相关博文请查看：https://blog.csdn.net/weixin_44044411/article/details/107969423，本视频为博主上传的，此博文的配套仿真视频

深入分析了基于动态车辆模型的百度Apollo平台上的线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)横向控制算法。通过对这两种算法的比较研究，揭示了它们在处理车辆横向控制问题时的性能差异和适用场景。文章提供了详细的算法原理、仿真结果以及在实际车辆上的测试数据，为自动驾驶车辆的横向控制提供了有价值的参考。 适用人群： 本研究适合自动驾驶技术、控制理论、车辆工程等领域的专业人士，以及对智能车辆控制和自动驾驶系统设计感兴趣的学生和研究人员。 使用场景： 研究成果可以应用于自动驾驶车辆的横向控制策略设计，提高车辆的行驶稳定性和安全性，同时为自动驾驶系统的进一步优化提供理论依据。 目标： 旨在评估和优化自动驾驶车辆的横向控制算法，推动自动驾驶技术的发展，增强智能交通系统的安全性和可靠性。 关键词标签： 动态车辆模型 百度Apollo LQR MPC横向控制

车辆二自由度（三种方式），三自由度，四自由度车辆模型，参数齐全，可完美运行，绝不忽悠！(Vehicle two degrees of freedom (three ways), three degrees of freedom, four degrees of freedom vehicle model, complete parameters, perfect operation, never fooling!)

全套现代汽车：17辆漂亮的汽车； 具有镜面反射（金属工作流程），法线和咬合图的PBR材料 准备用于任何交通系统或作为简单的静态预制件。 网格非常详细，因此暂时不适合移动。 每辆车都有自己的预制件和材料，玻璃和标牌除外，其中所有车子共享相同的材料。

《无人驾驶车辆模型预测控制 [龚建伟，姜岩，徐威著]》，带有目录，查看方便。 本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。, 本书可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究参考资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。

无人驾驶车辆模型预测控制代码

无人驾驶车辆模型预测控制程序代码

无人驾驶车辆模型预测控制 第二版 程序代码 北理工

四分之一车辆主动悬架滑模控制仿真，适合滑模控制入门练习使用

Unity3D智慧交通AI插件Urban Traffic System ，大量人物和车辆模型