基于MPC、PTC及AFS技术的车辆路径跟踪控制策略仿真研究-以72km/h高速度、不同附着系数双移线工况为例，在MATLAB 2020b及CarSim 2020环境下仿真验证,"基于MPC与PTC
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资源介绍:
基于MPC、PTC及AFS技术的车辆路径跟踪控制策略仿真研究——以72km/h高速度、不同附着系数双移线工况为例，在MATLAB 2020b及CarSim 2020环境下仿真验证,"基于MPC与PTC的车辆路径跟踪控制策略研究：侧偏角软约束与主动前轮转向AFS的协同作用",模型预测控制MPC+路径跟踪PTC+侧偏角软约束+主动前轮转向AFS， 范例是72km h，附着系数0.3的单移线，附着系数0.85双移线。 仿真MATLAB2020b版本和carsim2020。 MPC： 一为增量式方法编写，采用s-function实现，输入为跟踪误差、横摆角误差、侧向速度和横摆角速度，输出量为前轮转角，仅考虑横向控制。 考虑了前后轮的侧偏角软约束，在侧偏角到约束边界时减小控制律，保证侧偏角的稳定。 二为采用Apollo中的模型，基于MATLAB function编写，不包括侧偏角软约束，作为对比参考使用。 包含carsim的cpar文件、模型mdl文件、绘图m文件(运行后一键出图)、说明文档和中文文献。 ,核心关键词： MPC; 路径跟踪PTC; 侧偏角软约束; 主动前轮转向A
**基于 MPC 与 AFS 的车辆路径跟踪控制系统设计与仿真**
一、引言
随着自动驾驶技术的不断发展，车辆路径跟踪和稳定性控制成为了研究的重要方向。本篇文章将介绍
一种基于模型预测控制（MPC）和主动前轮转向（AFS）的路径跟踪控制系统，以 72km/h 速度、不
同附着系数（0.3 单移线、0.85 双移线）为范例，在 MATLAB 2020b 版本和 CarSim 2020 软件
环境下进行仿真。
二、系统模型与 MPC 算法设计
1. 增量式 MPC 算法实现
本系统采用 s-function 实现增量式 MPC 算法。输入包括跟踪误差、横摆角误差、侧向速度和横摆
角速度，输出为前轮转角，仅考虑车辆的横向控制。通过优化算法，MPC 能够预测未来时刻的车辆状
态，并计算出使代价函数最小的前轮转角，从而实现路径跟踪。
2. 侧偏角软约束设计
考虑到前后轮的侧偏角稳定性，我们在 MPC 算法中引入了侧偏角的软约束。当侧偏角接近约束边界时
，通过减小控制律的力度，保证侧偏角的稳定。这种设计可以有效提高车辆在复杂路况下的操控性和
稳定性。
3. Apollo 模型对比实现
为了对比不同 MPC 算法的效果，我们还采用了 Apollo 中的车辆模型，基于 MATLAB function 编
写 MPC 算法。该算法不包含侧偏角软约束，可以用于评估无约束条件下的路径跟踪性能。
三、仿真环境与设置
1. Carsim 环境配置
仿真采用 CarSim 软件，通过 cpar 文件和模型 mdl 文件设置车辆参数、道路信息和仿真环境。其中
，道路信息包括不同附着系数的单移线和双移线路况。
2. MATLAB 脚本编写
仿真过程中需要编写运行脚本，包括数据采集、处理、以及绘图等。通过 MATLAB 的脚本功能，可以
实现一键出图，方便结果分析和对比。
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