自动驾驶规划控制-nmpc路径规划和mpc路径跟踪 matlab和simulink联合仿真，非线性mpc路径规划，线性mpc路径跟踪

(1) 建立自动驾驶电动汽车纵向动力学仿真模型。以某自动驾驶电动汽车为研究对 象， 分别在Matlab/Simulink 和CarSim 环境下搭建了纵向动力学简化模型和整车动力学 模型， 结合模型分析电动汽车的纵向动力学特性， 通过对比实车试验数据与仿真结果， 验证了模型的正确性。 (2) 设计了车速控制系统的整体框架。为实现不同行驶工况下车速的准确控制， 采 用分层式结构设计控制系统， 从车速控制需求出发， 制定了定速与跟随两种控制模式， 细分行驶工况并合理约束其中的关键参数， 为后续速度控制算法设计打下基础。 (3)采用分层式结构设计车速控制系统。上层控制器根据目标车速决策出期望加速 度， 通过建立控制对象模型、车间运动学模型、安全车间距模型， 综合考虑安全性、 舒适性、经济性、跟随性四个性能指标， 结合MPC 模型预测优化控制算法建立目标函 数， 并将其转化为二次优化问题， 求解出汽车行驶的期望加速度。 (4)基千Matlab/Simulink 与CarSim 联合仿真平台搭建了电动汽车速度控制系统， 针对典型的纵向行驶工况， 对所设计的车速控制策略进行仿真验证。

MPC避障 描述 MPC（模型预测控制）实现使用Casadi Python软件包进行数值优化，并使用{numpy + matplotlib}进行可视化。 完整的移动机器人（Mecanum轮式全向移动机器人（MWOMR））用作实现系统。 此外，通过根据障碍物的参数添加不等式约束，可以避免障碍物。 通过动画示例辅助回购，以实现更好的可视化。 卡萨迪（Casadi）： ：//web.casadi.org/ 内容 mpc_code.py →MPC的主要Python脚本 simulation_code.py →一个帮助程序文件，用于实现MPC代码中使用的可视化 main.py →要运行的代码 笔记： 您应该运行main.py 如下插入目标点：[x方向，y方向，角度]，例如：[10,10，pi] 要求 在运行代码之前，请确保您在计算机上安装了Python3.5 +和以下软件包：

基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。 基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。

SIMULINK下建模使用MPC实现道路轨迹追踪

基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式，matlab与carsim联防控制

关于MPC 相关协议 例子

matlab，强化学习MPC模型预测控制算法 基于强化学习+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真 使用matlab2021a或者更高版本运行！！！！

自动驾驶横纵向耦合控制-复现Apollo横纵向控制 基于动力学误差模型，使用mpc算法，一个控制器同时控制横向和纵向，实现横纵向耦合控制 matlab与simulink联合仿真，纵向控制已经做好油门刹车标定表，跟踪五次多项式换道轨迹，效果完美。 内含三套代码，两套采用面向对象编程-一套只对控制量添加约束，一套对控制量和控制增量均添加约束，另外一套采用面向过程编程。

版本：2019b https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/129658856