自动驾驶横纵向耦合控制 - 基于Apollo的MPC实现

【下载地址】自动驾驶横纵向耦合控制-基于Apollo的MPC实现 本项目旨在复现实现自动驾驶汽车的横纵向耦合控制，灵感源自Apollo自动驾驶系统中的控制策略。通过结合动力学误差模型与现代预测控制（MPC）技术，此项目展示了一种创新方法，即利用单个控制器同步管理车辆的横向与纵向运动，从而达到高效、平滑的自动驾驶控制目标。该方案特别适用于复杂道路环境下的轨迹追踪，如执行五次多项式换道动作 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/6c5e2

项目简介

本项目旨在复现实现自动驾驶汽车的横纵向耦合控制，灵感源自Apollo自动驾驶系统中的控制策略。通过结合动力学误差模型与现代预测控制（MPC）技术，此项目展示了一种创新方法，即利用单个控制器同步管理车辆的横向与纵向运动，从而达到高效、平滑的自动驾驶控制目标。该方案特别适用于复杂道路环境下的轨迹追踪，如执行五次多项式换道动作。

核心特点

• 一体化控制：利用MPC算法，首次实现了在MATLAB与Simulink平台上的横纵向耦合控制联合仿真。
• 精细调校：纵向控制配以预先标定的油门与刹车控制表，确保精确响应，沿预定轨迹行驶。
• 多方案对比：
  • 面向对象编程两版本，分别实现基础约束与更严格的控制量及增量约束。
  • 面向过程编程单一版本，增加多样性，适应不同开发偏好。
• 轨迹追踪：完美贴合五次多项式换道轨迹，验证了模型的准确性和控制的有效性。

技术栈

• MPC (Model Predictive Control)：作为核心控制算法，负责基于未来状态预测进行实时决策。
• MATLAB/Simulink：强大的仿真工具，用于建模、仿真控制逻辑与车辆动态。
• 动力学误差模型：深入理解并模拟真实世界的车辆动力学特性。
• 面向对象/过程编程：支持灵活的软件架构设计，满足不同的开发与研究需求。

应用场景

适合自动驾驶研究者、汽车工程师以及对自动驾驶控制系统感兴趣的开发者。通过学习本项目，您可以深入了解如何应用MPC算法解决自动驾驶中的关键问题，尤其是在横纵向耦合控制上的实践，同时也可作为教学或个人项目参考。

使用指南

1. 环境准备：确保您的计算机安装有MATLAB与Simulink相应版本。
2. 代码结构：项目包含三个主要代码目录，分别对应面向对象的不同约束方案及面向过程的编程方式。
3. 运行仿真：选择您感兴趣的控制策略，根据文档说明加载模型，启动仿真。
4. 自定义参数：调整控制参数，观察控制效果，进一步优化性能。

请注意，详细的操作步骤、参数配置以及理论背景介绍可在项目文档中找到。希望这个项目能成为您探索自动驾驶控制领域的有力工具，促进技术的学习与交流。

本资源集合了理论与实践的精华，不仅是一个学习自动驾驶控制策略的宝贵资源，也是一次将先进理论应用于实际工程的尝试。欢迎各位研究者和开发者共同探讨与贡献，推动自动驾驶技术的进步。

【下载地址】自动驾驶横纵向耦合控制-基于Apollo的MPC实现 本项目旨在复现实现自动驾驶汽车的横纵向耦合控制，灵感源自Apollo自动驾驶系统中的控制策略。通过结合动力学误差模型与现代预测控制（MPC）技术，此项目展示了一种创新方法，即利用单个控制器同步管理车辆的横向与纵向运动，从而达到高效、平滑的自动驾驶控制目标。该方案特别适用于复杂道路环境下的轨迹追踪，如执行五次多项式换道动作 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/6c5e2