chapter3_4_3.zip_无人驾驶_模型预测汽车_汽车控制_汽车无人驾驶

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7 浏览量 2022-07-13 21:41:22 上传评论收藏 1KB ZIP 举报

标题中的"chapter3_4_3.zip_无人驾驶_模型预测汽车_汽车控制_汽车无人驾驶_驾驶"揭示了这个压缩包内容的主题，主要涉及到无人驾驶技术，特别是模型预测控制在汽车驾驶中的应用。描述部分进一步指出这是一个关于北京理工大学的案例研究，意味着这可能是一个学术或教育项目，目的是探讨如何通过模型预测控制实现无人驾驶汽车的功能。模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制策略，它利用未来一段时间内的系统动态模型进行优化决策，以实现对系统的精确、灵活和前瞻性的控制。在无人驾驶汽车领域，MPC可以处理复杂的驾驶场景，如路径规划、避障、速度控制等，因为这些任务都需要对未来的环境变化做出预测并制定相应的驾驶策略。汽车控制涉及多个子系统，包括动力系统、转向系统、刹车系统等。在无人驾驶汽车中，这些系统都需要被精确地自动化控制。例如，模型预测控制可以用于预测汽车的加速度、转向角度，以及根据路况和目标路径调整这些参数，以确保车辆安全、稳定地行驶。汽车无人驾驶则涵盖了感知、决策和执行三个主要部分。感知部分使用传感器（如雷达、摄像头、激光雷达等）收集周围环境信息；决策部分基于这些信息，结合车辆自身状态，通过算法如MPC来确定最优驾驶策略；执行部分则是将决策转化为实际的汽车动作，如调整电动机扭矩、转向角度等。驾驶部分在无人驾驶中特别重要，因为它不仅涉及到车辆本身的控制，还涉及到与交通规则、行人和其他车辆的交互。模型预测控制在这一环节中可以预见可能的交通状况，提前规划出最佳驾驶行为，避免紧急情况下的突然反应，从而提高驾驶安全性。压缩包内的"chapter3_4_3.m"文件可能是MATLAB代码，MATLAB是一种广泛用于数值计算、符号计算和数据分析的编程环境，常用于控制系统设计和模拟。在这个案例中，这个文件可能包含了实现模型预测控制算法的具体代码，用户可能需要运行这段代码来理解或复现北京理工大学的研究成果。这个压缩包内容提供了关于无人驾驶汽车中模型预测控制技术的实际应用案例，对于学习和研究无人驾驶技术的人来说，是一个宝贵的资源，可以帮助他们深入了解MPC在解决实际驾驶问题中的作用和实现方式。

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clc; clear all; %% 参考轨迹生成 tic Nx=3;%状态量个数 Np=25;%预测时域 Nc=2;%控制时域 l=1; N=100;%参考轨迹点数量 T=0.05;%采样周期 Xref=zeros(Np,1); Yref=zeros(Np,1); PHIref=zeros(Np,1); %% 对性能函数各参数的初始化 State_Initial=zeros(Nx,1);%state=[y_dot,x_dot,phi,Y,X],此处为给定初始值 State_Initial(1,1)=0;%x State_Initial(2,1)=0;%y State_Initial(3,1)=pi/6;%phi Q=100*eye(Np+1,Np+1); R=100*eye(Np+1,Np+1); %% 开始求解 for j=1:1:N lb=[0.8;-0.44;0.8;-0.44]; ub=[1.2;0.44;1.2;0.44]; A=[]; b=[]; Aeq=[]; beq=[]; for Nref=1:1:Np Xref(Nref,1)=(j+Nref-1)*T; Yref(Nref,1)=2; PHIref(Nref,1)=0; end options = optimset('Algorithm','active-set'); [A,fval,exitflag]=fmincon(@(x)MY_costfunction(x,State_Initial,Np,Nc,T,Xref,Yref,PHIref,Q,R),[0;0;0;0;],A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options);%有约束求解，但速度慢 %[A,fval,exitflag]=fminbnd(@(x)MY_costfunction(x,State_Initial,Np,Nc,T,Yref,Q,R,S),lb,ub);%只有上下界约束，但容易陷入局部最小 %[A,fval,exitflag]=fminsearch(@(x)MY_costfunction(x,State_Initial,Np,Nc,T,Xref,Yref,PHIref,Q,R),[0;0;0;0]);%无约束求解，速度最快 v_actual=A(1); deltaf_actual=A(2); figure(3) plot(State_Initial(1,1),v_actual,'k*'); hold on; figure(4) plot(State_Initial(1,1),deltaf_actual,'g*'); hold on; fval exitflag X00(1)=State_Initial(1,1); X00(2)=State_Initial(2,1); X00(3)=State_Initial(3,1); XOUT=dsolve('Dx-v_actual*cos(z)=0','Dy-v_actual*sin(z)=0','Dz-v_actual*tan(deltaf_actual)=0','x(0)=X00(1)','y(0)=X00(2)','z(0)=X00(3)'); t=T; State_Initial(1,1)=eval(XOUT.x); State_Initial(2,1)=eval(XOUT.y); State_Initial(3,1)=eval(XOUT.z); figure(1) plot(State_Initial(1,1),State_Initial(2,1),'b*'); axis([0 5 0 3]); hold on; plot([0,5],[2,2],'r--'); hold on; figure(2) plot(State_Initial(1,1),State_Initial(3,1),'b*'); hold on; end toc