基于Matlab的车辆运动学MPC轨迹跟踪实现

资源摘要信息:"基于Matlab实现的基于车辆运动学，实现低速度下的MPC轨迹跟踪.zip" 知识点： 1. 概念解释：MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制策略，它利用模型对未来一段时间内系统的动态行为进行预测，并通过优化控制输入来达到控制目标。在车辆控制领域，MPC可以用来跟踪预定的行驶轨迹，特别是在低速行驶时，对车辆的运动学特性有较高的控制要求。 2. 车辆运动学：车辆运动学是指研究车辆在运动过程中各部分运动关系的学科。它包括了车辆的方向控制、轮距变化、转向响应等关键因素的数学描述。在本项目中，基于车辆运动学模型的构建是实现轨迹跟踪的基础。 3. Matlab编程基础：Matlab是一种广泛应用于工程计算、数据分析和可视化的高性能语言，它提供的工具箱可以帮助工程师和科研人员快速实现算法原型和验证。在本项目中，Matlab用于编写MPC控制器代码和进行车辆运动学的模拟分析。 4. 实现轨迹跟踪：在低速度下，车辆的动态性能变化不大，可以通过控制算法较为精确地实现对预设轨迹的跟踪。本项目的核心在于如何利用Matlab编写出能够准确控制车辆按照预定轨迹行驶的MPC控制器。 5. 项目源码分析：资源中包含的源码文件，如mpc_yundongModel.m，可能包含了MPC控制器的实现代码和车辆运动学模型的搭建。此外，chapter4.cpar、chapter4_2021b.slx等文件可能涉及到仿真模型和参数配置。project_upload_all文件可能包含了项目所有相关文件的集合。 6. 项目使用说明：用户在下载后首先需要查看README.md文件，获取项目的基本信息和使用指南。该文件通常会包含代码的安装、配置以及运行环境的设置，确保用户能够顺利执行代码并进行学习和实践。 7. 适用人群：项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工进行学习和深入研究，也适合编程初学者用作进阶学习的材料。同时，由于项目内容丰富且经过实际测试，也适合作为课程设计、作业、毕设项目等使用。 8. 法律声明：下载资源时需要注意README.md文件中提及的法律声明，资源仅限于个人学习和研究使用，切勿用于商业用途。 9. 项目特色：资源由个人完成，经过导师指导并获得认可。在答辩评审中平均分达到了96.5分，说明项目质量高，得到了专业评审的认可。 10. 附加服务：如果用户在下载项目后遇到运行问题，项目提供者可以进行私聊解答，并提供远程教学服务，帮助用户理解并运行项目代码。