Carsim与simulink联合仿真模型 基于MPC工具箱的轨迹跟随,横向控制,车道保持

本文介绍了使用Carsim与Simulink进行联合仿真,重点探讨了基于MPC(模型预测控制)工具箱在车辆轨迹跟踪和横向控制,尤其是车道保持方面的实现和应用。通过这种联合仿真,可以有效地优化车辆动态性能并提高驾驶安全性。

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Carsim与simulink联合仿真模型
基于MPC工具箱的轨迹跟随,横向控制,车道保持
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### CarsimSimulink 联合仿真实现横向纯跟踪 #### 1. 准备工作 为了在CarsimSimulink中实现联合仿真的横向纯跟踪,需先准备好必要的文件和环境设置。具体来说,需要准备`cpar`文件用于定义辆参数,并将其成功导入到Simulink环境中[^1]。 #### 2. 构建Simulink模型 构建Simulink模型时,应创建一个包含控制器设计部分的模块化结构。对于横向纯跟踪而言,重点在于设计合适的反馈控制系统来调整方向盘角度,使辆沿预定路径行驶。这通常涉及到PID控制器或其他先进的控制策略的选择配置[^2]。 ```matlab % 创建一个新的Simulink模型 new_system('PurePursuitModel'); open_system('PurePursuitModel'); % 添加S-Function Block (假设已编写好对应的C++/MATLAB S-function) add_block('simulink/Sources/CARSIM Interface', 'PurePursuitModel/CAR_SIM_Interface'); set_param('PurePursuitModel/CAR_SIM_Interface','Position',[100,80]); ``` #### 3. 配置Carsim接口 确保正确设置了CarsimSimulink之间的通信接口。此过程可能涉及安装特定版本的Carsim软件以及相应插件,使得两者之间可以通过网络套接字或共享内存等方式交换数据流。特别注意的是要保证时间步长的一致性以维持同步精度[^3]。 #### 4. 实施横向控制逻辑 根据所选的具体算法(如纯追踪法),实现在给定目标位置处计算所需前轮转角的功能。这里可以采用几何关系推导出简单的数学表达式作为初步尝试;而对于更复杂的情况,则建议引入非线性最优控制理论框架下的解决方案[^4]。 ```matlab function delta = pure_pursuit_control(x_car, y_car, psi_car, look_ahead_distance, path_x, path_y) % 计算最近点索引 [~, min_idx] = min((path_x - x_car).^2 + (path_y - y_car).^2); % 寻找lookahead距离内的最远可达点 for i=min_idx:length(path_x)-1 dist_to_point = sqrt((path_x(i) - x_car)^2 + (path_y(i) - y_car)^2); if dist_to_point >= look_ahead_distance target_index = i; break; end end % 获取目标点坐标 x_target = path_x(target_index); y_target = path_y(target_index); % 使用反正切函数求解期望转向角delta alpha = atan2(y_target - y_car, x_target - x_car) - psi_car; Lf = look_ahead_distance; % 前视距离Lf可调参 delta = atan(2 * tan(alpha) / Lf); end ```
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