基于Carsim与Simulink联合仿真的分布式驱动车辆状态估计模型研究：轮胎力观测与UKF SRCKF算法的鲁棒性提升,基于Carsim和Simulink联合仿真的分布式驱动车辆状态精确估计模型：UKF SRCKF算法与ASMO轮胎力观测器的融合应用,【 分布式驱动车辆状态估计模型】基于Carsim和simulink联合仿真，首先建立分布式驱动车辆轮毂电机模型，并使用pid对目标速度进行跟踪，随后在使用级联滑模观测器(ASMO)和车轮运动模型对轮胎力进行观测的基础上，使用UKF SRCKF算法对侧向车速，纵向车速，横摆角速度，质心侧偏角进行估计。 不同于基于七自由度模型的状态估计的是使用轮胎力观测器代替建立轮胎模型，防止迭代形式的误差累积（轮胎模型需要估计量作为输入，估计不准轮胎模型的输出相应误差就大）；此外为了解决Cholesky分解只能处理正定矩阵的问题，使用Utchol分解法在不影响估计效果的同时提升算法的鲁棒性。 ,核心关键词：分布式驱动车辆；状态估计模型；Carsim和simulink联合仿真；轮毂电机模型；PID控制；级联滑模观测器(ASMO)；UKF SRCKF算法

内容概要：本文详细介绍了VTD（虚拟测试驾驶）、CarSim（汽车动力学仿真）和Simulink（控制系统建模）三款软件进行联合仿真的方法和技术要点。首先讨论了各软件之间的坐标系差异及其解决方案，强调了正确配置通信模块的重要性，如TCP/IP连接的参数设置和时间戳对齐。其次，针对数据映射问题提供了Python脚本用于自动化转换变量名称，并分享了多个调试技巧，包括信号监测、数据同步处理以及避免常见的安装和配置错误。最后，作者通过具体实例展示了如何确保三个系统的协调运作，从而实现高效的自动驾驶仿真。 适合人群：从事自动驾驶研究与开发的技术人员，尤其是熟悉VTD、CarSim和Simulink工具链的专业人士。 使用场景及目标：帮助开发者掌握跨平台联合仿真的最佳实践，提高仿真的稳定性和准确性，减少因软件间兼容性问题导致的时间浪费和技术障碍。 其他说明：文中提到的一些经验和技巧来源于作者的实际项目经历，对于初学者来说非常有价值。同时提醒使用者关注各个软件版本间的适配关系，以确保顺利搭建仿真环境。

低成本NI实时仿真机刷机文件全教程：配置机箱、生成启动盘及刷机步骤，适用于CarSim和Simulink模型，支持LabVIEW RT和VeriStand RT,低成本NI实时仿真机刷机文件全教程：配置机箱、生成启动盘及刷机详解，支持CarSim与Simulink模型，兼容LabVIEW RT和VeriStand RT,低成本NI实时仿真机刷机文件教程，包括机箱的配置，启动盘的生成，刷机教程等等，可用于跑CarSim模型和simulink实时模型，支持labview_rt和veristand_rt。 文档资料 ,核心关键词：低成本NI实时仿真机；刷机文件教程；机箱配置；启动盘生成；刷机教程；CarSim模型；simulink实时模型；labview_rt；veristand_rt；文档资料。,《低成本NI实时仿真机刷机文件教程：配置机箱、生成启动盘、刷机教程全解析》

基于Carsim2019与Matlab2018a的Dugoff轮胎模型搭建与验证：精确输出轮胎纵向力与侧向力,使用Carsim和Simulink构建Dugoff轮胎模型：验证纵向力与侧向力精度，附模型文件与详细文档代码注释,Dugoff轮胎模型(Carsim2019，Matlab2018a及以上) 利用Carsim和Simulink搭建Dugoff轮胎模型，并输出轮胎纵向力、轮胎侧向力与Carsim输出的轮胎力进行对比，验证模型精度，如图。 特殊说明:包含模型文件，另外包含详细的说明文档，代码有逐行注释，逻辑清晰，适合学习。 ,Dugoff轮胎模型;Carsim2019;Matlab2018a;模型精度验证;模型文件;说明文档;逐行注释;逻辑清晰。,基于Carsim2019与Matlab2018a的Dugoff轮胎模型验证与学习资源

