使用模型预测控制器模拟自适应巡航控制器-Simulink -Mathworks한국万博1manbetx

Library:
Model Predictive Control Toolbox / Automated Driving

端口

输入

`设置速度`- 自我车辆速度设定点
非负标量

自我车辆速度设定点以m/s为单位。当没有铅车辆时，控制器会跟踪此速度。

`时间空隙`— Safe time gap
非负标量

Safe time gap in seconds between the lead vehicle and the ego vehicle. This time gap is used to calculate the minimum safe following distance constraint. For more information, see安全后距离。

`Longitudinal velocity`— Ego vehicle velocity
非负标量

M/s的自我车辆速度。

`相对距离`— Distance between lead vehicle and ego vehicle
正标量

铅车和自我车辆之间的距离。要计算此信号，请从铅车辆位置减去自我车辆位置。

`Relative velocity`— Velocity difference between lead vehicle and ego vehicle
scalar

Velocity difference in meters per second between lead vehicle and ego vehicle. To calculate this signal, subtract the ego vehicle velocity from the lead vehicle velocity.

`Minimum longitudinal acceleration`- 最低自我车辆加速
负标量

Minimum ego vehicle longitudinal acceleration constraint in m/s²。当运行时最小加速度变化时，请使用此输入端口。

Dependencies

要启用此端口，请选择使用外部来源为了Minimum longitudinal acceleration范围。

`Maximum longitudinal acceleration`- 最大自我车辆加速
正标量

M/S的最大自我车辆纵向加速约束²。当运行时最大加速度变化时，请使用此输入端口。

Dependencies

要启用此端口，请选择使用外部来源为了Maximum longitudinal acceleration范围。

`启用优化`- 控制器优化启用信号
scalar

Controller optimization enable signal. When this signal is:

非零，控制器执行优化计算并生成一个纵向加速control signal.
Zero, the controller does not perform optimization calculations. In this case, the纵向加速output signal remains at the value it had when the optimization was disabled. The controller continues to update its internal state estimates.

Dependencies

要启用此端口，请选择使用外部信号启用或禁用优化范围。

`外部控制信号`- 适用于自我车辆的纵向加速度
scalar

Actual longitudinal acceleration in m/s²applied to the ego vehicle. The controller uses this signal to estimate the ego vehicle model states. Use this input port when the control signal applied to the ego vehicle does not match the optimal control signal computed by the model predictive controller. This mismatch can occur when, for example:

The自适应巡航控制系统不是主动控制器。当控制器不活跃时，保持准确的状态估计会阻止控制器活跃时控制信号中的凸起。
加速执行器失败，并且没有为自我车辆提供正确的控制信号。

Dependencies

要启用此端口，请选择使用外部控制信号进行ACC和其他控制器之间的浮力转移范围。

Output

展开全部

`纵向加速`- 加速控制信号
scalar

M/S的加速控制信号²由控制器生成。

Parameters

展开全部

Parameters Tab

Ego Vehicle Model

`Linear model from longitudinal acceleration to longitudinal velocity`- 自我车辆模型
`tf(1,[0.5,1,0])`（默认）|LTI模型|线性系统标识工具箱™模型

从自我车辆纵向加速度到其纵向速度的线性模型，指定为LTI模型或线性系统识别工具箱模型。控制器通过增强自我车辆动态模型来创建其内部预测模型。

Programmatic Use

块参数：Egomodel

类型：string, character vector

Default:"tf(1,[0.5,1,0])"

`纵向速度的初始条件`- 自我车辆模型的初始速度
`20`（默认）|非负标量

Initial velocity in m/s of the ego vehicle model, which can differ from the actual ego vehicle initial velocity.

该值用于配置模型预测控制器的初始条件。有关更多信息，请参阅Initial Conditions。

Programmatic Use

块参数：intialegovelocity

类型：string, character vector

Default:"20"

`默认间距`— Minimum spacing to lead vehicle
`10`（默认）|非负标量

Minimum spacing in meters between the lead vehicle and the ego vehicle. This value corresponds to the target relative distance between the ego and lead vehicles when the ego vehicle velocity is zero.

