翟婉明的二维车轨耦合模型matlab代码

翟婉明的二维车轨耦合模型是一种用于描述车辆行驶在曲线道路上的模型。以下是该模型的MATLAB代码示例：

% 定义常数
mass = 1500; % 车辆质量
g = 9.8; % 重力加速度
l = 2.9; % 车辆轴距
kf = 30000; % 前轮侧向刚度
kr = 30000; % 后轮侧向刚度

% 轨迹函数
function [x, y] = trajectory(t)
    % 在这里定义车辆行驶轨迹
    % 返回轨迹上的坐标 (x, y)
    % 根据时间t计算车辆在轨迹上的位置
end

% 求解微分方程（车辆运动方程）
function dxdt = vehicleMotion(t, x)
    % x是状态向量，包含车辆的位置、速度、横摆角等信息
    % 在这里计算车辆的运动微分方程
    % 返回车辆状态的导数 dx/dt
end

% 仿真计算车辆运动
tspan = [0 10]; % 仿真时间范围
x0 = [0 0 0 0]; % 初始状态，位置、速度、横摆角
[t, x] = ode45(@vehicleMotion, tspan, x0); % 使用ode45求解微分方程

% 绘制车辆运动轨迹
for i=1:length(t)
    [p1x, p1y] = trajectory(t(i)); % 获取当前时间车辆的轨迹坐标
    p2x = p1x + l*sin(x(i,3)); % 计算车辆后轮位置
    p2y = p1y - l*cos(x(i,3));
    plot([p1x p2x], [p1y p2y], 'b-', 'LineWidth', 2); % 绘制车辆轨迹
    hold on;
end

title('车辆运动轨迹');
xlabel('位置X');
ylabel('位置Y');

以上是翟婉明的二维车轨耦合模型的一份MATLAB代码示例。这段代码定义了车辆模型的常数和轨迹函数，并使用ode45求解了车辆运动的微分方程。最后，通过绘图函数plot将车辆运动的轨迹绘制出来。具体的轨迹函数和车辆运动微分方程需要根据具体情况进行定义和计算。