基于模型预测控制（MPC）的车辆换道与轨迹跟踪实现
本仓库提供了一套高级驾驶辅助系统（ADAS）的研究资料，专注于应用模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）技术来实现车辆在道路中的换道和精确轨迹跟踪。项目结合了数学建模的严谨性与实际应用的需求，设计了一种高效的五次多项式换道轨迹规划方法，并通过MATLAB与Carsim的联合仿真环境进行验证和控制策略开发。
项目概述
该项目旨在解决自动驾驶领域内的一项关键技术挑战：如何利用先进的控制理论确保车辆在执行换道动作时既能保持行驶安全又能实现平滑舒适的轨迹过渡。模型预测控制以其对系统约束的良好处理能力，成为控制复杂动态过程的理想选择，尤其适合处理车辆动力学限制与道路交通规则等条件下的路径规划与控制问题。
核心特点：
- 五次多项式轨迹生成：采用五次多项式曲线拟合车辆的换道轨迹，以获得平滑且可控的换道过程。
- 模型预测控制（MPC）算法：实施MPC算法进行实时控制决策，优化车辆行为，同时考虑到车辆的动力学限制和交通环境因素。
- MATLAB与Carsim联合仿真：通过MATLAB作为控制策略开发平台，与专业的汽车动态模拟软件Carsim集成，实现从逻辑控制到物理行为的高度仿真实验，增强了方案的实用性和可信度。
使用说明：
- 环境准备：用户需要安装MATLAB以及Carsim软件，并配置相应的接口连接。
- 代码结构：项目包含MATLAB脚本，用于生成控制指令和车辆模型交互；同时可能涉及数据交换格式和仿真设置的特定文件。
- 运行示例：参照提供的示例文件，调整参数进行仿真测试，观察车辆在不同场景下的换道表现和轨迹跟踪精度。
注意事项：
- 请确保你的MATLAB版本支持相关工具箱，特别是用于优化和控制系统设计的部分。
- Carsim的版本兼容性也需要考虑，具体操作步骤或有差异，请参考官方文档进行适配。
- 实际部署前，请在仿真环境下充分测试，保证控制策略的安全性和稳定性。
此项目对于从事自动驾驶研究、车辆控制系统的开发者及研究人员具有高度价值，它不仅展示了MPC在车辆动态管理上的应用潜力，也为理解多学科融合（控制理论、车辆工程与计算机科学）提供了实践案例。