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。
2024-04-28 14:08:31
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（1）Frenet坐标系下动力学建模
（2）自动驾驶车辆的换道轨迹规划
针对五次多项式换道法仅在初始时刻规划换道轨迹的问题，本文结合行驶环境边 界条件，建立五次多项式换道轨迹模型。将换道轨迹规划解耦成横、纵向轨迹规划。 综合考虑换道性能指标，建立横向轨迹优化模型。
（3）自动驾驶车辆的换道轨迹跟踪控制
针对轨迹跟踪控制算法计算量大，鲁棒性差等问题，本文对横、纵向轨迹跟踪进 行解耦控制，从而降低计算量。采用实验的方法，制作油门/刹车标定表，通过双PID 控制器进行纵向轨迹跟踪控制；采用Ackermann公式设计控制函数，将滑模切换函数 替换为状态向量的第四个状态量，从而证明系统运动点到达滑模面以后，不受外界扰 动影响，具有较好的鲁棒性；通过李雅普诺夫函数证明了系统可以在有限时间内到达滑模面。
（4）高速行驶环境下两种换道场景的仿真验证
通过Matlab/Simulink分别与Prescan、Carsim联合仿真，对自动驾驶车辆的换道 轨迹规划与跟踪控制进行仿真验证。仿真结果表明，加入模型预测控制算法的五次多 项式轨迹规划方法可以有效的动态规划换道轨迹。
2024-04-27 16:07:08
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变频器、整流器等各种非线性电力电子器在煤矿供电系统中广泛使用,导致电网谐波问题日益突出。在电力系统中安装有源电力滤波器等装置可以地抑制谐波进而改善电网电压电流畸变情况。由于煤矿系统电网有其自身独特的复杂情况,对有源电力滤波器的稳态性能和动态性能有很高的要求。为了兼顾有源电力滤波器的动态性和稳态性,针对有源电力滤波器控制部分采用改进重复控制和PI控制并联的方式增强补偿效果。在传统重复控制器中引入无差拍控制,利用无差拍控制的超前计算误差的特性提高重复控制器的响应精度,仿真结果验证了该方法的可行性。
2024-01-10 20:23:42
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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！！！！
2023-12-08 09:42:15
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<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>针对无人直升机模型阶数比较高, 设计常规反步法控制器时面临着对虚拟控制输入信号求导过程较为繁琐
的缺陷, 提出一种基于滤波器反步法的控制方法. 首先, 通过滤波器而非直接解析地对虚拟控制量求导, 从而显著简
化了反步控制器的设计过程, 而且由于导数是通过积分过程而非微分得到, 大大降低了测量噪声的影响; 然后, 基于
李雅普诺夫稳定性理论证明了补偿跟踪误差是全局指数稳定的; 最后, 通过仿真结果进一步验证了所提出方法的稳
定性和有效性.</body></html>
的缺陷, 提出一种基于滤波器反步法的控制方法. 首先, 通过滤波器而非直接解析地对虚拟控制量求导, 从而显著简
化了反步控制器的设计过程, 而且由于导数是通过积分过程而非微分得到, 大大降低了测量噪声的影响; 然后, 基于
李雅普诺夫稳定性理论证明了补偿跟踪误差是全局指数稳定的; 最后, 通过仿真结果进一步验证了所提出方法的稳
定性和有效性.</body></html>
2023-06-06 14:11:22
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针对力跟踪时环境刚度不确定及环境位置动态变化的未知性,提出一种非结构环境下基于自适应变阻抗的力跟踪控制策略.首先,通过建立机器人与环境的接触力模型,分析理想情况下对环境刚度和环境位置的要求;然后,建立新的阻抗模型来适应环境刚度不确定的情况,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行在线自适应调节,用于实时地补偿对环境动态变化的未知性,并对自适应变阻抗的稳定性进行证明;最后,对经典的定阻抗与所提出的自适应变阻抗进行非结构环境下的仿真和物理实验的对比,实验结果表明该策略相比于定阻抗控制能够达到更好的力跟踪效果.
2023-04-13 00:03:41
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为提高移动机器人对特定轨迹的重复跟踪能力，提出了采用开闭环PD型迭代学习控制算法对移动机器人进行轨迹跟踪控制的方法。建立了包含外界干扰的非完整约束条件下的轮式移动机器人运动学模型，给出了系统的控制算法和控制结构。仿真结果表明，采用开闭环PD型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是可行有效的，收敛速度优于其他迭代学习算法。
2023-04-12 22:07:35
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针对具有通信时延的二阶多智能体系统的有限时间一致性控制问题，分别研究了具有固定拓扑和切换拓扑网络结构情形下的二阶多智能体系统的有限时间一致性。为使多智能体系统能在有限时间内可以达到一致，引入一致性控制增益矩阵并设计了相应的基于相对位置和相对速度的时延状态误差有限时间一致性控制算法，利用系统模型转换，泛函微分方程稳定性理论和有限时间Lyapunov稳定性定理得到了使系统在有限时间内达到一致跟踪的最大时延上界值。最后，仿真实验结果验证了所得理论的正确性和有效性。
2023-03-25 19:54:53
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通过分析动力分散式高速动车组多动力单元制动过程中制动力和速度之间的关系，根据动车组制动过程中的运行数据和制动特性曲线，建立高速动车组制动过程多动力单元的分布式三阶自回归模型;采用多 变量广义预测控制方法，实时生成各动力单元所需制动力，实现制动过程中对动车组各动力单元给定速度的跟 踪控制。采用 MATLAB软件和给出的建模方法以及跟踪控制方法，以 CRH380A 型高速动车组为例进行跟踪控 制仿真。结果表明:由仿真计算得到的动力单元速度与其实际速度的最大正负误差之绝对值均小于2km·h-1，均方根误差小于1km·h-1，均满足高速动车组运行过程的速度误差要求，验证了所建模型的准确性;高速动车组在制动过程中各动力单元对给定速度跟踪控制的最大绝对误差仅为0.195 8km·h-1，大大优于传统的多变量比例积分微分控制方法，满足制动过程中对动车组运行安全、舒适和停靠准确的要求。
2023-03-17 15:04:03
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