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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基于与的车辆路径跟踪与侧偏角软约束控制策略研究一.html 18.64KB
基于与的车辆路径跟踪控制策略研究一引言随着汽车智能.html 19KB
基于与的车辆路径跟踪控制系统设计.doc 2.14KB
基于和软侧偏角约束的车辆路径跟踪.html 18.81KB
基于的路径跟踪与侧偏角软约束的主动前.txt 2.12KB
基于的路径跟踪与侧偏角软约束的主动前轮转向.txt 2.02KB
文章标题基于与路径跟踪技术的车辆横向.doc 2.03KB
文章标题基于的路径跟踪与侧偏角软约束在主动前轮转向.txt 2.07KB
文章标题基于的路径跟踪控制与侧偏角软约束的主动前.html 17.83KB
模型预测控制路径跟踪侧偏角软约束主.html 18.5KB
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。