自动驾驶中的非线性与线性MPC规划控制仿真
项目简介
本项目专注于自动驾驶技术的核心环节——路径规划与轨迹跟踪，通过结合Matlab和Simulink的强大工具集，实现了非线性模型预测控制（NMPC）用于路径规划，以及线性模型预测控制（L-MPC）进行精确的路径跟踪。这一资源为研究者和工程师提供了一套实用的仿真平台，以深入理解并开发高级自动驾驶算法。
主要功能
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非线性MPC路径规划：采用NMPC策略来处理复杂环境下的动态规划问题，能够适应不规则道路、避障等实际挑战，展示了在自动驾驶场景下对车辆行为的精准预判和规划能力。
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线性MPC路径跟踪：在已知路径基础上，利用L-MPC确保车辆能精确沿预定路径行驶。此部分特别适用于平滑路径上的精确跟随，体现系统对微小偏差的纠正能力。
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Matlab & Simulink联合仿真：通过集成Matlab强大的数学计算能力和Simulink的可视化建模，提供了从理论到实践的无缝连接，使得算法的验证与优化更加直观高效。
技术亮点
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实时仿真环境：模拟真实世界的复杂交通情况，包括多种路况和动态障碍物，展示控制器的实时响应能力。
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灵活配置参数：用户可以调整MPC参数，如预测步长、控制间隔等，探索不同设置下的性能差异。
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代码可扩展性：提供的代码结构清晰，易于理解和修改，便于进一步的研发或教学用途。
使用指南
- 环境准备：确保你的系统上安装了最新版本的MATLAB，并且支持Simulink环境。
- 打开项目：将本资源解压至本地目录，在MATLAB中打开主Simulink模型文件。
- 配置参数：根据需要调整MPC控制器的参数，这些设置可以在相应的S函数或MATLAB函数中找到。
- 运行仿真：配置完成后，运行仿真，观察车辆如何基于设定的策略执行路径规划与跟踪。
- 分析结果：仿真结束后，分析轨迹数据，评估NMPC与L-MPC的性能。
应用领域
- 自动驾驶系统研发：为车辆路径规划与控制算法开发提供测试床。
- 学术研究：帮助学生和研究人员理解MPC原理及其在自动控制领域的应用。
- 教育实训：作为高校自动化、车辆工程等专业课程的教学辅助材料。
通过本项目的学习与实践，您可以深入了解自动驾驶中规划与控制的关键技术，为创新解决方案打下坚实基础。