基于四轮驱动电动汽车控制平台实现了纵向速度和横向轨迹跟踪控制，横向算法基于模型预测控制的轨迹跟踪的仿真，实现了在一般附着系数路面跟踪平稳，高速低附着里面能够保证车辆控制的稳定性。 想学习mpc控制的可以看看这个，强烈推荐，提供一定的，一定的控制原理及代码讲解，助你一臂之力，并有对应论文可以参考学习，仿真中 carsim8.1版和matlab2016b
最近在研究四轮驱动电动汽车控制这块，有了一些小成果，迫不及待来和大家分享。咱们基于四轮驱动电动汽车控制平台，成功实现了纵向速度和横向轨迹跟踪控制，特别是横向算法，是基于模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪仿真，效果那叫一个棒！
一、MPC 控制在不同路面的卓越表现
在一般附着系数路面上，车辆的跟踪非常平稳，就像在平坦大道上优雅行驶的舞者，每一步都恰到好处。而在高速低附着路面时，MPC 控制能有效保证车辆控制的稳定性，不会因为路面状况变差就失控，仿佛给车辆穿上了一层“稳定护甲”。
二、MPC 控制原理与代码讲解
控制原理
MPC 的核心思想就是预测未来，然后基于预测结果做出当下最优决策。就好比你开车，要提前看路，预测前面的路况，提前想好怎么应对，MPC 就是让车辆自己“学会”这个过程。它通过建立车辆的模型，预测车辆未来一段时间内的状态，比如位置、速度等，然后根据预测结果和期望的轨迹来计算当前时刻应该施加的控制量，像是驱动力、转向角等。
代码示例与分析（以简单的车辆运动学模型为例，基于 Matlab）
% 定义车辆参数 L = 2.5; % 轴距 dt = 0.1; % 时间步长 % 初始状态 x = 0; y = 0; theta = 0; v = 10; % 初始速度 % 期望轨迹点（简单示例，实际可能更复杂） desired_x = [0:1:100]; desired_y = [0:1:100]; for k = 1:length(desired_x) % 计算当前误差 e_x = desired_x(k) - x; e_y = desired_y(k) - y; e_theta = atan2(desired_y(k + 1) - desired_y(k), desired_x(k + 1) - desired_x(k)) - theta; % MPC 控制量计算（简化示意，实际更复杂） delta = e_theta; % 转向角 a = 0; % 加速度 % 更新车辆状态 x = x + v * cos(theta) * dt; y = y + v * sin(theta) * dt; theta = theta + v / L * tan(delta) * dt; v = v + a * dt; end在这段代码里，首先我们定义了车辆的轴距L和时间步长dt，这是模型中的关键参数。接着设置了车辆的初始状态，包括位置x、y，航向角theta和速度v。然后定义了期望轨迹点desiredx和desiredy。在循环里，我们先计算当前车辆状态与期望轨迹的误差ex、ey和e_theta，这就好比我们发现了当前位置和目标位置的差距。然后根据这些误差简单计算出转向角delta和加速度a，实际应用中 MPC 计算控制量会复杂得多，这里只是示意。最后，根据控制量和时间步长更新车辆的状态，模拟车辆的行驶过程。
三、学习资源推荐
如果你也对 MPC 控制感兴趣，想深入学习，强烈推荐你研究这个项目。它不仅提供了一定的控制原理讲解，还有详细的代码讲解，真的能助你一臂之力。并且，还有对应论文可以参考学习，这对于深入理解和研究非常有帮助。在仿真过程中，我们使用的是 carsim8.1 版和 matlab2016b，大家也可以尝试用这些工具复现，一起探索四轮驱动电动汽车控制的奇妙世界。
希望这篇博文能给大家带来一些启发，一起交流学习呀！
