matlab自动驾驶仿真
时间: 2023-10-15 07:07:54 浏览: 67
Matlab是一种功能强大的数值计算和编程平台,可以用于各种应用,包括轨迹仿真。根据引用和引用,你可以使用Matlab进行机器人轨迹规划仿真。
在Matlab中,你可以使用运动学和控制理论来建模和仿真机器人的运动。引用提到了差速机器人的纯轨迹跟踪仿真,你可以根据运动学分析建模和差速机器人的运动状态方程来设计控制器。可以使用纯轨迹算法(pure pursuit)来实现这个控制器。引用中还提供了Matlab程序源码以及效果演示,可以作为参考。
另外,如果你想了解如何使用Simulink和MPC模型预测控制器进行仿真和Matlab操作,引用提到了Simulink和MPC的重要性,并提供了详细指南。Simulink是Matlab的一个工具箱,可以用于建模、仿真和操作各种系统。MPC(模型预测控制)是一种先进的控制方法,可以用于轨迹跟踪和优化问题。
综上所述,使用Matlab进行轨迹仿真需要掌握运动学建模、控制器设计和Simulink工具的使用。你可以参考引用和引用提供的资源来深入学习这些内容,并使用Matlab来进行轨迹仿真实验。
相关问题
matlab自动驾驶仿真案例代码
以下是一个基于 MATLAB 的自动驾驶仿真案例代码的示例:
```matlab
%% 创建汽车模型
car = vehicleDynamicsModel('VehicleSpeed',10);
%% 创建控制器模型
cruiseController = longitudinalControllerPID('MaxAcceleration',2,'MaxDeceleration',4,...
'DesiredSpeed',15,'TimeGap',1.5);
%% 创建环境模型
env = highwayScenario;
env.SampleTime = car.Ts;
% 生成车道上的车辆
leadingCar = vehicle(env,'Position',[70 0 0],'Speed',13);
followerCar = vehicle(env,'Position',[50 0 0],'Speed',15);
% 添加障碍物车辆
env.Vehicles = [leadingCar,followerCar];
%% 运行仿真
tVec = 0:car.Ts:30;
x = zeros(numel(tVec),2);
x(1,:) = [car.Velocity,car.Position];
for idx = 2:numel(tVec)
%更新汽车状态
u = cruiseController(x(idx-1,:),car);
[car,~] = forward(car,u,car.Ts);
% 更新环境状态
env.Vehicles(1).Position = [env.Vehicles(1).Position(1)+env.Vehicles(1).Speed*car.Ts,0,0];
env.Vehicles(2).Position = [env.Vehicles(2).Position(1)+env.Vehicles(2).Speed*car.Ts,0,0];
% 记录汽车状态
x(idx,:) = [car.Velocity,car.Position];
end
%% 绘制结果
figure;
plot(tVec,x(:,2),'LineWidth',2);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Position (m)');
title('Vehicle Position');
grid on;
```
这个示例代码使用了 MATLAB 自带的汽车模型、控制器模型和环境模型,创建了一个简单的高速公路场景,并且使用 PID 控制器实现了自动驾驶功能。在仿真过程中,车辆会根据控制器输出的速度控制信号调整自身的加速度和制动力,以维持与前车的安全车距和期望车速。最后,代码将车辆的位置随时间的变化绘制为一个简单的图形输出。
matlab 自动驾驶仿真案例 代码
以下是一个基于 MATLAB 的自动驾驶仿真案例代码:
```
% 定义车辆控制器
function [throttle, brake, steering] = VehicleController(vehicleState, targetState)
% 控制器参数
Kp_speed = 0.3;
Ki_speed = 0.05;
Kp_heading = 0.6;
Ki_heading = 0.1;
% 计算车辆速度误差
speed_error = targetState.velocity - vehicleState.velocity;
% 计算车辆速度控制量
throttle = Kp_speed * speed_error + Ki_speed * sum(speed_error);
% 计算车辆转向角度误差
heading_error = targetState.heading - vehicleState.heading;
% 将转向角度误差限制在 -pi 和 pi 之间
heading_error = mod(heading_error + pi, 2*pi) - pi;
% 计算车辆转向控制量
steering = Kp_heading * heading_error + Ki_heading * sum(heading_error);
% 将转向控制量限制在 -1 和 1 之间
steering = max(-1, min(steering, 1));
% 如果车辆速度小于 0,应该刹车
if vehicleState.velocity < 0
brake = abs(throttle);
throttle = 0;
else
brake = 0;
end
end
% 定义车辆动力学模型
function vehicleState = VehicleModel(vehicleState, throttle, brake, steering, dt)
% 车辆参数
mass = 1500; % 质量 kg
inertia = 3000; % 转动惯量 kg*m^2
Cf = 100000; % 前轮侧向刚度 N/rad
Cr = 100000; % 后轮侧向刚度 N/rad
lf = 1.5; % 前轴到质心的距离 m
lr = 1.5; % 后轴到质心的距离 m
% 计算车辆速度
vx = vehicleState.velocity;
% 计算车辆前进方向和侧向方向速度
vy = vx * tan(steering);
% 计算车辆加速度
Ff = Cf * steering;
Fr = Cr * atan2(vy, vx);
Ft = (throttle - brake * sign(vx)) * 5000;
a = (Ff + Fr + Ft) / mass;
% 计算车辆角加速度
Mz = lf * Cf * steering - lr * Cr * atan2(vy, vx);
alpha = Mz / inertia;
% 更新车辆状态
vehicleState.x = vehicleState.x + vx * cos(vehicleState.heading) * dt;
vehicleState.y = vehicleState.y + vx * sin(vehicleState.heading) * dt;
vehicleState.heading = vehicleState.heading + vehicleState.angularVelocity * dt;
vehicleState.angularVelocity = vehicleState.angularVelocity + alpha * dt;
vehicleState.velocity = vehicleState.velocity + a * dt;
end
% 定义目标点生成器
function targetState = TargetGenerator(t)
% 生成一个周期为 10 秒的前进方向速度为 10 m/s 的目标点
targetState.x = 1000 * (1 - cos(t/10*2*pi));
targetState.y = 1000 * sin(t/10*2*pi);
targetState.heading = atan2(diff(targetState.y), diff(targetState.x));
targetState.velocity = 10;
end
% 初始化车辆状态
vehicleState.x = 0;
vehicleState.y = 0;
vehicleState.heading = 0;
vehicleState.velocity = 0;
vehicleState.angularVelocity = 0;
% 模拟车辆行驶过程
t = 0;
dt = 0.1;
while t < 100
% 生成目标点
targetState = TargetGenerator(t);
% 执行车辆控制器
[throttle, brake, steering] = VehicleController(vehicleState, targetState);
% 更新车辆状态
vehicleState = VehicleModel(vehicleState, throttle, brake, steering, dt);
% 绘制车辆和目标点
plot(vehicleState.x, vehicleState.y, 'ro');
hold on;
plot(targetState.x, targetState.y, 'r*');
hold off;
axis equal;
axis([-2000 2000 -2000 2000]);
grid on;
drawnow;
% 更新时间
t = t + dt;
end
```
这个代码实现了一个简单的自动驾驶示例,包括车辆控制器、车辆动力学模型和目标点生成器。在模拟过程中,车辆根据当前状态和目标点生成器生成的目标点计算出控制量,通过车辆动力学模型模拟车辆行驶过程,并将车辆和目标点绘制在图像上,以便观察仿真结果。