人工势场法换道避撞与MPC模型预测控制联合仿真研究：轨迹规划与跟踪误差分析,人工势场法道主动避撞加mpc模型预测控制，carsim和simulink联合仿真，有规划和控制轨迹对比图。 跟踪误差良好，可以作为学习人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用资料。 ,核心关键词：人工势场法; 换道; 主动避撞; MPC模型预测控制; Carsim和Simulink联合仿真; 规划; 控制轨迹对比图; 跟踪误差。,"人工势场法与MPC模型预测控制联合仿真：自动驾驶汽车换道避撞策略研究" 在自动驾驶汽车技术的开发中，轨迹规划与控制是确保车辆安全、平稳运行的核心技术之一。人工势场法作为一种启发式方法，在轨迹规划上有着广泛的应用。通过模拟物理世界中的力场效应，人工势场法能够在复杂的驾驶环境中为自动驾驶车辆提供一条避开障碍物、实现平滑换道和避撞的路径。这种方法通过对势场的计算，指导车辆避开高势能区域，从而找到一条低势能的最优路径。 MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制策略，它通过建立车辆的动态模型并预测未来一段时间内的车辆状态，从而实现对未来控制动作的优化。在自动驾驶领域，MPC能够结合车辆当前状态、未来期望状态以及约束条件（如速度、加速度限制等），实时地计算出最优的控制输入序列，以达到预定的行驶目标。 当人工势场法与MPC模型预测控制相结合时，不仅可以实现复杂的轨迹规划，还可以通过MPC的预测能力提升轨迹的跟踪性能。这种联合仿真研究，利用Carsim软件进行车辆动力学模型的建模和仿真，再通过Simulink进行控制策略的实现和验证，能够有效地分析轨迹规划与控制的性能，尤其是跟踪误差。 在本次研究中，通过Carsim和Simulink的联合仿真，可以清晰地展示出规划轨迹与控制轨迹之间的对比。这种对比有助于直观地评估控制策略的优劣，并为自动驾驶汽车的进一步开发提供指导。研究中提到的跟踪误差良好，说明了联合使用人工势场法和MPC模型预测控制能够有效地降低误差，提高轨迹跟踪的精确度。 本研究不仅在技术上取得了进展，同时也为学习和理解人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用提供了宝贵的资料。通过对人工势场法的理解和掌握，工程师和研究人员可以更好地设计出符合实际需求的自动驾驶系统。而MPC模型预测控制的引入，则进一步提升了系统的智能化水平，使得自动驾驶汽车能够在更复杂的交通环境中安全、高效地行驶。 人工势场法与MPC模型预测控制的联合应用，为自动驾驶汽车的轨迹规划与控制提供了一种新的思路和技术路线。这种结合不仅优化了路径选择，还提高了控制精度，为自动驾驶汽车的商业化落地奠定了坚实的技术基础。

路噪主动控制技术的实车应用与工程化产品开发 埃库特的ANC技术包含EOC(发动机主动降噪)和RNC(路噪主动 控制)。 除了可以提供ANC控制器本身， 埃库特还可以提供必要的技术 支撑， 帮助OEM完成ANC系统的定义： ➢ 汽车原始噪声测试与分析； ➢ 参考信号拾取传感器性能定义； ➢ 误差信号拾取麦克风性能定义； ➢ 扬声器与低音炮性能定义； ➢ 参考传感器安装位置选择； ➢ 误差麦克风安装位置选择； ➢ ANC控制性能验证

车辆主动悬架防侧翻控制研究：基于Simulink与Carsim联合仿真试验的效果分析,车辆主动悬架防侧翻控制：Simulink与Carsim联合仿真试验及力矩分配策略实现侧倾稳定性,车辆主动悬架防侧翻控制 利用Simulink和Carsim进行联合仿真，搭建主动悬架以及防倾杆模型，在不同转角工况下进行仿真试验，设置滑模等控制器计算维持车辆侧倾稳定性所需的力矩，将力矩分配到各个悬架实现控制效果。 控制效果良好，保证运行成功。 ,车辆主动悬架防侧翻控制; 联合仿真; 主动悬架模型; 防倾杆模型; 滑模控制器; 侧倾稳定性; 力矩分配。,联合仿真验证：主动悬架防侧翻控制策略优化

