基于二阶自抗扰ADRC和MPC的路径跟踪控制,使用ADRC对前轮转角进行补偿,对车辆的不确定性和外界干扰具有一定抗干扰性,有参考lunwen,Carsim版本为2019,Matlab版本为2021

上传者: vdQkmTcam | 上传时间: 2025-04-06 22:03:34 | 文件大小: 2MB | 文件类型: ZIP
基于二阶自抗扰ADRC和MPC的路径跟踪控制,使用ADRC对前轮转角进行补偿,对车辆的不确定性和外界干扰具有一定抗干扰性,有参考lunwen,Carsim版本为2019,Matlab版本为2021 ,基于二阶自抗扰ADRC; MPC路径跟踪控制; 车辆不确定性抗干扰性; 外界干扰补偿; 参考lunwen; Carsim 2019版本; Matlab 2021版本,基于二阶自抗扰ADRC与MPC的车辆路径跟踪控制研究 在现代汽车电子控制系统中,路径跟踪控制是实现车辆自动驾驶的关键技术之一。随着自动驾驶技术的不断发展,对车辆路径跟踪控制系统的性能要求也愈来愈高,尤其是在面对车辆自身不确定性和复杂多变的外部环境时,如何确保车辆能够准确、稳定地跟踪预定路径成为了一项重要课题。为了提高车辆在真实道路条件下的行驶稳定性和安全性能,研究者们开始探索将二阶自抗扰控制(ADRC)与模型预测控制(MPC)相结合的先进控制策略。 自抗扰控制(ADRC)是一种基于对象动态模型的控制技术,它通过实时估计和补偿系统的不确定性和外部干扰来提高系统的鲁棒性。在路径跟踪控制中,ADRC可以有效地补偿由车辆的动态特性不一致以及复杂外部环境引起的不确定性,从而提高车辆路径跟踪的精确性和稳定性。 模型预测控制(MPC)是一种基于优化控制理论的先进控制策略,它通过预测未来一段时间内系统的动态行为,然后在线求解最优控制序列以实现对系统未来行为的指导。MPC具有良好的处理约束能力和优化多目标问题的能力,适用于处理复杂的路径跟踪任务。 将ADRC和MPC相结合,可以充分发挥两者的优势。ADRC的强鲁棒性能可以处理车辆在复杂环境下的不确定性,而MPC的预测和优化能力则有助于实现对车辆未来路径的精确控制。这种结合使用的方法不仅能够保证车辆在受到不确定性和外部干扰时仍能保持稳定跟踪预定路径,而且还可以在满足各种约束条件的前提下优化车辆的行驶性能。 为了验证和分析所提出的控制策略的实际效果,研究中使用了Carsim软件进行车辆模型的搭建和仿真实验。Carsim作为一个被广泛认可的车辆动力学仿真平台,能够提供精确和高保真的车辆模型和环境模拟。同时,实验中的控制算法实现则是通过Matlab软件及其相应的控制系统工具箱来完成的。Matlab作为一个功能强大的数学计算和仿真平台,为控制算法的开发和测试提供了便利。 在所提供的压缩包文件中,包含了多个与基于二阶自抗扰ADRC和MPC路径跟踪控制相关的文档,这些文档涵盖了研究的引言、车辆稳定性与抗干扰性分析、以及具体的控制策略研究等内容。通过这些文档,研究人员可以深入理解该控制策略的设计理念、实现方法和仿真实验结果,为未来该领域的进一步研究和应用提供了宝贵的资料和参考。 基于二阶自抗扰ADRC和MPC的路径跟踪控制为车辆自动驾驶提供了新的解决方案,它不仅提升了车辆路径跟踪的稳定性和精确性,还增强了系统对外界干扰的抵抗能力。随着相关技术的不断完善和成熟,我们有理由相信,这一控制策略将在未来的自动驾驶技术中扮演重要的角色。

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