MATLAB实现的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建了无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制器仿真系统，通过加载预设轨迹并整合车辆动力学模型，实现高精度路径跟踪。系统支持多种工况测试，可验证控制器的稳定性与实时性能，适用于自动驾驶算法开发与验证。

详 情 说 明

基于规划层轨迹跟踪控制器设计的无人驾驶车辆仿真系统

项目介绍

本项目是一个无人驾驶车辆轨迹跟踪控制的仿真系统，旨在验证规划层与控制器层的协同性能。系统通过加载预设的参考轨迹，结合精确的车辆动力学模型，实现高精度的轨迹跟踪控制。仿真过程可模拟多种驾驶场景，输出详细的性能指标与可视化结果，为控制器算法的验证与优化提供有力支撑。

功能特性

• 高精度车辆建模：采用非线性自行车模型，精确模拟车辆横向与纵向动力学特性。
• 多控制器支持：内置模型预测控制（MPC）与PID两种轨迹跟踪控制器，便于比较研究。
• 传感器数据模拟：集成GPS与IMU传感器仿真，生成带有噪声的位姿与惯性测量数据。
• 综合性能评估：自动计算跟踪误差的均方根误差（RMSE）、最大超调量、稳定时间等关键性能指标。
• 动态可视化：实时显示车辆运动动画、实际轨迹与参考轨迹的对比，并绘制误差变化曲线。

使用方法

1. 配置参数：在主运行脚本中设置或载入所需的车辆参数、环境参数以及车辆的初始状态。
2. 加载参考轨迹：提供包含时间戳、期望位置、航向角和速度的参考轨迹数据文件。
3. 选择控制器：根据研究需求，选择启用MPC控制器或PID控制器进行仿真。
4. 运行仿真：执行主脚本，系统将自动完成动力学解算、控制律计算和仿真推进。
5. 分析结果：仿真结束后，查看控制台输出的性能指标，并分析自动生成的轨迹对比图与误差曲线图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱（若使用MPC控制器）、控制系统工具箱

文件说明

主运行文件整合了仿真系统的核心流程，其功能包括：初始化仿真环境与车辆参数、读取规划层提供的参考轨迹、根据所选控制算法（MPC或PID）在每个时间步长内求解最优控制量、基于车辆动力学模型进行状态更新、实时记录车辆位姿与误差数据，并在仿真结束后进行数据可视化与性能指标计算。