CarSim与Simulink联合控制四轮独立驱动汽车轨迹与稳定性

资源摘要信息:"四轮独立驱动汽车自动轨迹跟踪与横向稳定性控制是利用先进的控制算法，结合车辆动力学模型和控制理论，实现对汽车在复杂路况下行驶的精确控制。本案例中，上下层控制器协同工作，上层控制器应用模型预测控制（MPC）算法，输出附加横摆力矩和方向盘转角，以实现对汽车轨迹的精确跟踪和横向稳定性控制。MPC是一种先进的控制策略，它通过优化当前时刻到未来一定时间内的控制输入来使得系统性能最优。在本案例中，MPC控制器使用代码实现，其基本原理是将MPC问题转化为二次规划（Quadratic Programming, QP）方法进行求解。 二次规划是一种特殊的数学优化问题，它求解的是一个线性目标函数，在一组线性不等式约束下最大化或最小化。QP在控制系统中的应用非常广泛，尤其是在处理有约束条件的优化问题时。在本案例中，MPC转化为二次规划的方法可能是通过将预测模型、成本函数以及约束条件线性化后，形成一个标准的二次规划问题来求解。 下层控制器则基于优化控制原理进行转矩分配，确保四轮独立驱动汽车的动力可以按照上层控制器的指令进行精确分配。这样的控制器设计能够有效地控制车辆动态响应，提高车辆的操控性能和稳定性，同时还能增加系统的安全性和可靠性。 整个系统使用了二自由度车辆模型，该模型是车辆动力学中常用的一个简化模型，可以用来描述汽车的横摆运动。模型中包含了汽车质量和悬挂系统等参数，通过这些参数可以模拟车辆在不同驾驶条件下的行为表现。 学习本案例模型，可以掌握MPC控制原理及其在实际问题中的应用；了解如何将MPC问题转化为二次规划问题并求解；深入理解轨迹跟踪控制策略；掌握MATLAB软件中二次规划和非线性规划命令的使用方法。MATLAB作为一款强大的数学计算和仿真软件，在工程和科研领域被广泛应用，特别是在控制系统的开发与测试中。CarSim作为一个高级的车辆仿真软件，能够提供高度逼真的车辆动态模型，它可以与MATLAB/Simulink无缝集成，使得车辆控制系统的开发和测试更加高效。 本案例中所使用的MATLAB版本为2018b，CarSim版本为2018，提供了与案例相关联的完整详细推导文档，为学习者提供了深入学习和实践的机会，使得学习者能够充分理解模型的构建过程以及控制器的设计原理。 综合来看，该案例是典型的机电一体化和自动化领域研究课题，涵盖了计算机控制、车辆动力学、系统优化等多个学科的知识点，对于希望在这些领域进行深入研究和实践开发的工程师和技术人员具有重要的参考价值。"