车辆行驶控制运动学模型的matlab建模与仿真,仿真输出车辆动态行驶过程

简介: 该课题在MATLAB2022a中建立了车辆行驶控制运动学模型并进行仿真,展示车辆动态行驶过程。系统仿真结果包含四张图像,显示了车辆在不同时间点的位置和轨迹。核心程序定义了车辆参数和初始条件,使用ode45求解器模拟车辆运动。车辆运动学模型基于几何学,研究车辆空间位姿、速度随时间变化,假设车辆在平面运动且轮胎无滑动。运动学方程描述位置、速度和加速度关系,模型预测控制用于优化轨迹跟踪,考虑道路曲率影响,提升弯道跟踪性能。

1.课题概述
车辆行驶控制运动学模型的matlab建模与仿真,仿真输出车辆动态行驶过程.

2.系统仿真结果

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg

3.核心程序与模型
版本:MATLAB2022a

Lwheel = 2.7;                   
%前悬长度 
Lf     = 0.935;        
%质心到前轴的距离 
Lft    = Lwheel/2;           
%质心到后轴的距离 
Ltr    = Lwheel/2;           
%后悬长度 
Lro    = 0.995;       
%车宽
Wcar   = 1.780;              
%初始条件   
%后轴的初始位置
x0     = 0;                    
y0     = 0;   
%初始偏航角
psi0   = 0;                  
%初始转向角
delta0 = 0;                     
z0     = [x0 x0 psi0 delta0];
%最终时间 
Tsimu  = 40;                    
%帧率
F_rate = 30;           
%时间数组
time   = linspace(0,Tsimu,Tsimu*F_rate);  
%设置ODE求解器选项  
OPT            = odeset('RelTol',1e-5);
[dset,xylines] = ode45(@(t,z) func_car_model(t,z,Lwheel),time,z0,OPT);
.........................................................................

figure
hold on ;
grid on ;
xlabel('x');
ylabel('y');
% 循环绘制每个时间点的车辆位置  
for j = 1:length(time)
    j
cla

    plot(xyc5(:,1),xyc5(:,2),'b')
    plot(xyc6(:,1),xyc6(:,2),'m--')

    % 计算四个角的坐标 
    xc = [xyc1(j, 1) xyc2(j, 1) xyc3(j, 1) xyc4(j, 1)];
yc = [xyc1(j, 2) xyc2(j, 2) xyc3(j, 2) xyc4(j, 2)];

    % 填充车辆图形 
fill(xc, yc,'g')

    % 调用func_draw函数绘制前后轴的向量  
func_draw(xyc5(j, 1:2),(alpha1(j)+theta1(j)),Speed1(j),'b');
func_draw(xyc6(j, 1:2),(alpha2(j)+theta1(j)),Speed2(j),'m--');

xlim([0,70]);
ylim([-5,70]);

drawnow;

end
19

4.系统原理简介
车辆运动学模型从几何学的角度研究车辆的运动规律。包括车辆的空间位姿、速度等随时间的变化。当车辆在良好路面上低速行驶时,一般不需要考虑车辆的操纵稳定性等动力学问题。此时基于运动学模型设计的路径跟踪控制器具备可靠的控制性能。

车辆行驶控制运动学模型是描述车辆运动状态的基础模型,它主要关注车辆的位置、速度、加速度等运动学参数的变化规律。这些模型通常基于牛顿运动定律和车辆的动力学特性建立。

4.1 基本假设
在运动学模型中,通常会做出一些基本假设来简化问题,例如:

车辆在平面内运动,忽略垂直方向的运动。
车辆的运动是连续的,没有跳跃。
车辆的轮胎与地面之间无滑动,即轮胎的滚动速度与车辆的移动速度一致。
4.2 运动学方程
车辆的运动学方程通常包括位置、速度和加速度的关系。在二维平面上,车辆的位置可以用坐标 ((x, y)) 表示:。

c3f3dcbe0fd6ec872693d13844811c34_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

     基于跟踪误差模型设计的模型预测控制权可以方便的对跟踪过程中的航向偏差和距离偏差施加约束。同时可以考虑道路曲率对跟踪效果的影响,有利于提升弯道跟踪的效果。
相关文章
|
9天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传算法的悬索桥静载试验车辆最优布载matlab仿真
本程序基于遗传算法(GA)实现悬索桥静载试验车辆最优布载的MATLAB仿真(2022A版)。目标是自动化确定车辆位置,使加载效率ηq满足0.95≤ηq≤1.05且尽量接近1,同时减少车辆数量与布载时间。核心原理通过优化模型平衡最小车辆使用与ηq接近1的目标,并考虑桥梁载荷、车辆间距等约束条件。测试结果展示布载方案的有效性,适用于悬索桥承载能力评估及性能检测场景。
|
9天前
|
算法 机器人 数据安全/隐私保护
基于双向RRT算法的三维空间最优路线规划matlab仿真
本程序基于双向RRT算法实现三维空间最优路径规划,适用于机器人在复杂环境中的路径寻找问题。通过MATLAB 2022A测试运行,结果展示完整且无水印。算法从起点和终点同时构建两棵随机树,利用随机采样、最近节点查找、扩展等步骤,使两棵树相遇以形成路径,显著提高搜索效率。相比单向RRT,双向RRT在高维或障碍物密集场景中表现更优,为机器人技术提供了有效解决方案。
|
9天前
|
算法 JavaScript 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的最优阈值计算认知异构网络(CHN)能量检测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于GA遗传优化的阈值计算方法在认知异构网络(CHN)中的应用。通过Matlab2022a实现算法,完整代码含中文注释与操作视频。能量检测算法用于感知主用户信号,其性能依赖检测阈值。传统固定阈值方法易受噪声影响,而GA算法通过模拟生物进化,在复杂环境中自动优化阈值,提高频谱感知准确性,增强CHN的通信效率与资源利用率。预览效果无水印,核心程序部分展示,适合研究频谱感知与优化算法的学者参考。
|
9月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
352 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
9月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
216 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
9月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
307 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
|
Serverless
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)