基于车辆运动学模型及MPC车辆自动轨迹控制算法学习与实现

最新推荐文章于 2024-10-20 17:52:05 发布
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By-小黄同学

<文章属于个人学习性文本，如果有错误，麻烦大家告诉小黄，小黄及时学习改正 :-）     >

引用大佬：小黎的Ally:【路径规划与轨迹跟踪系列算法学习_第9讲_车辆运动学和动力学模型】https://www.bilibili.com/video/BV19X4y1G7BE?vd_source=369d383c90729d8c8b513367020c1468

基于车辆运动学模型及MPC车辆自动轨迹控制算法学习与实现

摘要

本文探讨了基于车辆运动学模型及模型预测控制（MPC）算法的车辆自动轨迹控制学习与实现。首先，详细介绍了车辆运动学模型的基本原理，涵盖了车辆在空间中的运动描述以及相关的数学表示。其次，系统地分析了模型预测控制算法在车辆轨迹控制中的应用，阐述了MPC算法如何通过优化问题求解

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基于MPC模型预测控制的智能车辆运动规划与控制算法simulink建模与仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
08-11 989
随着自动驾驶技术的发展，智能车辆的运动规划与控制成为了研究的热点之一。MPC作为一种基于模型的控制方法，能够考虑系统的动态特性和约束条件，通过在线优化解决多目标控制问题。在智能车辆的应用中，MPC能够实时预测车辆未来的状态，并据此生成最优控制输入，从而实现安全、高效的行驶。
MPC实现自动驾驶轨迹跟踪
01-06
本文继MPC运动学方法实现轨迹跟踪推导进行matlab代码实现，虽然你们找到的参考书都是simulink carsim联仿，我却坚持使用纯代码仿真，因为牛逼。 代码模板沿用了LQR轨迹跟踪算法Python/Matlab算法实现，直接复制下来就能用，拿去爽。 clc clear all Kp = 1.0 ; dt = 0.1 ;% [s] Length = 2.9 ;% [m] wheel base of vehicle Nx=3;%状态量的个数 Nu =2;%控制量的个数 Np =60;%预测步长 Nc=30;%控制步长 Row=10;%松弛因子 Q=100*eye(Nx*Np,Nx*Np)
【MPC】模型预测控制 | 基于运动学模型的车辆轨迹跟踪控制器设计（Python实现）【超详细】
Hello！大家好，我是清流君，愿我的分享能助您一臂之力。荣幸与您共探移动机器人世界！✨
08-07 3286
本篇博客使用Python代码详细应用MPC进行车辆运动控制器设计。 MPC通过构建一个数学模型来预测系统的未来行为，并使用这个模型来优化控制输入，以达到特定的性能指标。 本文从运动学模型角度出发，利用MPC算法设计具有轨迹跟踪功能的控制器，在给定期望轨迹点的情况下，完成对期望轨迹的跟踪控制。使用Python语言编写程序，对所设计的控制器进行仿真验证。本文将理论与实践相结合，在介绍完轨迹跟踪控制器的理论算法后，通过实例进一步加深对理论的认知。
Hybrid A*——ROS实现带有车辆运动学约束的路径规划算法
studentu的博客
05-20 1281
本文旨在帮助读者将在2D栅格地图上完成RS-A*路径规划算法，便车辆导航。废话不多说，直接开始！
基于车辆动力学的MPC轨迹跟踪
weixin_43414962的博客
10-20 3820
基于车辆动力学的模型预测控制（MPC）轨迹跟踪控制器是一种常用的先进控制方法，用于在移动机器人、自动驾驶或高级驾驶辅助系统（ADAS）中实现车辆的路径跟踪。其设计的核心思想是利用车辆的动力学模型预测车辆的未来运动状态，基于优化目标生成控制输入，以最优方式跟踪给定的参考轨迹。最小化轨迹跟踪误差：确保车辆尽可能准确地跟踪目标轨迹。平滑控制输入：避免过大的转向角或加速度变化，以提高驾驶平稳性和乘坐舒适性。遵循物理限制：控制输入需要满足车辆的动力学和物理约束，例如速度、加速度和转向角的极限。
MPC 自动驾驶 轨迹跟踪
01-30
智能驾驶相关 轨迹跟踪 模型预测 Abstract—Path tracking issues of autonomous ground vehicles (AGVs) have attracted more attention in recent years with the intelligent and electrified development of vehicles. In order to make AGVs path tracking problem more flexible, regional path tracking problem is discussed in this manuscript based on model predictive control (MPC) method, where the front wheel steering angle is regarded as the control variable. The feasible region for AGVs running is determined first according to the detected road boundaries. In the following, AGVs running in this region is considered using kinematic model. Then, in order to make the actual trajectory of AGVs keep in the region and satisfy the safety requirements, MPC method is employed to design path tracking controller considering the vehicle dynamics, the actuator and state constraints. In order to verify the effectiveness of the proposed algorithm, simulations under various test conditions are carried out using a high fidelity vehicle simulator veDYNA, where the Hongqi vehicle HQ430 parameters are matched. The results obtained from the simulation illustrate that the proposed algorithm obtains good performance in dealing with the regional path tracking problem.