该值用于计算以下内容：

Minimum safe following distance. For more information, see安全后距离。
控制器初始条件。有关更多信息，请参阅Initial Conditions。

Programmatic Use

块参数：默认空间

类型：string, character vector

Default:"10"

`Maximum velocity`- 最大纵向速度
`50`（默认）|正标量

M/s的最大自我车辆纵向速度。

Programmatic Use

块参数：最大程度

类型：string, character vector

Default:“ 50”

Adaptive Cruise Controller Constraints

`Minimum longitudinal acceleration`- 最低自我车辆加速
`-3`（默认）|负标量

Minimum ego vehicle longitudinal acceleration constraint in m/s²。

如果最小加速度随时间变化，请添加Minimum longitudinal acceleration通过选择到块的输入端口使用外部来源。

Programmatic Use

块参数：微型电路

类型：string, character vector

Default:“ -3”

`Maximum longitudinal acceleration`- 最大自我车辆加速
`2`（默认）|非负标量

M/S的最大自我车辆纵向加速约束²。

如果最大加速随时间变化，请添加Maximum longitudinal acceleration通过选择到块的输入端口使用外部来源。

Programmatic Use

块参数：MaxAcceleration

类型：string, character vector

Default:“ 2”

模型预测控制器设置

`Sample time`- 控制器样本时间
`0.1`（默认）|正标量

控制器样本时间为几秒钟。

Programmatic Use

块参数：Ts

类型：string, character vector

Default:"0.1"

`Prediction horizon`- 控制器预测范围
`10`（默认）|positive integer

控制器预测范围步骤。控制器预测时间是样本时间和预测范围的乘积。

Programmatic Use

块参数：预测

类型：string, character vector

Default:"30"

`Controller behavior`- 闭环控制器性能
`0.5`（默认）|scalar between`0`和`1`

闭环控制器性能。默认参数值提供了平衡的控制器设计。指定A：

较小的值可以通过更平滑的控制动作产生更健壮的控制器。
Larger value produces a more aggressive controller with a faster response time.

当您修改此参数时，更改将立即应用于控制器。

Programmatic Use

块参数：ControllerBehavior

类型：string, character vector

Default:“ 0.5”

堵塞Tab

`Use suboptimal solution`- 在指定的迭代次数之后应用次优的解决方案
`离开`（默认）|`上`

配置控制器在指定的最大迭代次数之后应用次优的解决方案，从而确保控制器的最差执行时间。

有关更多信息，请参阅次优QP解决方案。

Dependencies

After selecting this parameter, specify the最大迭代编号范围。

Programmatic Use

块参数：suboptimal

类型：string, character vector

Default:“离开”

`最大迭代编号`— Maximum optimization iterations
`10`（默认）|positive integer

最大数量控制器优化迭代。

Dependencies

要启用此参数，请选择Use suboptimal solution范围。

Programmatic Use

块参数：maxiter

类型：string, character vector

Default:"10"

`使用外部信号启用或禁用优化`— Add port for enabling optimization
`离开`（默认）|`上`

To add the启用优化input port to the block, select this parameter.

Programmatic Use

块参数：OptMode

类型：string, character vector

Default:“离开”

`使用外部信号无扰之间的转移ACC and other controllers`- 添加外部控制信号输入端口
`离开`（默认）|`上`

Select this parameter to add the外部控制信号输入端口到块。

Programmatic Use

块参数：TrackMode

类型：string, character vector

Default:“离开”

`创建ACC子系统`- 创建自定义控制器
button

生成自定义ACC子系统，您可以为应用程序修改。自定义控制器的配置数据导出到MATLAB^®工作空间是一个结构。

You can modify the custom controller subsystem to:

修改默认MPC设置或使用高级MPC功能。
修改默认控制器初始条件。
使用不同的应用程序设置，例如距离定义后的自定义保险箱。

Model Examples

使用模型预测控制的自适应巡航控制系统

设计一个MPC控制器，该控制器通过调整自我车辆的纵向加速度来跟踪集合速度并保持与领先车辆的安全距离。

打开脚本

传感器融合的自适应巡航控制

设计一个自适应巡航控制系统，该系统通过结合视觉和雷达传感器的数据来检测其环境中的领先车辆。

开放型号

算法

展开全部

安全后距离

By default, the model predictive controller computes the safe following distance constraint; that is, the minimum relative distance between the lead and ego vehicle, as:

$D_{R} = D_{S} + G_{T} * V_{E}$

Here:

D_S是个默认间距范围。
G_T是个时间空隙输入信号。
V_E是个Longitudinal velocity输入信号。

要定义其他安全的以下距离约束，请在堵塞tab, clicking创建ACC子系统。

Initial Conditions

By default, the model predictive controller assumes the following initial conditions:

自我车辆和铅车的纵向速度等于纵向速度的初始条件parameter value.
Ego vehicle longitudinal acceleration is zero.
领先车辆和自我车辆之间的相对距离是：

$D_{R} = D_{S} + G_{T} * V_{E}$

Here:
- D_S是个默认间距范围。
- G_T是时间差距，被认为是1.4。
- V_E是个Initial longitudinal velocity范围。

If the initial conditions in your model do not match these conditions, the纵向加速output can exhibit an initial bump at the start of the simulation.

