低速MPC轨迹跟踪仿真：Carsim与Simulink的联合应用

资源摘要信息:"该资源为一个基于车辆运动学的MPC轨迹跟踪仿真项目，使用了Carsim和Simulink进行联合仿真。项目源码是基于Matlab编写的，目的是实现在低速条件下对车辆路径的精确跟踪。项目已经过测试，运行成功且在答辩中取得了高分评价，适合计算机及相关专业学生和从业者的进一步学习和研究。" 本资源的知识点涵盖了多个领域，主要包括以下几个方面： 1. **车辆运动学基础**：在低速条件下，理解车辆的运动学模型是实现路径跟踪的关键。这涉及到轮胎动力学、转向系统、车辆质量与惯性参数等。车辆运动学模型是本项目的基础，需要对车辆在实际行驶过程中的运动状态进行建模和分析。 2. **MPC（模型预测控制）**：MPC是一种先进的控制策略，它通过对系统未来行为的预测来设计当前的控制动作。在车辆轨迹跟踪中，MPC能够利用车辆运动学模型和当前状态对未来轨迹进行预测，并优化控制输入以减少跟踪误差。MPC通常用于非线性、多变量的控制系统，是本项目的核心算法之一。 3. **Carsim仿真工具**：Carsim是一个广泛应用于汽车工程的多体动力学仿真软件，它能提供精确的车辆模型和环境模拟。在本项目中，Carsim用于模拟车辆在各种工况下的运动，并将其作为MPC控制算法的输入。 4. **Simulink建模与仿真**：Simulink是一个基于Matlab的图形化编程环境，用于模拟、分析和设计多域动态系统。在本项目中，Simulink用于搭建车辆的MPC控制模型，并与Carsim进行联合仿真，以验证控制算法的有效性。 5. **Matlab编程与算法实现**：Matlab是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算的高性能语言和交互式环境。本项目使用Matlab编写MPC控制算法，并调用Carsim模型进行仿真测试。 6. **毕设与项目实践**：资源文件中提到，项目源码来自个人的毕业设计。这说明该资源非常适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工进行深入学习和实践，同样也适合对进阶学习感兴趣的初学者。 7. **远程教学与个性化支持**：资源提供者还提到，如果在使用中遇到问题，可以提供私聊和远程教学帮助，这为学习者提供了额外的学习支持和便利。 8. **代码修改与功能扩展**：资源提供者鼓励有能力的学习者基于现有代码进行修改和功能扩展，说明项目具有一定的灵活性和开放性，可以在原有基础上进行创新和改进。 文件名称列表中的"End-bg.jpg"和"2.png"可能是项目介绍或结果展示的图片文件，而"MpcTracking_BasedGeography-main"则是项目的核心文件夹或代码库，可能包含了车辆模型、MPC控制器设计、仿真脚本和其他相关文件。为了使用这个项目，学习者应首先阅读README.md文件，它通常包含了项目介绍、安装指南、使用方法和可能的FAQ等重要信息。