基于mpc算法的车辆轨迹跟踪,matlab代码
时间: 2023-08-30 14:04:10 浏览: 91
以下是基于 MPC 算法实现车辆轨迹跟踪的 MATLAB 代码示例:
```matlab
%% 建立车辆动力学模型和环境模型
% 定义车辆动力学参数
m = 1000; % 质量
Cf = 16000; % 前轮侧向刚度
Cr = 18000; % 后轮侧向刚度
Lf = 1.2; % 前轴到重心距离
Lr = 1.8; % 后轴到重心距离
Vx = 10; % 车速
% 定义状态变量和控制变量
x = [0; 0; 0; Vx]; % 初始状态,分别为横向位移、横向速度、偏航角、纵向速度
u = [0; 0]; % 初始控制量,分别为前轮转角和后轮转角
% 定义预测时域和控制时域
Np = 10; % 预测时域
Nc = 2; % 控制时域
% 定义状态权重和控制权重
Q = diag([10, 100, 1, 1]); % 状态权重
R = diag([1, 1]); % 控制权重
% 定义约束条件
delta_max = 0.5; % 前轮转角限制
alpha_max = deg2rad(10); % 前轮侧偏角限制
% 定义 MPC 控制器
mpc_controller = mpc(tf({Cf, Cr}, {m*Lr, m*Lf+ m*Lr, m*Vx, 0}), Vx, Np, Nc, Q, R, [], [], [delta_max; alpha_max], [], []);
%% MPC 控制循环
for i = 1:100
% 从传感器获取当前状态
y = [0; 0; 0; Vx]; % 假设当前状态与初始状态相同
% 更新 MPC 控制器并生成控制命令
mpc_controller = mpc_controller.setref({[], [], [], []}, {0, 0, 0, 20}); % 设置期望轨迹
u = mpc_controller(y);
% 计算下一时刻状态
x = vehicle_model(x, u);
% 更新环境模型
Vx = 10; % 假设车速不变
end
%% 车辆动力学模型函数
function x_next = vehicle_model(x, u)
% 解算车辆运动学方程
A = [0, 1, 0, 0;
0, 0, -u(1), 0;
0, 0, 0, 1;
0, 0, (u(1)*Lr - u(2)*Lf)/(m*x(4)), 0];
B = [0, 0;
Cf/m, -Cr/m;
0, 0;
Lf*Cf/(m*x(4)), -Lr*Cr/(m*x(4))];
x_next = A*x + B*u;
end
```
上述代码中,首先定义了车辆动力学模型参数、状态变量和控制变量、预测时域和控制时域、状态权重和控制权重、约束条件等参数。然后,通过 MPC 控制器函数 `mpc()`,建立 MPC 控制器,并在控制循环中不断更新 MPC 控制器并生成控制命令,同时计算下一时刻状态,并更新环境模型。最后,定义了车辆动力学模型函数 `vehicle_model()`,用于解算车辆运动学方程。
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行参数调整和优化。