要修改控制器初始条件以匹配您的模拟，请在堵塞tab, clicking创建ACC子系统。

自适应巡航控制系统

描述

端口

输入

设置速度- 自我车辆速度设定点非负标量

时间空隙— Safe time gap非负标量

Longitudinal velocity— Ego vehicle velocity非负标量

相对距离— Distance between lead vehicle and ego vehicle正标量

Relative velocity— Velocity difference between lead vehicle and ego vehiclescalar

Minimum longitudinal acceleration- 最低自我车辆加速负标量

Dependencies

Maximum longitudinal acceleration- 最大自我车辆加速正标量

Dependencies

启用优化- 控制器优化启用信号scalar

Dependencies

外部控制信号- 适用于自我车辆的纵向加速度scalar

Dependencies

Output

纵向加速- 加速控制信号scalar

Parameters

Parameters Tab

Linear model from longitudinal acceleration to longitudinal velocity- 自我车辆模型tf(1,[0.5,1,0])（默认）|LTI模型|线性系统标识工具箱™模型

Programmatic Use

纵向速度的初始条件- 自我车辆模型的初始速度20（默认）|非负标量

Programmatic Use

默认间距— Minimum spacing to lead vehicle10（默认）|非负标量

Programmatic Use

Maximum velocity- 最大纵向速度50（默认）|正标量

Programmatic Use

Minimum longitudinal acceleration- 最低自我车辆加速-3（默认）|负标量

Programmatic Use

Maximum longitudinal acceleration- 最大自我车辆加速2（默认）|非负标量

Programmatic Use

Sample time- 控制器样本时间0.1（默认）|正标量

Programmatic Use

Prediction horizon- 控制器预测范围10（默认）|positive integer

Programmatic Use

Controller behavior- 闭环控制器性能0.5（默认）|scalar between0和1

Programmatic Use

堵塞Tab

Use suboptimal solution- 在指定的迭代次数之后应用次优的解决方案离开（默认）|上

Dependencies

Programmatic Use

最大迭代编号— Maximum optimization iterations10（默认）|positive integer

Dependencies

Programmatic Use

使用外部信号启用或禁用优化— Add port for enabling optimization离开（默认）|上

Programmatic Use

使用外部信号无扰之间的转移ACC and other controllers- 添加外部控制信号输入端口离开（默认）|上

Programmatic Use

创建ACC子系统- 创建自定义控制器button

Model Examples

使用模型预测控制的自适应巡航控制系统

传感器融合的自适应巡航控制

算法

安全后距离

Initial Conditions

Extended Capabilities

C/C ++代码生成Generate C and C++ code using Simulink® Coder™.

PLC Code Generation使用Simulink®PLCCoder™生成结构化文本代码。万博1manbetx

Version History

See Also

块

`设置速度`- 自我车辆速度设定点
非负标量

`时间空隙`— Safe time gap
非负标量

`Longitudinal velocity`— Ego vehicle velocity
非负标量

`相对距离`— Distance between lead vehicle and ego vehicle
正标量

`Relative velocity`— Velocity difference between lead vehicle and ego vehicle
scalar

`Minimum longitudinal acceleration`- 最低自我车辆加速
负标量

`Maximum longitudinal acceleration`- 最大自我车辆加速
正标量

`启用优化`- 控制器优化启用信号
scalar

`外部控制信号`- 适用于自我车辆的纵向加速度
scalar

`纵向加速`- 加速控制信号
scalar

`Linear model from longitudinal acceleration to longitudinal velocity`- 自我车辆模型
`tf(1,[0.5,1,0])`（默认）|LTI模型|线性系统标识工具箱™模型

`纵向速度的初始条件`- 自我车辆模型的初始速度
`20`（默认）|非负标量

`默认间距`— Minimum spacing to lead vehicle
`10`（默认）|非负标量

`Maximum velocity`- 最大纵向速度
`50`（默认）|正标量

`Minimum longitudinal acceleration`- 最低自我车辆加速
`-3`（默认）|负标量

`Maximum longitudinal acceleration`- 最大自我车辆加速
`2`（默认）|非负标量

`Sample time`- 控制器样本时间
`0.1`（默认）|正标量

`Prediction horizon`- 控制器预测范围
`10`（默认）|positive integer

`Controller behavior`- 闭环控制器性能
`0.5`（默认）|scalar between`0`和`1`

`Use suboptimal solution`- 在指定的迭代次数之后应用次优的解决方案
`离开`（默认）|`上`

`最大迭代编号`— Maximum optimization iterations
`10`（默认）|positive integer

`使用外部信号启用或禁用优化`— Add port for enabling optimization
`离开`（默认）|`上`

`使用外部信号无扰之间的转移ACC and other controllers`- 添加外部控制信号输入端口
`离开`（默认）|`上`

`创建ACC子系统`- 创建自定义控制器
button

C/C ++代码生成
Generate C and C++ code using Simulink® Coder™.

PLC Code Generation
使用Simulink®PLCCoder™生成结构化文本代码。万博1manbetx