平行泊车轨迹规划matlab代码

平行泊车轨迹规划matlab代码可以采用基于模型预测控制（MPC）的方法。MPC是一种先进的控制方法，其基本思想是用数学模型预测系统的行为，通过优化控制输入来实现最优性能。以下是可行的平行泊车轨迹规划matlab代码：

1. 建立模型：建立平行泊车的数学模型，包括车辆运动学方程、转向角度控制等。

2. 设定目标：设定停车位置并进行进一步计算，获得所需停车轨迹。

3. 预测：利用模型预测车辆未来运动轨迹，考虑转向角度、车速等因素。

4. 优化：采用优化算法，如Q-Learning算法等，对预测结果进行评估，获得最优的平行泊车轨迹。

5. 控制：通过控制输入，如方向盘转角、刹车踏板等，对车辆进行控制，使其遵循最优化轨迹进行行驶和停车。

6. 仿真：进行仿真试验，评估控制算法的性能和可行性，改进算法和优化车辆行驶策略。

综上所述，利用MPC方法建立平行泊车数学模型，进行预测和优化，并通过控制算法控制车辆运动，可以实现平行泊车轨迹规划。

相关问题

平行泊车轨迹代码Matlab

以下是一个简单的平行泊车轨迹代码示例，可以在Matlab中运行：

clear all; 
close all; 
clc;

% 车辆参数
L = 2.5; % 车辆轴距
W = 1.7; % 车辆宽度

% 目标停车位置
x_goal = 10; 
y_goal = 0; 

% 初始位置和方向
x0 = -10; 
y0 = 0; 
theta0 = 0; 

% 控制参数
Kp = 1; % 比例增益
Kd = 0.1; % 微分增益

% 时间步长和仿真时间
dt = 0.1; 
Tf = 20; 

% 初始化变量
t = 0:dt:Tf; 
N = length(t); 
x = zeros(N,1); 
y = zeros(N,1); 
theta = zeros(N,1); 
x(1) = x0; 
y(1) = y0; 
theta(1) = theta0; 
e = zeros(N,1); 
de = zeros(N,1); 
delta = zeros(N,1); 

% 循环
for i=2:N
    % 计算误差和误差导数
    e(i-1) = y_goal - y(i-1); 
    if i>2
        de(i-1) = (e(i-1) - e(i-2))/dt; 
    end
    
    % 计算方向控制
    delta(i-1) = Kp*e(i-1) + Kd*de(i-1); 
    
    % 计算车辆运动
    x(i) = x(i-1) + dt*cos(theta(i-1)); 
    y(i) = y(i-1) + dt*sin(theta(i-1)); 
    theta(i) = theta(i-1) + dt/L*tan(delta(i-1)); 
    
    % 终止条件
    if abs(e(i-1))<0.1 && abs(de(i-1))<0.1
        break; 
    end
end

% 绘图
figure; 
plot(x,y); 
hold on; 
plot([x_goal x_goal],[-W/2 W/2],'k--'); 
plot([x_goal x_goal],[y_goal-W/2 y_goal+W/2],'k--'); 
title('Parking Trajectory'); 
xlabel('X Position'); 
ylabel('Y Position'); 
axis equal; 
grid on;

该代码使用了一个简单的比例-微分控制器来生成车辆的平行泊车轨迹。在代码中，您需要设置车辆参数，目标停车位置，初始位置和方向，控制参数等。然后，代码将计算误差和误差导数，并使用比例-微分控制器计算方向控制。最后，代码将计算车辆的运动，并在图形上绘制轨迹。

平行泊车参考轨迹生成matlab代码

平行泊车的参考轨迹生成可以通过以下步骤实现：

1. 定义车辆模型和控制器，包括车辆的长度、宽度、前后轮距离等参数，以及控制器的设计。

2. 根据车辆模型和控制器设计，建立车辆运动学模型和控制器模型。

3. 设计参考轨迹生成算法，包括路径规划和速度规划。

4. 实现参考轨迹生成算法，并将其编写为 MATLAB 代码。

以下是一份简单的 MATLAB 代码示例，用于生成平行泊车的参考轨迹：

% 车辆模型参数
L = 4.5; % 车长
W = 2.0; % 车宽
Lr = 1.5; % 后轴到车尾的距离
Lf = L - Lr; % 前轴到车头的距离
Wl = 1.8; % 左轮距离车辆中心的距离
Wr = 1.8; % 右轮距离车辆中心的距离

% 控制器参数
Kp = 1; % 比例系数
Ki = 0.1; % 积分系数
Kd = 0.1; % 微分系数

% 车辆初始状态
x0 = 0; % 初始横向位置
y0 = 0; % 初始纵向位置
theta0 = 0; % 初始航向角
v0 = 0; % 初始速度

% 参考轨迹生成
t_end = 10; % 车辆行驶时间
dt = 0.1; % 时间步长
t = 0:dt:t_end; % 时间向量
N = numel(t); % 时间步数
x = zeros(N,1); % 横向位置向量
y = zeros(N,1); % 纵向位置向量
theta = zeros(N,1); % 航向角向量
v = zeros(N,1); % 速度向量
x(1) = x0;
y(1) = y0;
theta(1) = theta0;
v(1) = v0;
for i = 2:N
    % 计算控制量
    e_y = -y(i-1); % 纵向位置偏差
    e_theta = atan2(-y(i-1), Lf); % 航向角偏差
    e_v = 1 - v(i-1); % 速度偏差
    u = Kp*e_y + Ki*sum(e_y)*dt + Kd*(e_y - e_y(i-1))/dt; % 控制量
    % 计算车辆状态变化
    x(i) = x(i-1) + v(i-1)*cos(theta(i-1))*dt;
    y(i) = y(i-1) + v(i-1)*sin(theta(i-1))*dt;
    theta(i) = theta(i-1) + v(i-1)/Lf*tan(u)*dt;
    v(i) = v(i-1) + u*dt;
end

% 绘制参考轨迹
plot(x, y);
xlabel('横向位置');
ylabel('纵向位置');
title('平行泊车参考轨迹');

需要注意的是，以上代码是一个简单的示例，实际的参考轨迹生成算法和控制器设计可能更为复杂。此外，该代码并未考虑实际的物理约束和环境因素，因此在实际应用中需要进行修改和优化。