MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真的无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法

资源摘要信息:"该文档详细介绍了基于模型预测控制（MPC）的无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法。该算法是通过MATLAB/Simulink软件和Carsim软件的联合仿真来实现的。首先，文档介绍了模型预测控制的概念和在无人驾驶汽车轨迹跟踪中的应用。模型预测控制是一种先进的控制策略，它通过预测未来一段时间内的系统行为，来进行当前时刻的最优控制决策。在无人驾驶汽车领域，MPC可以实现对车辆行驶轨迹的精确控制，提高车辆的行驶安全性和舒适性。 接着，文档描述了如何在MATLAB/Simulink环境下实现MPC算法。MATLAB/Simulink是一个基于图形化编程的仿真和模型设计工具，广泛应用于控制系统的设计和仿真。通过该环境，开发者可以方便地构建控制系统的模型，并进行仿真测试。文档中提到的cpar, par, slx文件，分别是Carsim仿真参数文件、Matlab脚本文件和Simulink模型文件，这些文件是实现仿真不可或缺的部分。 文档还指出了该算法支持的软件版本，即MATLAB2018和Carsim2019。这意味着开发者需要确保自己的工作环境与这些版本兼容，以保证仿真的正常进行。文档强调了在进行仿真之前，需要先导入cpar文件，然后将该文件发送到Simulink环境中。这一过程确保了仿真所需的参数被正确加载。 此外，文档提到了算法代码的可修改性。开发者可以对代码进行修改，以便根据实际需求调整控制算法。S-Function是Matlab中用于自定义Simulink模型功能的一种方式，它允许开发者编写自己的C、C++或Matlab代码，并将其嵌入到Simulink模型中。通过运用S-Function函数，开发者可以实现更复杂的功能和算法，从而提高控制系统的灵活性和性能。 最后，文档还提到了四轮转向汽车轨迹跟踪模型。四轮转向技术（4WS）是一种可以使汽车后轮与前轮同方向或反方向转向的技术，这种技术可以显著提高汽车的机动性和稳定性。在无人驾驶汽车的轨迹跟踪中，四轮转向模型能够提供更为精准的车辆控制，尤其在复杂的行驶环境中，可以更好地保持车辆按照预定轨迹行驶。 综上所述，该文档提供了一套完整的基于模型预测控制的无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法实现方法。开发者可以通过MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真，利用提供的仿真文件和代码，构建并测试自己的无人驾驶汽车轨迹跟踪控制系统。"