车辆换道与轨迹跟踪：基于 MPC 与 Matlab/Carsim 的联合控制

通过采用五次多项式作为换道轨迹，本研究构建了一个复杂且实用的车辆换道控制系统。 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，它结合了控制理论和优化技术。MPC在每一个控制步骤中都解决一个在线优化问题，预测未来一段时间内的系统行为，基于此来计算当前时刻的最优控制输入。这种方法特别适用于具有动态约束和多输入多输出特性的系统，例如自动驾驶车辆。车辆换道作为自动驾驶中的一项关键技术，需要精确控制以确保安全和效率。通过MPC，可以实现对未来车辆状态的预测和控制，以优化换道过程。 在该资源中，MPC被应用于车辆的轨迹跟踪，这是自动驾驶车辆导航的核心技术之一。轨迹跟踪的目的是使车辆按照既定的路径行驶，这对车辆控制系统的性能提出了很高的要求。为了更好地实现轨迹跟踪，研究中采用了五次多项式来描述换道轨迹。五次多项式因其能够提供足够的灵活性和精确度而被选中，可以生成光滑连续的轨迹，减少在换道过程中产生的机械应力和乘客的不舒适感。 MATLAB是一个高级数学计算软件，广泛应用于算法开发、数据分析、数值计算等领域，而CARSim是一款专业的车辆系统仿真软件，用于模拟真实世界的车辆动态行为。将MATLAB与CARSim联合使用，能够使得开发者在设计MPC控制器时，能够在一个高度仿真的环境中进行测试，从而更加精确地评估和优化控制器性能。联合控制过程需要在MATLAB中编写MPC控制器算法，然后将其与CARSim软件接口对接，以便控制仿真的车辆模型。 整个系统的实现涉及多个领域的知识，包括控制理论、车辆动力学、优化算法、编程和仿真技术。此外，为了实现有效的车辆换道，还需要考虑交通规则、环境感知、车辆间的通信等实际因素。这些知识的综合应用使得本资源的研究成果具有较高的实用价值和市场潜力，尤其对于自动驾驶技术的发展具有重要的意义。 在实际操作中，开发人员需要在MATLAB环境下编写MPC控制算法，然后将其与CARSim软件中的车辆模型相链接。这一过程可能涉及模型转换、接口编程和数据同步等步骤。在CARSim中，可以通过定义不同的道路、环境条件和车辆参数来模拟各种场景，以便对MPC控制器进行充分的测试和验证。 最后，本资源的研究不仅为车辆换道提供了一种可行的解决方案，也为后续相关领域的研究和开发提供了理论和技术基础。"