATLAB2020a<span class="_ _1"> </span></span>以上版本和非<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Carsim8.02<span class="_ _1"> </span></span>版本的用户也需要慎重购买<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">结论<span class="ff2">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文介绍了一种基于鲁棒模型预测控制的路径跟踪算法<span class="ff2">，</span>通过考虑速度和侧偏刚度变化<span class="ff2">，</span>实现了高精</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">度的路径控制<span class="ff3">。</span>该算法使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>和<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Carsim8.02<span class="_ _1"> </span></span>进行联合仿真<span class="ff2">，</span>并通过最优化算法求解四轮</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">转矩<span class="ff3">。</span>尽管该算法存在一定局限性<span class="ff2">，</span>但对于需要精确路径跟踪的应用领域具有重要的价值<span class="ff3">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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