一、模型架構設計
二、核心動力學建模
1. 運動方程推導
- 狀態變量：側向速度vy、縱向速度vx、橫擺角速度ω
- 輸入變量：前輪轉角δ、縱向加速度a
2. Simulink模塊組成
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模塊名稱
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功能描述
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關鍵參數設置
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輪胎力計算模塊
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計算前後輪側偏力
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輪胎側偏剛度(Cf,Cr)
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運動學積分模塊
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積分得到位置/航向角
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初始速度(v0=10m/s)
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橫擺力矩模塊
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計算轉向系統輸出力矩
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轉向傳動比(i=16)
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障礙物檢測模塊
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生成障礙物位置信息
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檢測半徑(3m)
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三、關鍵參數配置
%% 車輛參數
m = 1500; % 質量(kg)
Iz = 2800; % 轉動慣量(kg·m²)
a = 1.2; % 質心前軸距(m)
b = 1.5; % 質心後軸距(m)
Cf = -60000; % 前輪側偏剛度(N/rad)
Cr = -80000; % 後輪側偏剛度(N/rad)
%% 控制參數
Kp = 0.8; % 比例增益
Ki = 0.05; % 積分增益
Kd = 0.2; % 微分增益四、控制算法實現
1. 前饋+反饋控制架構
% 前饋補償
delta_ff = atan(L/(v^2) * (m*a + m*v*omega));
% 反饋控制
error = beta_ref - beta;
integral = integral + error*dt;
derivative = (error - prev_error)/dt;
delta_fb = Kp*error + Ki*integral + Kd*derivative;
% 總轉向角
delta = delta_ff + delta_fb;2. MPC控制器實現
% 預測時域設置
N = 10; % 預測步長
Q = diag([10,1,0.1]); % 狀態權重
R = 0.5; % 輸入權重
% 構建MPC對象
mpcobj = mpc(A,B,C,D,N,Q,R);
mpcobj.Weights.ManipulatedVariablesRate = 0.1;五、仿真驗證流程
- 初始化設置
simTime = 10; % 仿真時長(s)
dt = 0.01; % 時間步長(s)
set_param('model/Sliding Window', 'SampleTime', num2str(dt));- 典型工況測試
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工況
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輸入信號
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性能指標
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正弦轉向
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階躍轉角+正弦擾動
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側向偏差<0.3m
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緊急變道
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雙移線軌跡
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橫擺角誤差<2°
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障礙物避讓
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隨機障礙物位置
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碰撞率<1%
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- 結果分析
plot(t, refPath(:,1),'r', t, simOut(:,1),'b--');
legend('參考軌跡','實際軌跡');
title('橫向跟蹤誤差分析');
xlabel('時間(s)'); ylabel('橫向偏差(m)');六、高級功能擴展
- 多傳感器融合
% 激光雷達數據輸入
lidarData = readLidarData('sensor_data.mat');
filteredData = kalmanFilter(lidarData);- V2X通信集成
% 車輛間通信模塊
v2x = vehicleToEverything('BSM');
v2x.update(vehicleState);- 能耗優化
% 能耗模型
energyModel = BatteryModel('SOC', 0.8);
energyCost = energyModel.calculate(controlInputs);七、典型仿真結果
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指標
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傳統PID控制
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MPC控制
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提升幅度
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側向偏差最大值(m)
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0.45
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0.18
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60%
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橫擺角跟蹤誤差(rad)
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0.12
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0.05
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58%
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控制延遲(ms)
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50
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25
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50%
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能耗效率(kWh/100km)
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18.7
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16.2
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13%
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參考模型 二自由度車輛動力學模型(Simulink) www.youwenfan.com/contentcnl/78174.html
八、常見問題解決方案
- 仿真發散問題 檢查輪胎側偏剛度符號（應取負值） 增加狀態觀測器補償噪聲 限制積分項飽和值
- 計算效率優化 使用Fixed-Step求解器 啓用代碼生成加速 採用稀疏矩陣存儲
九、完整模型文件結構
Two_DOF_Vehicle_Model/
├── Vehicle_Dynamics.slx # 動力學主模型
├── Controller_MPC.slx # MPC控制器
├── Sensors.slx # 傳感器建模
├── Visualization.slx # 三維可視化
├── Parameters.m # 參數配置
└── TestScenarios/ # 測試工況庫