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基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式，matlab与carsim联防控制
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基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式，matlab与carsim联防控制
基于模型预测控制（MPC）的车辆换道，是一种先进的控制方法，它通过预测车辆未来的行驶轨迹，
以及对当前环境的感知，实现车辆的安全、稳定地换道行驶。本文将以 MPC 算法为核心，结合五次多
项式生成换道轨迹，并介绍与 Matlab 与 Carsim 的联合仿真实现。
在车辆的自动驾驶技术中，换道行为是一项关键的功能之一。对于自动驾驶车辆而言，能够准确地进
行换道行驶是确保道路交通安全的重要任务。而 MPC 作为一种先进的控制方法，已经被广泛应用于车
辆的轨迹跟踪、转向控制等方面。
MPC 算法的核心思想是通过对车辆和环境的建模，根据预测的车辆轨迹来生成最优控制策略。在车辆
换道中，MPC 算法可以通过对车辆的动力学模型进行数学建模，并根据当前车辆状态和环境感知信息
，预测车辆未来的行驶轨迹。通过优化控制策略，使车辆能够按照预定的换道轨迹安全、稳定地进行
换道行驶。
为了生成符合要求的换道轨迹，本文采用了五次多项式来描述车辆换道的路径。五次多项式具有较高
的灵活性和逼近能力，能够精确地描述车辆的换道轨迹。通过合理选择换道轨迹的起始点、朝向角以
及路径曲率等参数，可以生成符合实际道路情况的换道路径。
为了验证基于 MPC 算法的换道控制策略的性能，本文采用了 Matlab 与 Carsim 的联合仿真实现。
Matlab 作为一种强大的数学建模与仿真工具，可以方便地对 MPC 算法进行实现和验证。而 Carsim
则提供了真实车辆动力学模型的仿真环境，可以对车辆的换道行为进行真实场景的模拟。
通过 Matlab 与 Carsim 的联合仿真，我们可以有效地评估 MPC 算法在车辆换道控制中的性能。通
过对不同换道场景下的仿真实验，可以验证 MPC 算法的鲁棒性和控制效果。同时，由于 MPC 算法的
灵活性，可以通过调整控制参数来适应不同的换道需求，实现个性化的换道行驶。
综上所述，基于模型预测控制的车辆换道是一种先进的控制方法，可以实现车辆的安全、稳定地换道
行驶。通过采用五次多项式来描述换道轨迹，并结合 Matlab 与 Carsim 的联合仿真实现，可以有效
地验证 MPC 算法的性能。未来，随着自动驾驶技术的不断发展，基于 MPC 的车辆换道控制将发挥越
来越重要的作用，为道路交通安全和出行效率提供强有力的支持。
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- 基于模型预测控制的车辆换道轨迹跟踪技术分析一引.txt 2.02KB
- 基于模型预测控制的车辆换道轨迹跟踪技术分析一引言.txt 2.02KB
使用Carsim和Simulink联合进行仿真，通过滑模观测器（SMO）估计轮胎的纵向力和侧向力。该方法在双移线工况下测试，模型估计的精度非常高。相比于传统的稳态轮胎模型，基于SMO滑模观测器的轮胎力估计方法具有以下优点：省去了轮胎模型的使用，避免了稳态轮胎模型造成的轮胎力计算误差大的问题，并且不需要已知参数如轮胎的侧偏刚度。
Carsim和simulink联合仿真轮胎力估计
基于滑模观测器SMO估计轮胎的纵向力和侧向力
模型估计的精度很高，测试的工况为双移线工况
基于SMO滑模观测器的轮胎力估计方法省去了轮胎模型的使用，避免了稳态轮胎模型造成的轮胎力计算误差大的缺点，同时不需要轮胎的侧偏刚度作为已知参数等。
在matlab中用蒙特卡洛算法对电动汽车充电负荷进行模拟，可自己修改电动汽车数量，lunwen复现。
参考lunwen:基于V2G的电动汽车充放电优化调度策略
有注释简单易懂，可随意调整参数。
固高GTS运动控制卡，C#语言三轴点胶机样本程序源代码，使用 的是固高GTS-800 8轴运动控制卡。
资料齐全，3轴点胶机样本程序，还有操作手册及各种C#事例程序，适合自己参照做二次开发，GTS-400的四轴运动控制卡是一样使用。
docx工具
DocX工具包是LabVIEW的一款附加软件。该附
加软件提供了一个LabVIEW API，可用于创建
Microsoft Word Open XML格式文档(docx)文
件。该附加软件不需要ActiveX、组件对象模型
或Microsoft Word即可创建.docx文件。您还可
以打开和编辑现有的.docx和MIME HTML
(mht)文件。您可以使用DOcx工具包读取和写入
文档、在插入文本时修改字体和样式设置以及插
入和修改表格、图像、页眉、页脚等
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。
可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等
标记注释清楚，可直接换数据运行。
代码实现训练与测试精度分析。
这段程序主要是一个基于CNN-LSTM-Attention神经网络的预测模型。下面我将逐步解释程序的功能和运行过程。
1. 导入所需的库：
- matplotlib.pyplot：用于绘图
- pandas.DataFrame和pandas.concat：用于数据处理
- sklearn.preprocessing.MinMaxScaler：用于数据归一化
- sklearn.metrics.mean_squared_error和sklearn.metrics.r2_score：用于评估模型性能
- keras：用于构建神经网络模型
- numpy：用于数值计算
- math.sqrt：用于计算平方根
- attention：自定义的注意力机制模块
2. 定义一个函数mae_value(y_true, y_pred)用于计
马尔科夫区制转移向量自回归模型，MSVAR模型，MS-VAR模型的GiveWin软件安装和操作过程+MS-VAR各种图形制作（区制转换图、脉冲图、模型预测图和模型预测结果等等）+最优区制数和模型形式判断（MSI-VAR、MSM-VAR模型形式的最优选择问题，这是该模型的核心问题）。
文档一共分为五部分，一是软件的安装（已打包软件，按照操作步骤进行没啥问题）；二是数据的导入；三是软件操作过程；四是图形制作过程；五是MS-VAR模型形式选择标准。
模型可以处理年度、半年度、季度、月度、周数据，日度数据
C#源码 上位机 SECS协议，里面包含各种进制转换，用于半导体行业，程序全源码
07.厕所少年1（不良少年）.zip