基于线控转向技术的CarSim与Simulink联合仿真模型研究：涵盖增益传动比模块与电机控制策略等元素的详细解析与应用指南,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型。 模型包括定横摆角速度增益变传动比模块、永磁同步电机FOC控制策略模型以及CarSim输入、输出Cpar文件等。 该模型仅供参考使用 ,线控转向; CarSim; Simulink联合仿真模型; 定横摆角速度增益; 传动比模块; 永磁同步电机FOC控制策略模型; CarSim输入输出; Cpar文件。,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型：增益传动与电机控制整合

内容概要：本文详细介绍了利用罗技G29方向盘、Carsim和Simulink构建低成本驾驶员在环实时仿真系统的方法。主要内容涵盖硬件准备、软件配置、cpar文件调整、UDP通信配置以及模型联合调试等方面。文中提供了具体的代码示例和技术细节，帮助用户快速搭建并优化仿真环境。特别强调了通过调整转向信号比例、设置合理的仿真步长、优化UDP通信等手段提升仿真精度和实时性。此外，还分享了一些实用的小技巧，如使用FIFO队列减少数据丢失、添加低通滤波器稳定信号等。 适合人群：从事自动驾驶算法研究、车辆动力学建模及相关领域的研究人员和工程师，尤其是希望降低实验成本的研究团队。 使用场景及目标：适用于需要进行自动驾驶算法验证、车辆动力学特性研究等场景。主要目标是提供一种经济高效的解决方案，使用户能够在家中或实验室环境中完成专业的驾驶模拟实验，同时确保较高的仿真精度和实时性。 其他说明：文中提到的技术方案不仅能够显著降低成本，还能提高开发效率。对于初学者而言，本文提供的详细步骤和代码示例有助于快速入门。而对于有一定经验的研发人员，则可以通过文中提及的一些高级优化方法进一步提升系统的性能。

Carsim与Simulink联合仿真实现环键盘控制车辆运动：使用matlab2018控制carsim车辆转向、油门刹车等运动模拟系统探索,carsim simulink联合仿真在环键盘控制，通过simulink搭建模型实现键盘输入控制carsim车辆运动，包括控制转向油门刹车等，carsim2019，matlab2018 ,核心关键词：carsim联合仿真; simulink搭建模型; 键盘输入控制; carsim车辆运动控制; 转向油门刹车控制; carsim2019; matlab2018。,MATLAB2018结合CarSim2019：Simulink联合仿真实现键盘控制车辆运动

carsim与Simulink联合仿真：轨迹跟随与车道保持功能下的横向控制及多点预瞄算法实战指南,carsim与Simulink联合仿真：轨迹跟随与车道保持技术，横向控制及多点预瞄算法实践指南,carsim与simulink联合仿真（6）——轨迹跟随，车道保持，横向控制，多点预瞄算法 提供carsim的cpar文件导入即可使用 提供simulink的mdl模型文件支持自己修改 提供模型说明文件 ,联合仿真; 轨迹跟随; 车道保持; 横向控制; 多点预瞄算法; cpar文件导入; mdl模型文件; 模型说明文件,《Carsim与Simulink联合仿真（六）：实现轨迹跟随与车道保持》

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。

基于容积卡尔曼滤波(CubatureKalmam Filter, CKF)的车辆状态观测器 Carsim与Simulink联合 可生成C代码 ?CKF算法使用子函数形式编程，在定义好状态方程和观测方程的前提下，可以方便的进行二次开发 可估计车辆纵向车速，质心侧偏角（或侧向车速，默认发质心侧偏角），横摆角速度和四个车轮侧向力(效果见图) Carsim2018 兼容Carsim2019 带有详细注释和说明文档 Carsim与Simulink联合估计难度与单纯的Simulink模型估计难度不同 用Carsim做状态估计的难度在于carsim的车辆模型完全是黑箱状态，为了获得较好的估计结果需要不断的调整车辆模型参数 估计的参数较多也增加了估计难度，比如估计侧向车速需要用到轮胎侧向力，但轮胎侧向力也是需要通过估计获得的，这样就会存在误差的累积，因此估计的参数越多难度越大