【轨迹跟踪Matlab代码】MPC协同自适应巡航控制
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【智能优化算法
🔥 内容介绍
自适应巡航控制是现代汽车技术的重要研究领域，在高速公路上有效维持车辆稳定速度的同时显著提升了驾驶舒适度和安全性。基于MPC（模型预测控制）的协同自适应巡航系统作为一种创新性技术方案，在整合MPC与自适应控制优势的基础上能够有效应对多种驾驶情境和车辆状况的变化需求，并显著提升控制性能与稳定性
该系统采用数学模型为基础的方法进行设计与实现，在动态过程模拟与优化方面具有显著优势。相比于传统PID调节器，在复杂工况下展现出更强的调节效果与稳定性保障能力。而自适应控制系统则是一种能实时根据系统参数及环境条件调整控制参数的调节机制，在应对不同工作状况时表现出更高的灵活性。
基于MPC协同自适应巡航控制系统将两种控制方式进行融合应用，在系统设计中通过建立数学模型并预判车辆动力学行为及周围环境的变化特征，在实时优化系统参数设置的基础上实现对车辆速度值以及跟车间距值的精准调节。相较于传统单一的巡航控制系统方案，在应对复杂多变的道路环境以及不同行驶状态下展现出显著的优势
基于MPC协同自适应巡航控制系统还可以通过构建车辆动力学模型并预测未来环境条件的变化来实现对车辆速度与跟车距离的精准调节。该系统能够通过实时优化调控参数，在不同驾驶环境下表现出良好的稳定性和可靠性。
总结而言，在采用MPC协同工作的自适应巡航控制系统是一种新型先进的控制方案。该系统在面对复杂的驾驶环境以及车辆的不同状态时表现更为出色，并能确保系统运行更加稳定和可靠。随着汽车技术持续的进步和发展趋势日益明显，在未来这一技术有望成为推动汽车巡航控制系统发展的关键方向之一
📣 部分代码
A=[0 1 -1 0;0 0 -1 0;0 0 -2.5 0;0 0 1 0];B=[0;0;2.5;0];B1=[0;1;0;0];C=[1 0 0 1;0 1 0 0;0 0 1 0;0 0 0 1];AR=[0 1 0;0 0 1;0 0 -2.5];BR=[0;0;2.5];CR=[1 0 0;0 1 0;0 0 1];[ARd,BRd]=c2d(AR,BR,0.1);% C=[1 0 0 1;0 1 0 0];% Ts=0.01; %采样时间[Ad,Bd]=c2d(A,B,0.1);[Ad1,Bd1]=c2d(A,B1,0.1);%生成离散状态空间模型save('dstatespace.mat');
代码解读⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 乔彦夫.基于多目标柔化的电动汽车自适应巡航控制策略研究[D].大连理工大学[2023-12-19].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.868329.
本研究的主要作者包括贾一飞教授及其团队成员蒋朝阳和黄夏旭，在第44届中国汽车工程学会年会与展览会（CIEAA·CCPT）上发表了题为"基于模型预测控制的方法实现车辆变道策略设计"的研究论文
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
以下是对原文内容的改写
2.图像处理方面
图像识别技术、图景分割方法、目标检测算法、信息隐藏方案、对齐技术途径、拼接处理方式、多源图象融合策略、增强处理手段以及压缩感知技术体系
3 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP及其相关类型如MVRP等）、基于三维空间的无人机运动规划（包括多旋翼无人机）、多旋翼无人机协同操作技术研究、基于编队形式的无人机应用方案设计研究、工业机器人运动学与轨迹生成技术研究以及基于栅格地图的空间移动策略设计研究等；此外还包括多种运输模式联合调度策略分析以及在特定场景下的多式联运协调优化方法研究
4 无人机应用方面
多型无人飞行器路径规划方案、多型无人飞行器动态控制策略、多型无人飞行器编队协调机制、多型无人驾驶飞机协同操控模式、多目标无人驾驶飞机任务分配方案、多目标无人驾驶飞机安全通信轨迹实时优化算法
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署方案设计、数据通信协议改进研究、路径规划策略制定、目标位置估计算法开发、基于Dv-Hop的位置估计算法设计与实现、基于Leach的能量管理机制构建研究、WSN网络覆盖质量评估指标建立及应用研究、多播技术性能参数分析及优化方法研究、基于RSSI的位置估计算法设计
6 信号处理方面
基于时钟同步的精确时钟同步优化算法研究