无人驾驶车辆轨迹跟踪与模型预测控制第二版配套程序整理分享

无人驾驶车辆轨迹跟踪与模型预测控制第二版书中配套程序整理，包括MATLAB simulink模型与Carsim par文件。 一共从第二章到第八章。 已经完全适配Carsim2019与MATLAB2018a以上版本，最好为MATLAB2021a。 包括相关的电子资料。 非常适合学习模型预测控制，轨迹跟踪，路径规划等能够运行没问题。

最近在研究无人驾驶相关技术，发现《无人驾驶车辆轨迹跟踪与模型预测控制第二版》这本书真的超赞，而且它还贴心地配备了相关程序，今天就来给大家整理分享一下。

这次整理的程序涵盖了从第二章到第八章的内容，包括 MATLAB simulink 模型以及 Carsim par 文件。这些程序已经完全适配 Carsim2019 以及 MATLAB2018a 以上版本，尤其推荐使用 MATLAB2021a ，能获得更好的运行体验。同时，还包括了相关的电子资料，对于想要学习模型预测控制、轨迹跟踪、路径规划等领域的小伙伴来说，简直是宝藏。

MATLAB simulink 模型

MATLAB 的 simulink 一直是系统建模与仿真的利器，在无人驾驶领域也不例外。以一个简单的轨迹跟踪模块为例（仅为示意，实际代码复杂得多）：

% 创建一个简单的轨迹跟踪模型框架 s = simscape; mdl = 'trajectory_tracking'; open_system(mdl); % 定义车辆动力学参数 vehicle_mass = 1500; % 车辆质量，单位：kg wheelbase = 2.7; % 轴距，单位：m % 这里可以进一步添加更多复杂的动力学模型参数设置 % 假设我们已经有了期望轨迹数据 desired_trajectory = load('desired_trajectory.mat'); % 在 simulink 模型中设置相关模块参数 set_param([mdl '/Vehicle Model/Mass'], 'Value', num2str(vehicle_mass)); set_param([mdl '/Vehicle Model/Wheelbase'], 'Value', num2str(wheelbase)); % 连接期望轨迹数据到相应模块 % 这里代码省略具体的连接操作，实际要根据 simulink 模型结构来

上述代码首先创建并打开了一个名为trajectory_tracking的 simulink 模型。接着定义了车辆的一些基本动力学参数，比如质量和轴距，这对于准确模拟车辆的运动特性至关重要。然后加载了期望轨迹数据，并且将动力学参数设置到了对应的 simulink 模块中。虽然这只是一个简单的框架，但能让大家大概了解到如何基于 simulink 构建轨迹跟踪模型。

Carsim par 文件

Carsim 是汽车动力学仿真的专业软件，而 par 文件则是其参数设置的关键。比如在车辆悬挂系统的设置中，par 文件可能会有这样的参数设置：

; 车辆悬挂参数设置 SUSPENSION_TYPE = 1 ; 独立悬挂类型 FRONT_SPRING_RATE = 25000 ; 前悬挂弹簧刚度，单位：N/m REAR_SPRING_RATE = 28000 ; 后悬挂弹簧刚度，单位：N/m FRONT_DAMPER_RATE = 1500 ; 前悬挂阻尼系数，单位：N·s/m REAR_DAMPER_RATE = 1800 ; 后悬挂阻尼系数，单位：N·s/m

这些参数直接影响着车辆在行驶过程中的平顺性和操控稳定性。在 Carsim 中加载对应的 par 文件，就能按照设定好的参数来进行车辆动力学仿真，与 MATLAB simulink 模型配合，可以更全面地研究无人驾驶车辆的轨迹跟踪与模型预测控制。

这些配套程序经过实际测试，运行完全没问题，对于想要深入学习无人驾驶相关技术的朋友们，绝对是很好的学习资源，希望大家都能在无人驾驶的学习道路上有所收获。

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