基于Carsim2019与Matlab2018a的Dugoff轮胎模型搭建与验证：精确输出轮胎纵向力与侧向力,使用Carsim和Simulink构建Dugoff轮胎模型：验证纵向力与侧向力精度，附模型文件与详细文档代码注释,Dugoff轮胎模型(Carsim2019，Matlab2018a及以上) 利用Carsim和Simulink搭建Dugoff轮胎模型，并输出轮胎纵向力、轮胎侧向力与Carsim输出的轮胎力进行对比，验证模型精度，如图。 特殊说明:包含模型文件，另外包含详细的说明文档，代码有逐行注释，逻辑清晰，适合学习。 ,Dugoff轮胎模型;Carsim2019;Matlab2018a;模型精度验证;模型文件;说明文档;逐行注释;逻辑清晰。,基于Carsim2019与Matlab2018a的Dugoff轮胎模型验证与学习资源

基于线控转向技术的CarSim与Simulink联合仿真模型研究：涵盖增益传动比模块与电机控制策略等元素的详细解析与应用指南,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型。 模型包括定横摆角速度增益变传动比模块、永磁同步电机FOC控制策略模型以及CarSim输入、输出Cpar文件等。 该模型仅供参考使用 ,线控转向; CarSim; Simulink联合仿真模型; 定横摆角速度增益; 传动比模块; 永磁同步电机FOC控制策略模型; CarSim输入输出; Cpar文件。,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型：增益传动与电机控制整合

内容概要：本文详细介绍了利用罗技G29方向盘、Carsim和Simulink构建低成本驾驶员在环实时仿真系统的方法。主要内容涵盖硬件准备、软件配置、cpar文件调整、UDP通信配置以及模型联合调试等方面。文中提供了具体的代码示例和技术细节，帮助用户快速搭建并优化仿真环境。特别强调了通过调整转向信号比例、设置合理的仿真步长、优化UDP通信等手段提升仿真精度和实时性。此外，还分享了一些实用的小技巧，如使用FIFO队列减少数据丢失、添加低通滤波器稳定信号等。 适合人群：从事自动驾驶算法研究、车辆动力学建模及相关领域的研究人员和工程师，尤其是希望降低实验成本的研究团队。 使用场景及目标：适用于需要进行自动驾驶算法验证、车辆动力学特性研究等场景。主要目标是提供一种经济高效的解决方案，使用户能够在家中或实验室环境中完成专业的驾驶模拟实验，同时确保较高的仿真精度和实时性。 其他说明：文中提到的技术方案不仅能够显著降低成本，还能提高开发效率。对于初学者而言，本文提供的详细步骤和代码示例有助于快速入门。而对于有一定经验的研发人员，则可以通过文中提及的一些高级优化方法进一步提升系统的性能。

Carsim与Simulink联合仿真实现环键盘控制车辆运动：使用matlab2018控制carsim车辆转向、油门刹车等运动模拟系统探索,carsim simulink联合仿真在环键盘控制，通过simulink搭建模型实现键盘输入控制carsim车辆运动，包括控制转向油门刹车等，carsim2019，matlab2018 ,核心关键词：carsim联合仿真; simulink搭建模型; 键盘输入控制; carsim车辆运动控制; 转向油门刹车控制; carsim2019; matlab2018。,MATLAB2018结合CarSim2019：Simulink联合仿真实现键盘控制车辆运动

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》

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。

基于容积卡尔曼滤波(CubatureKalmam Filter, CKF)的车辆状态观测器 Carsim与Simulink联合 可生成C代码 ?CKF算法使用子函数形式编程，在定义好状态方程和观测方程的前提下，可以方便的进行二次开发 可估计车辆纵向车速，质心侧偏角（或侧向车速，默认发质心侧偏角），横摆角速度和四个车轮侧向力(效果见图) Carsim2018 兼容Carsim2019 带有详细注释和说明文档 Carsim与Simulink联合估计难度与单纯的Simulink模型估计难度不同 用Carsim做状态估计的难度在于carsim的车辆模型完全是黑箱状态，为了获得较好的估计结果需要不断的调整车辆模型参数 估计的参数较多也增加了估计难度，比如估计侧向车速需要用到轮胎侧向力，但轮胎侧向力也是需要通过估计获得的，这样就会存在误差的累积，因此估计的参数越多难度越大

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。

内容概要：本文详细介绍了利用Carsim和Simulink构建弯道速度预警系统的全过程。首先，通过Carsim模拟车辆动力学行为，获取关键参数如横向加速度、横摆角速度等；然后在Simulink中建立侧翻和侧滑预警模型，分别采用sigmoid函数和扩展卡尔曼滤波器进行风险评估；最后制定分级预警策略，确保及时有效的安全提示。文中还分享了许多实际操作中的经验和注意事项，如参数调优、数据同步等问题。 适合人群：汽车工程领域的研究人员和技术人员，尤其是对车辆安全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车辆弯道安全预警系统的设计与实现的研究人员。目标是掌握如何通过联合仿真平台提高车辆在复杂路况下的安全性。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释和技术细节，还包括大量实践经验，帮助读者更好地理解和应用相关技术。此外，作者强调了仿真与实际情况之间的差异，并给出了具体的优化建议。

内容概要：本文详细探讨了基于时间到碰撞(TTC)和驾驶员安全距离模型的自动紧急制动(AEB)算法在Carsim与Simulink联合仿真环境下的实现方法和技术要点。文中介绍了AEB算法的核心模块，包括CCR M、CCRS、CCRB模型，以及二级制动策略和逆制动器模型的设计思路。同时，还讨论了控制模糊PID模型的应用及其参数调整方法。此外，文章强调了联合仿真过程中Carsim和Simulink各自的角色分工，即Carsim负责车辆动力学模拟，Simulink承担控制系统建模任务，两者协同工作以完成对AEB系统的闭环仿真。为了验证AEB算法的有效性，作者依据CNCAP和ENCAP法规设置了多种测试场景，并针对可能出现的问题提出了具体的解决方案。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注AEB系统设计与仿真的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解AEB算法原理并掌握其在联合仿真环境下实现流程的研究人员。主要目标是在满足相关法规要求的前提下，提高AEB系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中提供了大量实用的技术细节和代码片段，有助于读者更好地理解和应用所介绍的方法。