基于 mpc（最优控制）的车辆自适应巡航控制（acc），模型预测控制，通过 Carsim 与 Matlab 联
防实现速度与间距控制。
随着智能驾驶技术的不断发展，车辆自适应巡航控制（ACC）越来越受到关注。ACC 系统通过使用雷
达、激光等传感器来感知前方车辆的位置和速度，并利用控制算法来计算出最佳的速度和间距控制策
略，以保持与前车的安全距离，并提供舒适的驾驶体验。
在 ACC 系统中，最优控制（MPC）是一种优化方法，用于设计系统的控制策略，以使系统在给定约束
条件下达到最优性能。MPC 使用系统的数学模型来预测未来的系统行为，并根据这些预测进行控制决
策。通过综合考虑系统的目标、约束条件和未来的系统行为，MPC 能够计算出最佳的控制策略，以实
现所需的性能指标。
为了评估 ACC 系统的性能和优化控制策略，需要建立车辆的数学模型并进行仿真分析。在车辆动力学
仿真方面，Carsim 是一种常用的软件工具。Carsim 可以模拟车辆在不同路况下的运动行为和性能
，通过建立车辆的数学模型，可以对车辆的加速、制动、转向等行为进行仿真分析，以评估车辆的性
能和设计控制策略。
在 ACC 系统的开发和评估过程中，Matlab 也扮演着重要的角色。Matlab 是一种功能强大的数值计
算和科学仿真软件，提供了丰富的工具和函数，用于进行数学建模、数据分析和控制系统设计。在控
制系统设计中，Matlab 可以用于建立车辆的数学模型、设计控制算法，并进行仿真和分析，以评估
系统的性能和优化控制策略。
综上所述，基于 mpc 的车辆自适应巡航控制是一项利用最优控制和模型预测控制方法实现的智能驾驶
技术。通过使用 Carsim 和 Matlab 联防，可以建立车辆的数学模型并进行仿真分析，以评估 ACC
系统的性能和优化控制策略。这项技术的应用将为驾驶者提供更安全、舒适的驾驶体验，并推动智能
驾驶技术的进一步发展。
