无人驾驶车辆动力学模型的轨迹跟踪与路径规划研究

资源摘要信息:"在探讨无人驾驶技术时，车辆动力学模型是实现车辆自主控制的基础。本章节将深入讲解如何利用这些模型进行轨迹跟踪与路径规划。轨迹跟踪和路径规划是无人驾驶领域中的核心问题，它们涉及到使无人驾驶车辆在复杂的交通环境中安全、准确地沿着预定的路径行驶。 首先，我们需要了解车辆动力学模型。车辆动力学模型是用于模拟和计算车辆在各种行驶条件下的动态响应。这些模型考虑了车辆的质量、重心、轮胎特性、悬挂系统等，以及外界环境如路面状况、风阻等对车辆运动的影响。这些复杂的模型是轨迹跟踪和路径规划系统的基础，因为它们可以预测车辆在给定输入下的行为。 轨迹跟踪是指根据预定的路径，计算出车辆需要遵循的精确位置和方向。这涉及到精确的控制算法，以确保车辆可以准确地复制这条路径。轨迹跟踪控制是实现这一点的关键技术，它需要处理车辆动力学模型输出的复杂动态响应，并将其转化为车辆实际的控制动作，比如转向、加速和制动。 路径规划是指确定从当前位置到目的地的最短或最优路径。路径规划考虑了道路网络、交通规则、实时交通情况和车辆的动态特性。路径规划算法必须能够快速响应环境变化，并为车辆提供一条可行且安全的路径。在无人驾驶车辆中，路径规划通常需要集成高级算法，如A*搜索算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）或D* Lite等，以处理复杂的多维决策空间。 本章节的重点是将理论与实际应用相结合，详细介绍如何在无人驾驶车辆中实现这些复杂的算法和模型。此外，还会涉及一些实际编程技巧和策略，比如如何使用MATLAB中的m文件（例如chapter5_2_2.m和chapter5_1_1.m）来编写和测试轨迹跟踪与路径规划相关的代码。 综合来看，无人驾驶车辆的轨迹跟踪与路径规划是一项综合性技术，它不仅需要深入理解车辆动力学和高级算法，还需要具备解决实际问题的能力。本章节将会为读者提供全面的知识，帮助他们在无人驾驶技术领域取得进展。"