Nmpc与Carsim2017、Matlab2019a联合仿真实现轨迹跟踪

资源摘要信息:"本文档介绍了如何使用nmpc（非线性模型预测控制器）在CARSIM 2017和MATLAB 2019a环境中进行联合仿真以跟踪轨迹。该文档附带的英文文献提供了对相关主题的详细解释。" 在讨论nmpc在CARSIM和MATLAB中应用之前，我们先来理解nmpc、CARSIM和MATLAB这些术语。 **非线性模型预测控制器（nmpc）** nmpc是一种高级的控制策略，利用模型预测控制（MPC）理论来控制非线性系统。MPC是一种计算过程，通过在预测未来的系统行为基础上做出优化决策。该过程在每个控制步骤中，都会解决一个有限时间范围内的最优化问题，来得到当前时刻的最优控制输入。nmpc特别适用于那些模型复杂、动态特性变化较大的系统，比如汽车的动态控制。 nmpc需要一个系统的数学模型，这个模型应当尽可能准确地描述系统的真实行为。在实时应用中，nmpc通常需要快速高效地求解最优化问题，这可能需要强大的计算能力，并且需要对算法进行适当的简化以满足实时性要求。 **CARSIM 2017** CARSIM是一款知名的汽车仿真软件，广泛应用于汽车动力学的研究和开发。它能够模拟不同道路条件和驾驶操作下的车辆响应，为汽车工程师提供了一个高效可靠的仿真环境。CARSIM不仅可以对汽车的动态性能进行精确的建模，还能模拟复杂的驾驶场景，包括不同路况、交通环境和驾驶员行为等。与nmpc结合使用时，CARSIM可以提供一个逼真的测试平台，用于验证和优化控制策略。 **MATLAB 2019a** MATLAB是一种高性能的数值计算语言和交互式环境，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。MATLAB 2019a是该软件的一个版本，其中集成了许多专业工具箱，例如控制系统工具箱、优化工具箱等，这些工具箱为设计和实施nmpc提供了必要的函数和算法。 在MATLAB中开发nmpc，可以通过编写脚本和函数来实现控制器的设计。开发者可以利用MATLAB的矩阵运算能力来处理复杂的数学运算，同时使用内置的函数和工具来设计优化问题的求解器。此外，MATLAB的Simulink模块允许用户将控制算法可视化为图形块，并进行仿真测试。 **nmpc与CARSIM及MATLAB的联合仿真** 将nmpc应用于CARSIM和MATLAB中的联合仿真，意味着我们需要在MATLAB中开发nmpc算法，并通过MATLAB与CARSIM之间的接口（比如使用MATALB的Vehicle Dynamics Blockset）将控制信号发送给CARSIM。在仿真过程中，CARSIM作为一个车辆动力学的模拟器，实时地提供系统的动态响应，而MATLAB则负责处理控制策略的计算和最优化问题的求解。 这种联合仿真方法可以极大地简化对汽车动态控制系统的测试，特别是复杂的非线性控制策略。开发者可以在不受现实世界物理限制的情况下，评估控制算法的性能，从而加速开发流程并降低风险。此外，通过观察仿真结果，开发者可以进一步优化nmpc控制器，以获得更好的控制性能。 **英文文献** 文档所附的英文文献可能包含了对nmpc原理的解释、CARSIM仿真环境的使用方法以及如何在MATLAB中实现nmpc的详细指导。这些文献可能还会包括相关的数学建模技术，最优化算法的介绍，以及如何将这些理论应用到实际的汽车控制系统中。通过阅读这些文献，可以更深入地理解nmpc在实际工程应用中的潜力和挑战，同时为相关领域的研究和开发提供理论基础和实践指导。