压缩包中包含4个文件，所以文件都需要放在同一目录下，且最好不要有中文路径，文件采用的是matlab 2018b版本，低于此版本可能打不开，解压后直接用simulink打开.slx文件就能运行，plot_1主要是车位尺寸和道路边界信息，可以在运行simulink文件前先在matlab运行plot_1，不要关闭绘图窗口，然后运行simulink文件，可以更直观的观察到车辆的运动，plot_2主要是绘图代码，具体内容可参考我写的文章《平行泊车系统路径跟踪控制（2）》

人们对可再生能源的使用越来越感兴趣，尤其是对风能和水力发电，应通过适当的技术工具将其有效地转化为电能。 为此目的，由于这些非线性动态过程的特征是在随机输入，激励和干扰的驱动下，在广泛的工作条件下工作，因此，自整定控制技术代表了可以用于此目的的可行策略。 某些已考虑的方法已经在风力涡轮机系统上得到了验证，因此，对水力发电厂使用相同控制方案的适当实施可能会带来重要的优势。 这代表了工作的重点，为这些控制策略在这些能量转换系统的设计和应用方面提供了一些指导。 实际上，似乎与风能和水能相关的研究都减少了共同的方面，因此导致很少交换和分享可能的共同点。 与水力发电系统相比，考虑到更确定的风力区域，这种考虑特别有效。 这样，这项工作就回顾了风力涡轮机和水力发电系统的模型，并研究了不同控制解决方案的应用。 该调查的另一个重要方面涉及对已开发基准模型的分析，其控制目标以及控制解决方案的开发。 这些能量转换系统的工作条件也将被考虑在内，以突出已开发控制策略的可靠性和鲁棒性特征，这对于许多装置的偏远且相对难以到达的位置尤其令人感兴趣。

基于模型预测控制的自动驾驶汽车纵向跟踪控制

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基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题研究

主动前轮转向（active front steering，AFS）和直接横摆力矩控制（direct yaw moment control，DYC）是提升汽车侧向稳定性的重要手段。当汽车侧向失稳时，DYC 的制动干预会引起汽车纵向速度下降，影响汽车的纵向动力学和驾驶舒适性。与 DYC 工作原理不同，AFS 通过转向系统的主动干预能够在不影响纵向动力学和舒适性的前提下提升汽车的侧向稳定性，近年来得到了广泛的研究。本文在现有研究的基础上，基于模型预测控制方法设计一种在预测时域内考虑轮胎力非线性变化的新型线性时变AFS 控制系统，能够有效提高系统的实时性，拓宽 AFS 的工作范围，改善在高速、低附着路面等极限工况下 AFS 汽车的侧向稳定性。 随着汽车智能化和无人化的发展，主动避撞控制逐渐成为提高汽车行车安全、减 少交通事故伤害的重要手段。基于 AFS 的侧向避撞控制只需要较小的转角干预，就 能产生足够的横摆力矩和侧向偏移，相对于纵向避撞控制在高速、低附着路面等极限工况下的纵向避撞距离更短，备受研究学者的青睐。极限工况下轮胎力常常处于非线性区域，汽车在转向避撞过程中容易出现侧滑等危险。因此，本文针对极限工况下汽车转向避撞时的行驶稳定性问题，基于模型预测控制方法设计一种考虑轮胎状态刚度预测的转向避撞控制器，能够较好地兼顾汽车在极限工况下的转向避撞效果和行驶稳定性。 此外，当轮胎侧向力接近饱和时，AFS 的控制性能将接近极限。但此时 DYC 依 然可以利用纵向力产生横摆力矩来保持汽车稳定。因此，AFS 与 DYC 的集成控制可以充分利用两者的优势，进一步提高车辆的侧向稳定性。然而，AFS 和 DYC 对汽车的运动存在相互干涉和耦合，且轮胎的侧向力和纵向力间也存在相互影响，因此 AFS与 DYC 集成控制中转向和制动的控制权分配问题一直是一个研究热点。针对这一研究问题，本文提出一种考虑轮胎均等后备能力的轮胎纵向和侧向力分配方法，并基于线性时变模型预测控制设计了一体式 AFS 与 DYC 集成控制器，能够有效解决 AFS与 DYC 的运动干涉和控制权分配问题，进一步提高汽车的侧向稳定性。