自动驾驶横纵向耦合控制-复现Apollo横纵向控制
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。
自动驾驶技术是当前技术领域中备受关注的热门话题，而横纵向耦合控制是自动驾驶技术中的一个重要控制策略。在这篇文章中，我们将围绕着自动驾驶横纵向耦合控制-复现Apollo横纵向控制的主题，探讨该控制策略的具体实现。
基于动力学误差模型的横纵向耦合控制是实现自动驾驶的关键。该控制器通过使用mpc算法同时控制横向和纵向，有效地解决了传统控制方法中横纵向控制之间的相互影响问题，提高了自动驾驶的安全性和稳定性。该算法的核心在于基于动力学误差模型，将车辆的状态以及目标轨迹的误差作为控制输入，通过优化控制量来实现横纵向耦合控制。
为了验证实现了横纵向耦合控制的自动驾驶车辆的运行效果，我们使用matlab与simulink联合仿真。在纵向控制方面，我们使用已经做好油门刹车标定表的五次多项式曲线作为目标轨迹，通过跟踪目标轨迹来计算出控制输入。在横向控制方面，我们选择了换道轨迹来验证该控制策略的有效性。仿真结果表明，该算法能够完美地控制车辆行驶，并具有较好的鲁棒性和实用性。
实现自动驾驶横纵向耦合控制的过程中，我们编写了三套代码。其中，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。另外一套则采用面向过程编程。通过对代码的不断优化和完善，我们实现了自动驾驶横纵向耦合控制的具体实现。
总之，自动驾驶横纵向耦合控制是自动驾驶技术中的重要控制策略。基于动力学误差模型的mpc算法是实现该控制策略的有效途径。而在具体实现过程中，代码的编写和优化是实现该控制策略不可或缺的过程。相信在不断的探索和实践中，自动驾驶技术将不断发展和完善，为我们的出行带来更加便捷和安全的体验。
相关代码,程序地址：http://lanzouw.top/704691994255.html