无人驾驶轨迹跟踪控制研究

LUT-ZXB 2019-01-10 03:38:04

多点预瞄最优控制的轨迹跟踪研究用预瞄控制理论和线性二次型最优控制相结合的方法实现多点预瞄最优控制的无人驾驶轨迹跟踪控制研究。

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二月十六 2019-01-10

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基于Matlab自适应MPC模块的无人驾驶轨迹跟踪控制仿真研究，使用Simulink 2018+与Carsim 2019的跟踪效果分析,基于Matlab自适应MPC模块的无人驾驶轨迹跟踪控制仿真研究，Simulink与Carsim协同应用，跟踪效果展示,无人驾驶基于matlab自适应mpc模块的轨迹跟踪控制仿真跟踪轨迹，simulink版本2018及以上，carsim版本2019，图二为跟踪效果。 ,无人驾驶; MATLAB; 自适应MPC模块; 轨迹跟踪控制; 仿真; Simulink 2018及以上版本; CarSim 2019版本; 跟踪效果。,基于Matlab自适应MPC模块的无人驾驶车轨迹跟踪控制仿真研究（Simulink 2018+Carsim 2019版）

自适应模型预测控制算法在无人驾驶汽车轨迹跟踪控制中的应用研究：基于MATLAB Simulink仿真的实现与验证,基于MATLAB Simulink仿真的自适应模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法研究,基于自适应模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB simulink仿真，包含slx文件，支持MATLAB2018及更高，运用S-Function函数编写内含相关参考文献，下图为仿真界面以及carsim软件仿真界面。 ,自适应模型预测控制(MPC);无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法;MATLAB simulink仿真;slx文件;MATLAB2018及更高版本支持;S-Function函数编写;相关参考文献;仿真界面;carsim软件仿真界面。,自适应MPC算法在MATLAB环境下无人驾驶轨迹跟踪控制研究

基于Simulink模型的LQR控制无人驾驶轨迹跟踪横向控制算法设计及联合仿真调试完成说明,基于Simulink与Carsim联合仿真的LQR控制无人驾驶轨迹跟踪横向控制算法研究,基于LQR控制的无人驾驶轨迹跟踪（横向控制）算法。使用simulink模型搭建，并与carsim进行联合仿真。整个联合仿真已经调试完成。具体的控制器设计过程也给出相应的说明。 ,基于LQR控制的无人驾驶;轨迹跟踪横向控制算法;Simulink模型搭建;Carsim联合仿真;控制器设计过程。,基于LQR控制的无人驾驶轨迹跟踪算法：Simulink模型搭建与Carsim联合仿真验证

内容概要：本文介绍了利用MATLAB自适应MPC模块进行无人驾驶车辆轨迹跟踪控制仿真的方法。重点讨论了Simulink 2018及以上版本和CarSim 2019的联合仿真环境搭建，以及关键参数如权重矩阵Q和R的调整技巧。文中详细解释了如何将CarSim输出的数据通过S-function传递给MPC控制器，并强调了数据同步和延迟补偿的重要性。此外，还探讨了模型预测控制中的在线参数更新机制及其对跟踪精度的影响。适合人群：从事无人驾驶研究的技术人员，尤其是熟悉MATLAB/Simulink和CarSim工具的工程师。使用场景及目标：适用于需要深入了解无人驾驶车辆轨迹跟踪控制原理的研究人员和技术开发者。目标是掌握自适应MPC控制器的设计与优化方法，提高轨迹跟踪精度。其他说明：文中提供了具体的参数设置示例和常见问题解决方案，帮助读者更好地理解和应用相关技术。同时提醒读者关注仿真过程中可能出现的问题，如数据同步错误、参数单位误用等。

基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。四轮转向汽车轨迹跟踪模型。基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。四轮转向汽车轨迹跟踪模型。

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