基于matlab的毕业设计基于Matlab使用LQR实现车辆轨迹跟踪源码.zip

在本毕业设计中，主要利用MATLAB环境，结合线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator，LQR）理论，实现车辆的轨迹跟踪控制。MATLAB是一款强大的数学计算软件，广泛应用于工程计算、数据分析和算法开发等领域。在这个项目中，LQR作为控制策略的核心，用于优化车辆动态性能，确保其能够精确地沿着预定轨迹行驶。 我们要理解LQR的基本概念。LQR是一种反馈控制方法，旨在最小化一个二次性能指标，该指标包含了系统状态的加权平方和。它通过解决一个优化问题来确定控制器参数，使得在给定的系统模型下，系统性能达到最优。在车辆轨迹跟踪问题中，LQR通常被用来调整车辆的转向角，以最小化车辆位置与目标轨迹之间的偏差。 在MATLAB中，实现LQR控制通常包括以下步骤： 1. **系统建模**：需要建立车辆的动态模型。车辆动力学模型通常由多个非线性方程组成，包括车辆的运动方程和轮胎的力模型等。在这里，可能使用简化模型，如四轮独立模型或单体模型，以降低复杂度。 2. **线性化**：由于LQR要求线性系统，因此需要对车辆动力学模型进行线性化处理。通常在平衡点附近进行，如车辆直行时的状态。 3. **状态空间表示**：将线性化的模型转化为状态空间形式，即写出系统的状态向量、输入向量以及状态转移矩阵。 4. **设计性能指标**：定义一个性能指标，通常是系统状态的加权平方和，这将影响控制器的权重分配。 5. **求解LQR问题**：使用MATLAB的`lqr`函数，输入状态转移矩阵、输入矩阵和性能指标的权重矩阵，求解得到LQR控制器的增益矩阵。 6. **控制器设计**：根据求得的增益矩阵，设计控制器，它会根据当前车辆状态和目标轨迹计算出合适的转向角。 7. **仿真与分析**：在MATLAB环境中，通过Simulink或m文件进行仿真，观察车辆的轨迹跟踪性能，评估LQR控制器的效果，并可能进行参数调整以优化性能。 在"code"文件夹中，可能包含以下内容： - `vehicle_model.m`: 定义车辆动力学模型的MATLAB函数。 - `linearization.m`: 对车辆模型进行线性化的代码。 - `lqr_design.m`: 使用`lqr`函数设计控制器的代码。 - `controller.m`: 实现LQR控制器的MATLAB函数。 - `trajectory_tracking_sim.m`: 仿真和轨迹跟踪性能分析的主程序。 - `results.fig`或`results.mat`: 保存仿真结果的数据或图形。 通过这个毕业设计，学生不仅可以掌握MATLAB编程技能，还能深入理解线性控制系统理论和LQR的应用，这对于未来从事自动控制领域的研究或工作大有裨益。同时，该项目也锻炼了问题解决和工程实践的能力，是理论知识与实际应用的良好结合。