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

上传者: ivckNRAsFP | 上传时间: 2025-04-09 20:03:48 | 文件大小: 101KB | 文件类型: ZIP
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。

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