matlab程序仿真, 实现泊车路线规划代码

时间: 2024-05-14 07:16:04 浏览: 82
以下是一个基于Matlab的简单泊车路线规划程序。 首先,定义车辆的起始点和目标点: ```matlab start = [0,0]; % 起始点坐标 goal = [10,10]; % 目标点坐标 ``` 然后,我们需要定义一个车辆的模型,这里使用一个简单的二自由度模型: ```matlab L = 2.5; % 车辆轴距 delta_max = pi/6; % 最大转向角 v_max = 5; % 最大速度 % 定义车辆状态 x = [start(1), start(2), 0, v_max]'; % x(1), x(2)为坐标,x(3)为航向角,x(4)为速度 % 定义车辆控制命令 u = [0, v_max]'; % u(1)为转向角,u(2)为加速度 ``` 接着,我们需要定义一个路径规划算法,这里使用基于最小曲率的样条插值算法: ```matlab % 生成路径 path = [start; goal]; % 路径起点为起始点,终点为目标点 d = norm(goal-start); % 路径长度 num_points = ceil(d/0.1); % 路径点数 t = linspace(0,1,num_points)'; x = (1-t)*start(1) + t*goal(1); y = (1-t)*start(2) + t*goal(2); path = [path; [x', y']]; % 样条插值 pp = spline(path(:,1),path(:,2)); x = ppval(pp, linspace(0,path(end,1),num_points))'; y = ppval(pp, x); path = [x y]; ``` 最后,我们需要定义一个控制算法,这里使用基于模型预测控制的算法: ```matlab dt = 0.1; % 采样时间 N = 10; % 预测时长 for i = 1:length(path)-1 % 获取当前路径段 p1 = path(i,:); p2 = path(i+1,:); dir = atan2(p2(2)-p1(2),p2(1)-p1(1)); % 车辆控制 for j = 1:10 % 求解状态方程 x = state_eq(x, u, dt, L); % 求解代价函数 cost = cost_fn(x, [p2, dir]); % 求解控制命令 u = control(x, cost, delta_max, v_max, dt, N, L); end end ``` 其中,`state_eq`表示状态方程,`cost_fn`表示代价函数,`control`表示控制算法,具体实现可以参考下面的完整代码: ```matlab %% 定义变量 start = [0,0]; % 起始点坐标 goal = [10,10]; % 目标点坐标 L = 2.5; % 车辆轴距 delta_max = pi/6; % 最大转向角 v_max = 5; % 最大速度 dt = 0.1; % 采样时间 N = 10; % 预测时长 %% 生成路径 path = [start; goal]; % 路径起点为起始点,终点为目标点 d = norm(goal-start); % 路径长度 num_points = ceil(d/0.1); % 路径点数 t = linspace(0,1,num_points)'; x = (1-t)*start(1) + t*goal(1); y = (1-t)*start(2) + t*goal(2); path = [path; [x', y']]; % 样条插值 pp = spline(path(:,1),path(:,2)); x = ppval(pp, linspace(0,path(end,1),num_points))'; y = ppval(pp, x); path = [x y]; %% 定义控制算法 x = [start(1), start(2), 0, v_max]'; % x(1), x(2)为坐标,x(3)为航向角,x(4)为速度 u = [0, v_max]'; % u(1)为转向角,u(2)为加速度 for i = 1:length(path)-1 % 获取当前路径段 p1 = path(i,:); p2 = path(i+1,:); dir = atan2(p2(2)-p1(2),p2(1)-p1(1)); % 车辆控制 for j = 1:10 % 求解状态方程 x = state_eq(x, u, dt, L); % 求解代价函数 cost = cost_fn(x, [p2, dir]); % 求解控制命令 u = control(x, cost, delta_max, v_max, dt, N, L); end end %% 定义状态方程 function x = state_eq(x, u, dt, L) % x(1), x(2)为坐标,x(3)为航向角,x(4)为速度 % u(1)为转向角,u(2)为加速度 x(1) = x(1) + x(4)*cos(x(3))*dt; x(2) = x(2) + x(4)*sin(x(3))*dt; x(3) = x(3) + x(4)/L*tan(u(1))*dt; x(4) = x(4) + u(2)*dt; end %% 定义代价函数 function cost = cost_fn(x, goal) % x(1), x(2)为坐标,x(3)为航向角,x(4)为速度 % goal为目标点和目标方向 cost = (x(1)-goal(1))^2 + (x(2)-goal(2))^2 + 100*(x(3)-goal(3))^2; end %% 定义控制算法 function u = control(x, cost, delta_max, v_max, dt, N, L) % x(1), x(2)为坐标,x(3)为航向角,x(4)为速度 % cost为代价函数 % delta_max为最大转向角,v_max为最大速度 % dt为采样时间,N为预测时长 % L为车辆轴距 A = zeros(4,4); A(1,1) = 1; A(2,2) = 1; A(3,4) = x(4); A(4,3) = x(4)/L*tan(delta_max); B = zeros(4,2); B(4,2) = 1; Q = diag([1,1,10,1]); R = diag([1,1]); P = zeros(4,4,N+1); P(:,:,end) = Q; K = zeros(2,4,N); u0 = [0,0]'; x0 = x; for i = N:-1:1 % 线性化 A(1,3) = -x0(4)*sin(x0(3))*dt; A(2,3) = x0(4)*cos(x0(3))*dt; A(3,3) = 1; A(3,4) = dt; B(1,1) = -x0(4)*sin(x0(3))*dt; B(2,1) = x0(4)*cos(x0(3))*dt; B(4,1) = x0(4)/L*tan(u0(1))*dt; % 求解代价函数 H = B'*P(:,:,i+1)*B + R; F = B'*P(:,:,i+1)*A; f = x0'*Q*A + cost; % 求解控制命令 K(:,:,i) = -H\F; u0 = u0 + K(:,:,i)*(x0'*Q*B - u0'*R); x0 = state_eq(x0, u0, dt, L); % 更新P矩阵 P(:,:,i) = Q + A'*P(:,:,i+1)*A - A'*P(:,:,i+1)*B*K(:,:,i); end u = u0; end ``` 这个程序可以实现基本的泊车路线规划,但是在实际应用中可能需要更多的功能和优化。
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