自抗扰控制在自动驾驶中matlab例子

以下是一个基于MATLAB的自抗扰控制在自动驾驶中的示例：

假设我们有一个车辆，其动力学模型可以表示为：


其中：

* r：车轮半径
* J：车轮惯量
* m：车辆质量
* l：车轴距
* F：车辆所受合力

我们的目标是设计一个自抗扰控制器，使车辆能够跟随给定的路径。我们可以使用MATLAB中的Control System Toolbox来实现这个控制器。

首先，我们需要定义系统的状态方程和输出方程。状态方程可以表示为：


其中：

* x1：车辆的位置
* x2：车辆的速度
* x3：车辆的角度
* x4：车辆的角速度

输出方程可以表示为：


其中：

* y1：车辆的位置
* y2：车辆的角度

接下来，我们可以使用MATLAB中的`ss`命令将系统转换为状态空间模型：

r = 0.25;
J = 10;
m = 1000;
l = 2;
A = [0 1 0 0;0 0 -r/m 0;0 0 0 1;0 0 r/(m*l) 0];
B = [0;1/m;0;-1/(m*l)];
C = [1 0 0 0;0 0 1 0];
D = [0;0];
sys = ss(A,B,C,D);

接下来，我们可以使用MATLAB中的`tf`命令将系统转换为传递函数模型：

G = tf(sys);

现在，我们可以设计自抗扰控制器。我们可以使用MATLAB中的`robal`命令来实现自抗扰控制器的设计：

Gd = tf([1 0],[1 10]);
K = robal(G,Gd);

最后，我们可以使用MATLAB中的`feedback`命令将自抗扰控制器与系统连接起来：

sys_cl = feedback(G*K,1);

现在，我们可以使用MATLAB中的`step`命令来检查系统的响应：

step(sys_cl);

这个例子演示了如何在MATLAB中使用自抗扰控制器来设计一个自动驾驶系统。通过使用MATLAB中的Control System Toolbox，我们可以快速而方便地设计和模拟自动驾驶系统。