自动驾驶横向控制中LQR算法在Carsim与Simulink联合仿真的应用及优化

上传者: SobciZJspf | 上传时间: 2025-04-25 11:18:42 | 文件大小: 738KB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文详细介绍了在Carsim和Simulink联合仿真环境中,利用线性二次型调节器(LQR)算法进行自动驾驶车辆横向控制的方法和技术细节。首先,通过MATLAB函数实现了LQR的设计,重点讨论了状态方程和二次型代价函数的应用,特别是针对不同车速条件下的时变处理。接着,文章深入探讨了状态变量的选择、权重矩阵Q和R的配置以及速率限制器的设置,强调了这些因素对控制系统性能的影响。此外,还提到了一些调试技巧和常见问题的解决方案,如数值稳定性和模型线性化。最后,通过多个实际案例展示了LQR算法的有效性和优越性,特别是在高速变道和紧急情况下的表现。 适合人群:从事自动驾驶研究的技术人员、汽车工程领域的研究人员、对控制理论感兴趣的高级工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解自动驾驶横向控制原理的研究人员和技术开发者,旨在帮助他们掌握LQR算法的具体实现方法,提高车辆路径跟踪的精确度和平顺性。 其他说明:文中提供了大量MATLAB代码片段和调试建议,有助于读者更好地理解和应用所介绍的技术。同时,文章还分享了一些实战经验和教训,为相关项目的实施提供宝贵的参考。

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