内容概要：本文详细介绍了如何利用CarSim和Simulink进行自动驾驶汽车的轨迹跟随、车道保持及横向控制的联合仿真。首先，通过配置CarSim中的车辆参数文件(cpar)并将其与Simulink连接，搭建了一个能够模拟车辆行驶行为的基础平台。接着，在Simulink中构建了轨迹生成器、MPC控制器以及PID控制器等关键组件，用于生成参考路径并计算所需的转向角度和其他控制指令。文中还提供了具体的代码片段，展示了如何实现正弦波形路径生成、模型预测控制的成本函数设计、PID控制器的参数调节方法等内容。此外，针对可能出现的问题，如仿真速度慢、控制不稳定等，给出了相应的解决方案和技术细节。 适合人群：从事自动驾驶研究的技术人员、高校相关专业师生、对车辆控制系统感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动驾驶车辆横向控制原理的研究人员，旨在帮助他们掌握CarSim与Simulink联合仿真的具体步骤，从而更好地应用于实际项目开发中。 其他说明：文章不仅涵盖了理论知识，还包括了许多实践经验分享，如参数选择、故障排查等，有助于提高读者的实际操作能力。

基于LQR算法的自动驾驶车道保持辅助(LKA)系统的设计与实现方法。首先解释了LKA的基本概念及其重要性，接着深入探讨了使用经典二自由度自行车模型来描述车辆动态特性，并展示了如何利用Matlab定义状态空间方程。随后，文章讲解了LQR控制器的设计步骤，包括选择合适的Q和R矩阵以及求解反馈增益矩阵K的方法。此外，还阐述了如何将Carsim软件用于模拟车辆动力学行为，而Simulink则用来运行控制算法，两者通过特定接口进行数据交换，实现了联合仿真平台的搭建。文中提供了具体的S-function代码片段，用于展示如何在Simulink中处理来自Carsim的数据并计算所需的前轮转角。最后分享了一些调参技巧，如调整Q矩阵中各元素的比例关系以改善系统性能，确保车辆能够稳定地沿车道行驶。 适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的科研人员、工程师以及相关专业的学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解LQR算法在自动驾驶领域的应用，特别是想要掌握车道保持辅助系统设计流程的人群。通过本教程可以学会构建完整的LKA控制系统，从理论推导到实际仿真的全过程。 其他说明：文中提到的内容不仅涵盖了LQR算法的基础知识，还包括了许多实用的操作细节和技术要点，有助于读者更好地理解和应用这一先进的控制策略。同时鼓励读者尝试不同的参数设置，探索更多可能性。

carsim与Simulink联合仿真：轨迹跟随与车道保持功能下的横向控制及多点预瞄算法实战指南,carsim与Simulink联合仿真：轨迹跟随与车道保持技术，横向控制及多点预瞄算法实践指南,carsim与simulink联合仿真（6）——轨迹跟随，车道保持，横向控制，多点预瞄算法 提供carsim的cpar文件导入即可使用 提供simulink的mdl模型文件支持自己修改 提供模型说明文件 ,联合仿真; 轨迹跟随; 车道保持; 横向控制; 多点预瞄算法; cpar文件导入; mdl模型文件; 模型说明文件,《Carsim与Simulink联合仿真（六）：实现轨迹跟随与车道保持》

Uniform provisions concerning the approval of vehicles with regard to Automated Lane Keeping System

依据车辆编号将US101中的数据进行整合，筛选车道保持的车辆信息，每个sheet都是一个车道保持车辆的全部时刻的信息，适合于做轨迹规划，预测和分析决策的同学，信息全面，价格低廉

资源为基于汽车二自由度动力学模型的LKA（车道保持）功能LQR控制算法的simulink模型以及相关参数的.m文件。下载后可直接使用MATLAB与CarSim进行联合仿真。可供初学者学习理解LQR控制算法的实现原理。

UN R157 关于自动车道保持系统车辆认证的统一规定(中英文版)

ISO 11270-2014 智能运输系统 - 车道保持辅助系统（ LKAS ） - 性能要求和试验方法

车道保持控制参数的调整方法装置设备和存储介质 .pdf

在PreScan中基于预瞄算法+PD控制，(附带PreScan完整工程以及帮助文档一份，包学会)实现车辆的自动车道保持。后续通过修改预瞄误差，可以实现PreScan中的路径跟踪