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分析网站设计对网站搜索引擎友好性的影响,济宁检出阳性259人,佛山做网站费用,业之峰#xff03;模型预测控制#xff03;车队#xff03;仿真#xff03;Matlab#xff03;carsim ACC巡航车队#xff0c;后车根据前车行驶状况自适应计算出期望加速度#xff0c;本仿真使用的是变速工况#xff0c;控制方法是基于模糊逻辑控制的模型预测控制方法#xf…模型预测控制车队仿真Matlabcarsim ACC巡航车队后车根据前车行驶状况自适应计算出期望加速度本仿真使用的是变速工况控制方法是基于模糊逻辑控制的模型预测控制方法仿真效果很好做车队纵向控制项目可以把这个建模、仿真作为模板学习做出自己的车队仿真。 电子学习资料。 可帮助成功运行本仿真提供carsim与Matlab下载。 Matlab版本R2021b carsim版本2020.0在车队纵向控制项目的领域里基于模糊逻辑控制的模型预测控制方法正逐渐崭露头角。今天就和大家分享一下基于此方法实现的ACC巡航车队仿真特别是在变速工况下的表现。仿真背景与目标在ACC巡航车队中后车需要根据前车的行驶状况来自适应地计算出期望加速度。我们这次仿真采用变速工况利用基于模糊逻辑控制的模型预测控制方法最终得到了非常不错的仿真效果。对于正在做车队纵向控制项目的小伙伴来说这个建模与仿真过程可以作为很好的学习模板。仿真工具及版本本次仿真使用到了Matlab和CarSim两个强大的工具。Matlab版本为R2021bCarSim版本为2020.0 。如果大家需要相关电子学习资料或者想知道如何下载这两个软件我也可以提供帮助助力大家成功运行本仿真。基于模糊逻辑控制的模型预测控制方法代码示例与分析Matlab代码示例% 假设我们已经获取了前车的速度、距离等信息 % 这里简单模拟获取的数据 leadCarVelocity 30; % 前车速度单位m/s distanceToLeadCar 100; % 与前车的距离单位m % 模糊逻辑控制器参数设置 fis mamfis; % 定义输入变量速度差和距离差 fis addvar(fis,input,velocityDiff,[-30 30]); fis addmf(fis,input,1,NB,zmf,[-30 -15]); fis addmf(fis,input,1,NS,trimf,[-30 0 15]); fis addmf(fis,input,1,ZE,trimf,[-15 0 15]); fis addmf(fis,input,1,PS,trimf,[0 15 30]); fis addmf(fis,input,1,PB,smf,[15 30]); fis addvar(fis,input,distanceDiff,[0 200]); fis addmf(fis,input,2,NB,zmf,[0 50]); fis addmf(fis,input,2,NS,trimf,[0 50 100]); fis addmf(fis,input,2,ZE,trimf,[50 100 150]); fis addmf(fis,input,2,PS,trimf,[100 150 200]); fis addmf(fis,input,2,PB,smf,[150 200]); % 定义输出变量期望加速度 fis addvar(fis,output,desiredAcceleration,[-5 5]); fis addmf(fis,output,1,NB,zmf,[-5 -2.5]); fis addmf(fis,output,1,NS,trimf,[-5 0 2.5]); fis addmf(fis,output,1,ZE,trimf,[-2.5 0 2.5]); fis addmf(fis,output,1,PS,trimf,[0 2.5 5]); fis addmf(fis,output,1,PB,smf,[2.5 5]); % 模糊规则设置 rule1 [1 1 1 1 1]; % 例如如果速度差为NB且距离差为NB期望加速度为NB rule2 [1 2 2 1 1]; % 这里可以根据实际需求添加更多规则 fis addrule(fis,[rule1;rule2]); % 获取当前车辆速度 currentCarVelocity 25; % 假设当前车辆速度单位m/s velocityDiff leadCarVelocity - currentCarVelocity; distanceDiff distanceToLeadCar; % 使用模糊逻辑控制器计算期望加速度 desiredAcceleration evalfis([velocityDiff distanceDiff],fis); disp([计算得到的期望加速度为,num2str(desiredAcceleration), m/s^2]);代码分析数据模拟开头我们简单模拟了获取到的前车速度和与前车的距离在实际应用中这些数据应该是通过传感器等设备实时获取的。模糊逻辑控制器构建- 首先创建了一个mamfis对象这是Matlab中用于构建模糊推理系统的基础。- 接着定义了两个输入变量velocityDiff速度差和distanceDiff距离差并为它们分别定义了隶属度函数。这里使用了zmfZ形隶属度函数、trimf三角形隶属度函数和smfS形隶属度函数等不同类型来描述不同的模糊状态。- 同样地为输出变量desiredAcceleration期望加速度也定义了隶属度函数。模糊规则设置模糊规则是模糊逻辑控制的核心。这里简单定义了两条规则例如rule1表示当速度差为负大NB且距离差为负大NB时期望加速度为负大NB。实际应用中需要根据具体的控制目标和经验来精心设计更多规则。计算期望加速度通过evalfis函数根据当前计算得到的速度差和距离差来计算出期望加速度并输出结果。总结通过基于模糊逻辑控制的模型预测控制方法结合Matlab和CarSim进行仿真我们能够有效地实现ACC巡航车队在变速工况下的纵向控制。希望这个分享能为大家在车队仿真和纵向控制项目中提供帮助大家可以根据自己的需求进一步完善和优化这个模型。如果有任何问题欢迎在评论区交流。