自动驾驶控制-基于MPC的速度控制仿真 matlab和simulink联合仿真，基于mpc算法的速度控制，跟踪阶跃形式的速度和正弦形式的速度

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自动驾驶控制-基于MPC的速度控制仿真 matlab和simulink联合仿真，基于mpc算法的速度控制，跟踪阶跃形式的速度和正弦形式的速度。

**自动驾驶控制：基于 MPC 的速度控制仿真**

一、引言

随着自动驾驶技术的飞速发展，如何实现精确、高效的速度控制成为了关键技术之一。模型预测控制

（MPC）作为现代控制策略之一，具有对复杂非线性系统的强大控制能力，特别是在速度控制和路径

跟踪上展现出明显优势。本文将重点讨论如何利用 MPC 算法进行速度控制仿真，并使用 MATLAB 和

Simulink 进行联合仿真，实现对阶跃和正弦形式的速度跟踪。

二、MPC 算法简介

模型预测控制（MPC）是一种基于模型的优化控制算法。它通过建立预测模型，对未来一段时间内的

系统行为进行预测，并基于预测结果进行优化决策，以实现期望的控制目标。MPC 算法可以处理多变

量、多约束的复杂系统，特别适合于自动驾驶等高精度控制需求。

三、速度控制的 MPC 算法设计

在自动驾驶系统中，速度控制是关键的一环。基于 MPC 算法的速度控制策略，通过设定期望速度和当

前速度的差值作为输入，结合车辆动力学模型和路况信息，进行未来的速度预测和优化决策。MPC 算

法可以综合考虑多种因素，如道路曲率、车辆动力学性能、外部干扰等，实现精确的速度控制。

四、MATLAB 和 Simulink 联合仿真

MATLAB 和 Simulink 是进行控制系统仿真和设计的强大工具。在本次仿真中，我们利用 MATLAB 进

行 MPC 算法的编写和调试，并通过 Simulink 建立仿真模型。通过将 MPC 算法模块与车辆动力学模

型、传感器模型等模块连接起来，形成完整的仿真系统。在仿真系统中，我们可以设置阶跃形式和正

弦形式的速度输入，观察和分析 MPC 算法对速度的控制效果。

五、仿真实验及结果分析

1. 阶跃形式的速度跟踪

在仿真实验中，我们设定一个阶跃形式的速度变化，观察 MPC 算法对这种速度变化的响应和跟踪能力

。通过调整 MPC 算法的参数，我们可以得到不同的响应速度和稳定性。实验结果表明，MPC 算法能够

快速响应阶跃变化，并实现精确的速度跟踪。

2. 正弦形式的速度跟踪

除了阶跃形式的速度变化，我们还模拟了正弦形式的速度变化。这种速度变化更接近实际驾驶中的情

况。通过仿真实验，我们发现 MPC 算法同样能够有效地跟踪正弦形式的速度变化，并保持较好的稳定

性和精度。

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