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上饶市建设局培训网站,seo全网优化推广,大型网站建设需要,中小型门户网站可自定义期望轨迹的二自由动力学 MPC 跟踪控制 可以外部导入轨迹 知道x y s 即纵向位置 横向位置 位移量即可 请注意 要跟踪不同的轨迹#xff0c;同一参数可能效果不一样 因此需要自己调参数保证控制效果最佳#xff1a; Q矩阵增大可以保证侧向位置跟踪效果变好#xff0c…可自定义期望轨迹的二自由动力学 MPC 跟踪控制 可以外部导入轨迹 知道x y s 即纵向位置 横向位置 位移量即可 请注意 要跟踪不同的轨迹同一参数可能效果不一样 因此需要自己调参数保证控制效果最佳 Q矩阵增大可以保证侧向位置跟踪效果变好 R 矩阵增大可以保证前轮转角曲线效果变好。 同时调整输出值边界的约束 carsim 版本 2019.0二自由度模型这玩意儿大家都熟吧横向运动方程写成离散状态空间就是% 模型参数 m 1573; % 质量 Iz 2873; % 转动惯量 lf 1.34; % 前轴距 lr 1.43; % 轮胎侧偏刚度 Ts 0.1; % 控制周期 A [1, Ts; -2*(CafCar)/(m*vx)*Ts, 1-2*(lf*Caf-lr*Car)/(Iz*vx)*Ts]; B [0; 2*Caf/(m*vx)*Ts];重点在状态矩阵里的速度项vx——这货要是没处理好换条轨迹准翻车。实测发现参考轨迹曲率越大预测时域得适当缩短不然求解器直接给你摆烂。调参这事真得看手感上周在秋名山实测时发现个邪乎现象同一组Q、R参数在直道表现完美到了发夹弯直接推头。后来悟了——Q矩阵里给横向误差的权重得跟着曲率动态变化。举个栗子# 动态权重调整示例 curvature abs(ref_traj[kappa][current_index]) Q_scale 1 10 * curvature # 曲率越大横向误差权重越高 Q np.diag([Q_scale, 0.1]) # 状态权重矩阵 R np.array([[0.01]]) # 控制量权重这么整之后方向盘的修正动作明显更跟脚。不过要注意R矩阵别调太小上次手贱设成0.001结果前轮摆角曲线抖得跟帕金森似的。约束边界这事容易被新手忽略。实测发现输出约束不能只设固定值// 根据车速调整前轮转角约束 double delta_max 0.6 - 0.15 * fabs(current_speed/40); if(delta_max 0.3) delta_max 0.3; // 设置MPC约束 mpc.setConstraint(-delta_max, delta_max);速度越快允许的最大转角越小这招对防止高速甩尾贼管用。不过要注意别矫枉过正有次把delta_max压到0.2结果在U型弯直接冲出赛道。最后给个CarSim联调的小技巧把预测时域内的参考轨迹可视化到CarSim Scene中效果拔群具体操作是在Simulink里加个UDP发送模块把预测轨迹打包发到CarSim的3D显示模块。调试时看着预测轨迹和实际轨迹慢慢重合那成就感比通关老头环还带劲。调完参记得做暴力测试——拿正弦波轨迹、阶跃轨迹、蛇形轨迹各跑一遍。别信仿真数据真车测试时地面附着系数变化能让你参数当场破功。最近发现个玄学规律Q矩阵权重开三次方后再用鲁棒性莫名变好原理还没搞懂但真的好使。好了代码扔Github了自己去扒拉。记住参数没有银弹多调多翻车才是正道。下次聊聊怎么把MPC预测域玩出花保准让你们方向盘的响应比女朋友还贴心如果有的话。