描述 　　此近场通信（NFC）参考设计提供实现NFC对等模式（P2P）应用的固件示例。其目的是向应用开发者展示以有源和无源模式使用TRF7970A实现稳定的对等模式项目的正确方法。对等模式协议的复杂性和需要查阅的NFC文档的庞大数量一向是开发者创建NFC应用时所面临的障碍。该参考设计通过提供少量（一共五个）易于使用的应用编程接口（API）解决了该问题。随附的文档、硬件和示例代码允许设计人员使用MSP430或其他精心挑选的MCU快速实现NFC P2P功能。 　　特性 　　●与最常见的支持NFC功能的移动设备之间实现了业经证实的互操作性 　　●支持简单NDEF交换协议（SNEP）和逻辑链路

AEB ，自动紧急避撞系统，主动避撞，Carsim Trucksim与simulink联合仿真； 车辆逆动力学模型； 制动安全距离计算； 期望制动加速度； 节气门控制； 制动压力控制； 可实现前车减速，前车静止，前车匀速纵向避撞；

锂电池主动均衡simulink仿真 四节电池 基于buckboost(升降压)拓扑 （还有传统电感均衡+开关电容均衡+双向反激均衡+双层准谐振均衡+环形均衡器+cuk+耦合电感）被动均衡电阻式均衡 、分层架构式均衡以及分层式电路均衡，多层次电路，充放电。

摘要提到的基于RMQGS-APS-Kriging的主动学习结构可靠性分析方法，是一种旨在提高机械产品结构可靠性分析精度和效率的技术。该方法主要由以下几个关键步骤构成： 1. **随机移动四边形网格抽样 (RMQGS)**：这是一种用于选取初始样本点的策略。RMQGS方法在设计空间中生成一个四边形网格，然后随机移动这些点以避免采样点过于集中或疏离，从而得到更均匀的样本分布，有助于后续性能函数值的准确计算。 2. **差分进化算法 (Differential Evolution, DE)**：DE是一种全局优化算法，它被用来优化Kriging代理模型的构建。通过对初始样本点的性能函数值进行计算，DE可以找到性能函数的高精度近似解，建立高质量的Kriging模型。 3. **交替加点策略 (Alternate Point Strategy, APS)**：在每次迭代中，通过欧式距离定义一个抽样限定区域，以此确定新的样本点可能存在的范围。然后，APS交替使用主动学习U函数和改进EI函数来筛选出最佳样本点，这些点能最大化模型的预测精度或降低不确定性。 4. **主动学习U函数和改进EI函数**：这两种函数是用于指导样本点选择的评估标准。主动学习U函数考虑了样本点的不确定性，而改进EI函数则是在考虑了模型的预测不确定性和样本点的价值基础上进行优化，它们共同帮助找到最能提升模型性能的样本点。 5. **Kriging代理模型**：Kriging是一种统计学上的插值技术，用于构建输入变量与输出变量之间的数学模型。在这个方法中，Kriging模型作为性能函数的近似，能够减少直接计算性能函数的次数，提高计算效率。 6. **子集模拟 (Set Simulation, SS)**：SS方法被用于计算由优化Kriging模型拟合的性能函数的可靠度。通过多次模拟，SS可以估算结构的失效概率，同时提供收敛性检查，以确保计算结果的准确性。 7. **收敛准则**：在整个分析过程中，通过监控Kriging模型的性能和可靠度计算的收敛情况，确定何时停止迭代，从而得到最终的结构可靠度估计。 通过这种RMQGS-APS-Kriging的主动学习方法，可以有效地处理机械产品的“黑箱”问题，即那些内部机理复杂、难以解析的性能函数，同时兼顾分析精度和计算效率，实现对结构可靠性的精确评估。相比于传统的基于代理模型的可靠性计算方法，该方法在减少性能函数调用次数和缩短计算时间方面表现出显著优势。

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考虑磁流变减振器阻尼力和悬架弹性元件非线性特性，建立车辆半主动悬架非线性动力学模型。应用微分几何非线性控制，经过适当的非线性状态和反馈变换，实现半主动悬架非线性系统的精确线性化，并对系统实施非线性状态反馈控制；根据预定的控制目标及模糊控制策略调节控制参数，设计模糊控制器，对悬架系统进行了控制仿真研究；利用神经网络模式识别能力对输入数据处理辨别，设计控制网络层，从而达到提高悬架工作性能，改善汽车行驶舒适性的目的。将三种非线性控制方法的仿真结果进行分析比较表明：经模糊控制或神经网络控制后的悬架承受的冲击响应小

电机控制器，电动车电驱方案，主动阻尼控制，damping control，转矩补偿，振动、谐振抑制 公司多个量产实际项目中用的， matlab二质量模型… 使用巴特沃斯高通滤波器提取转速波动进行转矩补偿，实现主动阻尼 加速度反馈: 等效增加电机惯量 提供详实文档、仿真模型… 效果如图，可将绿色曲线中明显的波动抑制，达到红色曲线效果…