手把手教你学simulink（26.6）--控制算法场景示例：基于自适应模糊PID控制的自动驾驶汽车横向控制系统

目录

项目示例：基于自适应模糊PID控制的自动驾驶汽车横向控制系统

项目背景

项目结构

1. 车辆动力学建模

1.1 单轨模型

1.2 轮胎侧偏模型

1.3 状态空间模型

2. 自适应模糊PID控制器设计

2.1 模糊逻辑规则

2.2 PID 控制器设计

2.3 自适应机制

3. 传感器和执行器建模

3.1 摄像头建模

3.2 雷达建模

3.3 转向系统建模

4. 性能评估与可视化

总结

关键功能总结：

进一步扩展

---

项目示例：基于自适应模糊PID控制的自动驾驶汽车横向控制系统

项目背景

自动驾驶汽车是现代交通领域的一个重要发展方向，其核心技术之一是车辆的横向控制，即保持车辆在预定车道内行驶。传统的PID控制器虽然能够实现基本的车道保持功能，但在面对复杂的道路环境（如曲线、坡道、风扰动等）时，可能会出现响应迟缓或过度调整的问题。为了提高系统的鲁棒性和适应性，可以引入自适应模糊PID控制器。自适应模糊PID控制器结合了模糊逻辑和PID控制的优点，能够在不同工况下自动调整控制器参数，从而实现更精确的车道保持。

本项目旨在通过Simulink搭建一个基于自适应模糊PID控制的自动驾驶汽车横向控制系统，实现以下目标：

1. 车辆动力学建模：建立车辆的横向运动模型，包括轮胎侧偏角、车速、转向角等参数。
2. 自适应模糊PID控制器设计</