自动驾驶控制技术：基于车辆运动学模型MPC跟踪仿真的MATLAB与Simulink联合仿真研究
最新发布
05-10
内容概要：本文详细探讨了自动驾驶控制技术中基于车辆运动学模型的MPC（模型预测控制）跟踪仿真。首先介绍了车辆运动学模型的基本概念及其在自动驾驶中的重要性，接着阐述了MPC作为一种优化控制算法的工作原理。然后...
基于强化学习+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真
05-13
在本项目中，我们探讨了如何利用强化学习（RL）结合模型预测控制（MPC）算法来实现车辆的变道轨迹跟踪控制。这个基于MATLAB的仿真环境是为研究和理解这种高级控制策略而设计的，它对于自动驾驶汽车技术的发展至关...
Matlab/Simulink基于运动学的LQR轨迹跟踪控制算法
02-17
通过Matlab/simulink完成控制系统搭建，由于网上都是基于动力学的LQR控制，所以基于运动学的LQR控制需要自己搭建。适合学习无人驾驶车辆控制的朋友。在本人博客中已展示详细控制器函数，如仅对控制算法感兴趣可以...
基于MPC轨迹跟踪控制算法 模型预测控制算法 基于车辆动力学模型 可以实现在不同路面附着系数跟踪期望路径 车辆稳定性较好 本算法仅供学习 推荐使用carsim8.1版本，matlab2016b 图示为
01-15
MPC轨迹跟踪控制算法在车辆动力学模型的基础上，能够适应不同路面条件，实现对期望路径的精确跟踪，保证车辆的稳定性和安全性。该算法在carsim8.1和matlab2016b环境下进行开发和仿真测试，通过双移线测试工况等方法...
simulink中MPC汽车轨迹跟踪模型
01-01
自动驾驶相关的MPC仿真算法，自己设计的一份自动驾驶资料。
质量管理系统吉利汽车MPC模块
08-27
制造过程制造过程制造过程制造过程制造过程制造过程
MPC车辆控制_路径跟踪.zip
08-30
本代码为博文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44044411/article/details/107969423的配套代码，为博主上传。代码包含了无人驾驶车辆变道的仿真及根据车辆运动学模型实现模型预测控制的仿真效果。解压后从Change_line.m直接运行即可，MATLAB版本为2017a，不同版本注释会出现乱码，不影响运行效果。
【轨迹跟踪】基于MPC实现Segway式机器人平台轨迹跟踪（含角度 输出）附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
08-17 794
*摘要：**本文针对Segway式机器人平台，提出了一种基于模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪方法，该方法能够有效地控制机器人的速度和方向，实现对预定轨迹的精确跟踪。与传统控制方法相比，MPC能够考虑系统约束和未来预测信息，从而获得更加平滑、安全和高效的控制效果。本文详细阐述了MPC控制算法的理论基础，并利用Matlab软件对该算法进行了仿真验证。仿真结果表明，该方法能够实现机器人平台对复杂轨迹的精确跟踪，并有效地抑制了噪声和干扰的影响，具有一定的实际应用价值。1. 概述。
使用MPC横向控制器实现小车跟随路径运动
sinat_28683151的博客
03-14 1428
MPC控制算法学习笔记，简单在小车路径规划上的应用MPC控制需要掌握两点：1、运动模型推导；2、cost代价函数公式推导算法主要分3步执行：1、读取当前系统状态并预测T区间内所有状态2、使用二次规划求解最优控制量3、滚动优化控制。
MPC（3）常用车辆模型
热门推荐
qq_24649627的博客
10-31 1万+
上一篇中介绍了，模型预测控制的理论方面基础，无人驾驶车辆采用MPC控制方法来进行相关控制的时候，就考虑结合车辆的运动学以及动力学的相关约束。而且，如果在路径规划阶段(Local Planner)就考虑到车辆运动学和动力学约束，则车辆运动跟踪性能会更好。这篇文章就主要介绍的就是，前轮驱动小轿车目前常用的几种车辆运动学以及动力学模型。 阿克曼模型 车辆低速行驶时，轮胎不会产生侧滑，同时，车辆转向时，左...
【无人机控制】基于模型预测控制MPC无人机实现轨迹跟踪附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-27 765
本文介绍了使用模型预测控制 (MPC) 实现无人机轨迹跟踪的方法。MPC 是一种先进的控制技术，通过预测未来状态并优化控制输入来实现对复杂系统的控制。本文详细介绍了 MPC 的原理、无人机模型和轨迹跟踪算法的实现。引言无人机在各种应用中发挥着越来越重要的作用，例如航拍、货物配送和搜索救援。对于无人机来说，自主导航和轨迹跟踪是至关重要的能力。MPC 是一种强大的控制技术，可以有效地实现无人机的轨迹跟踪。模型预测控制 (MPC)
MPC轨迹跟踪|python
TeenLucifer的博客
06-22 2724
MPC问题推导及转换为QP问题的过程可以看，这里直接给出结果。
MPC算法跟踪直线轨迹
更适合青年研究者的资源库！公众号：杰哥的无人驾驶便利店
03-30 5712
MPC算法跟踪直线轨迹
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