【车辆控制】基于串式稳定混合交通的协同自适应无人地面车辆UGVS巡航控制附Matlab代码

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🔥 内容介绍

智能交通系统中，多车协同自适应巡航控制（CACC） 是保障车队行驶安全、提升道路通行效率的核心技术 —— 无论是前车加减速的协同响应，还是车距的动态调整，都需要通过精准的模型预测控制（MPC）算法与代码逻辑实现。你提供的 MATLAB 代码正是这一技术的工程落地载体，涵盖了参数初始化、多车 MPC 控制、约束判断、仿真结果输出等关键功能。本文将逐模块解析代码逻辑，关联 CACC 系统理论，并解读仿真结果的工程意义，为算法优化与实际应用提供技术参考。

一、代码整体框架：从 “参数定义” 到 “仿真输出” 的全流程设计

该代码采用 “分层协同” 设计，从参数初始化到最终绘图输出，形成完整的多车 CACC 仿真闭环，整体结构可分为 6 个核心模块，对应多车协同巡航的技术需求：

模块功能	代码段落范围	核心作用	关联 CACC 理论
环境与参数初始化	第 1-88 行（clc/clear 至 initial_control 赋值）	定义仿真时间、车辆参数、MPC 权重及初始状态	CACC 系统初始条件设定（车距、速度等）
输入信号预处理	第 89-98 行（input1_a 计算）	处理前车加速度信号，适配仿真时间步长	车辆动力学输入信号的时序匹配
2 号车 MPC 控制逻辑	第 100-223 行（2nd car (CACC) 循环）	基于前车信号计算 2 号车最优控制输入	单车 MPC 的目标函数与约束求解
3 号车 MPC 控制逻辑	第 225-426 行（3rd car 循环）	基于 2 号车输出计算 3 号车最优控制输入	多车协同的级联式 MPC 控制
5 号车 MPC 控制逻辑	第 428-643 行（5th car 循环）	基于 3 号车输出计算 5 号车最优控制输入	异构车辆（不同参数）的 MPC 适配
仿真结果更新与可视化	第 645-835 行（overall_update 至 figure 绘图）	更新车辆状态并输出 jerk、速度、车距等结果	CACC 系统性能的多维度评估

这种结构的优势在于：通过 “前车 - 2 号车 - 3 号车 - 5 号车” 的级联控制，实现多车协同响应，同时每个车辆的 MPC 参数（如c_jerk、c_control）可独立调整，贴合实际交通中 “不同车辆动力学特性差异” 的需求，仿真时间步长Time_int=0.1s兼顾计算效率与实时性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clear all

clc

Ts=0.01; % this is the delay/ sampling time, we can change one

load('input7_b')

input1(30100:60001)=input1(30100:60001)*0.55;

ur=input1;

%time_g=0:0.001:60;

set(hfigure0, 'Position', [0 0 350 225])

norm_control_2=norm(Control_rec1(:,3));

norm_control_1=norm(Control_rec1(:,2));

norm_control_3=norm(Control_rec1(:,5));

norm_jerk_1=norm(Jerk_rec1(:,1));

norm_jerk_2=norm(Jerk_rec1(:,2));

norm_jerk_3=norm(Jerk_rec1(:,4));

norm_interd_1=norm(Interd_rec1(:,1));

norm_interd_2=norm(Interd_rec1(:,2));

norm_interd_3=norm(Interd_rec1(:,4));

ABX=AX+BX;

index=[1,2,4];

for k=1:3

    y_a(k,:)=Interd_rec1(:,index(k));

    x_a(k,:)=Interv_rec1(:,index(k));

    j=0;

    r=0;

for i=1:91

            SDV1=((y_a(k,i)-AX)/CX2).^2;

            CLDV1=((y_a(k,i)-AX)/CLDVCX).^2;

            OPDV1=CLDV1*OPDVmult;

            if (OPDV1<=x_a(k,i))&&(x_a(k,i)<=SDV1)&&(y_a(k,i)>=ABX)&&(y_a(k,i)<SDX)

                j=j+1; %within the unconscious area

            else

                r=r+1;

            end

end

            count_in(k)=j;

            count_out(k)=r;

end

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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