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内容概要：本文详细介绍了在Carsim和Simulink联合仿真环境中，利用线性二次型调节器（LQR）算法进行自动驾驶车辆横向控制的方法和技术细节。首先，通过MATLAB函数实现了LQR的设计，重点讨论了状态方程和二次型代价函数的应用，特别是针对不同车速条件下的时变处理。接着，文章深入探讨了状态变量的选择、权重矩阵Q和R的配置以及速率限制器的设置，强调了这些因素对控制系统性能的影响。此外，还提到了一些调试技巧和常见问题的解决方案，如数值稳定性和模型线性化。最后，通过多个实际案例展示了LQR算法的有效性和优越性，特别是在高速变道和紧急情况下的表现。 适合人群：从事自动驾驶研究的技术人员、汽车工程领域的研究人员、对控制理论感兴趣的高级工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动驾驶横向控制原理的研究人员和技术开发者，旨在帮助他们掌握LQR算法的具体实现方法，提高车辆路径跟踪的精确度和平顺性。 其他说明：文中提供了大量MATLAB代码片段和调试建议，有助于读者更好地理解和应用所介绍的技术。同时，文章还分享了一些实战经验和教训，为相关项目的实施提供宝贵的参考。

深入分析了基于动态车辆模型的百度Apollo平台上的线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)横向控制算法。通过对这两种算法的比较研究，揭示了它们在处理车辆横向控制问题时的性能差异和适用场景。文章提供了详细的算法原理、仿真结果以及在实际车辆上的测试数据，为自动驾驶车辆的横向控制提供了有价值的参考。 适用人群： 本研究适合自动驾驶技术、控制理论、车辆工程等领域的专业人士，以及对智能车辆控制和自动驾驶系统设计感兴趣的学生和研究人员。 使用场景： 研究成果可以应用于自动驾驶车辆的横向控制策略设计，提高车辆的行驶稳定性和安全性，同时为自动驾驶系统的进一步优化提供理论依据。 目标： 旨在评估和优化自动驾驶车辆的横向控制算法，推动自动驾驶技术的发展，增强智能交通系统的安全性和可靠性。 关键词标签： 动态车辆模型 百度Apollo LQR MPC横向控制

用于无人驾驶车辆横向控制，基于动力学模型的LQR算法，能够实现较好的跟踪效果

横向PID控制算法，可参考《辅助驾驶功能开发-控制篇(01)-基于PID的横向控制算法》，附带详细算法解析，讨论算法实现请私聊。

matlab最简单的代码描述 该软件为在横向平坦地面操纵中控制自行车的人实现了人为操作员控制模型。 自行车模型基于线性Whipple自行车动力学模型。 该控制器基于交叉模型的原理，并包括基本的视觉预览。 该模型能够跟踪地平面中的任意路径。 该软件可作为多个出版物的随附代码。 带标签的发行版对应于每个相关的出版物。 [] Hess，R .; 摩尔，JK； Hubbard，M.，“建模手动自行车”，系统，人与控制论，A部分：系统与人，IEEE Transactions，第42卷，第3期，第545,557页，2012年5月，。 [] JK Moore，“人类对自行车的控制”，加州大学戴维斯分校哲学博士，2012年8月，。 [] J. Moore，M。Hubbard和RA Hess，“一种最佳处理自行车”，在2016年自行车和摩托车动力学会议的论文集（2016年）中， 要求 Matlab 2010a（7.10.0） Matlab控制系统工具箱 Simulink （用于自行车几何图） 安装 下载，或克隆git存储库。 将存储库的根目录或提取的目录设置为MATLAB中的工作目录。 下载cmaes.

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