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四轮转向汽车模型预测控制(MPC)路径跟踪 simulink-simscape仿真，无需carsim mpc基于车辆动力学模型
资源介绍:
四轮转向汽车模型预测控制(MPC)路径跟踪 simulink-simscape仿真，无需carsim。 mpc基于车辆动力学模型设计，纵向PID控制。 支持平坦路面，颠簸路面切，外形变化。 魔术公式轮胎模型。 注：MATLAB要求2022a及以上版本
四轮转向汽车模型预测控制(MPC)路径跟踪技术
摘要：本文介绍了一种基于车辆动力学模型设计的四轮转向汽车模型预测控制(MPC)路径跟踪技术。
该技术使用 simulink-simscape 进行仿真，无需 carsim，并且基于纵向 PID 控制，能够支持平
坦路面、颠簸路面切换以及外形变化。此外，本文还使用了魔术公式轮胎模型来提高路径跟踪的精度
和稳定性。需要注意的是，为了运行该技术，MATLAB 要求使用 2022a 及以上版本。
1. 引言
随着汽车工业的发展和人们对驾驶体验的要求不断提高，路径跟踪技术在自动驾驶和驾驶辅助系统中
变得越来越重要。在四轮转向汽车模型中，路径跟踪技术能够帮助车辆实现精准的转弯和曲线行驶，
提高驾驶安全性和舒适性。
2. MPC 路径跟踪技术概述
MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种基于车辆动力学模型的控制方法，通
过预测车辆在未来一段时间内的状态，优化控制输入，从而实现路径跟踪。与传统的 PID 控制相比，
MPC 能够考虑车辆动力学特性和环境因素的变化，具有更好的鲁棒性和适应性。
3. simulink-simscape 仿真
在实际应用中，为了验证和优化 MPC 路径跟踪控制算法，通常需要进行仿真实验。simulink-
simscape 是一种强大的仿真工具，能够模拟车辆的动力学行为和路面状况。与传统的 carsim 相比
，simulink-simscape 具有更高的灵活性和可扩展性，能够满足不同类型汽车的仿真需求。
4. 纵向 PID 控制
纵向 PID 控制是 MPC 路径跟踪中的重要部分。通过对车辆的加速度进行控制，纵向 PID 控制可以使
车辆在路径跟踪过程中保持恰当的速度和加速度。在设计纵向 PID 控制器时，需要考虑车辆的质量、
动力特性以及外部环境因素等因素，以实现稳定而高效的路径跟踪。
5. 路面和外形变化适应性
路径跟踪技术在实际应用中需要能够适应不同类型的路面和外形变化。平坦路面和颠簸路面的转换以
及车辆外形的变化都会对路径跟踪的精度和稳定性产生影响。为了解决这个问题，本文提出了一种能
够自适应变化的 MPC 路径跟踪算法，能够根据路面和外形的变化进行实时调整，提高路径跟踪的性能
。
6. 魔术公式轮胎模型
在四轮转向汽车模型的路径跟踪中，轮胎模型起着至关重要的作用。魔术公式轮胎模型是一种常用的
轮胎摩擦力模型，能够准确描述轮胎和路面之间的相互作用。通过使用魔术公式轮胎模型，路径跟踪
控制算法可以更准确地预测车辆在转弯和曲线行驶过程中的行为，提高路径跟踪的精度和稳定性。
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Matlab实现Attention-GRU多变量时间序列预测
1.Matlab实现Attention-GRU多变量时间序列预测(注意力机制融合门控循环单元，也可称呼TPA-GRU，时间注意力机制结合门控循环单元)
2.运行环境为Matlab2020b:
3.data为数据集，MainAttGRUNM.m为主程序，运行即可;其余m文件为子函数，无需运行,所有文件放在一个文件夹，赠送俩个Attention-GRU学习的文献:
4.运行需要GPU支持运算
simpack轨道车辆轮对多边形设置。
永磁同步电机电机MARS（模型参考自适应）Matlab仿真模型。
永磁同步电机的控制算法，可直接拿。
加了前馈环节，角度不需要补偿。
有相应文档说明。
