基于MATLAB的汽车运动控制系统设计仿真

基于Matlab的汽车运动控制系统设计
Matlab是一款强大的工具，它可以用于汽车动力学控制系统
的建模、仿真和优化。

下面是基于Matlab的汽车运动控制系
统的设计流程：
1. 汽车运动学建模，包括车辆加速度、速度、位置等基本变量的建模，并建立数学模型。

2. 汽车动力学建模，包括发动机、传动系统、制动系统等的建模，推导出相关的动力学方程。

3. 设计控制器，选择合适的控制算法，并根据模型参数进行控制器设计。

4. 建立仿真模型，将汽车运动学、动力学模型以及控制器整合在一起，建立仿真模型，并进行仿真。

5. 分析仿真结果，通过仿真结果分析系统的性能，包括控制效果、鲁棒性等。

6. 修改设计，对仿真结果进行修改，优化设计，重新进行仿真。

7. 实现控制器，将控制器转换为代码并实现到实际控制系统中。

8. 验证系统性能，进行实车测试，验证系统性能及仿真结果的准确性。

总体而言，基于Matlab的汽车运动控制系统设计可以提高设计效率，减少设计成本，确保系统性能及仿真结果的准确性。

基于MATLAB的汽车ABS制动过程仿真ABS（Anti-lock Braking System，防抱死制动系统）是现代汽车上保证行车安全的重要制动系统之一。

ABS制动系统可以避免在制动时车轮抱死，从而提高了制动效果和稳定性。

为了深入理解ABS制动系统的工作原理和性能，本文将基于MATLAB软件进行汽车ABS制动过程的仿真。

一、建立模型和假设为了实现ABS制动过程的仿真，需要建立一个基于MATLAB 的系统模型。

该系统模型需要考虑以下几个方面：1. 汽车的运动方程。

2. 轮胎与地面的接触力，即摩擦力。

3. 制动器与车轮的接触力。

4. ABS控制器的控制策略。

在仿真过程中，假设车辆在制动前以一定的速度匀速行驶，制动时四个车轮的制动和抱死状态是相同的。

二、模型搭建在MATLAB界面中，首先利用simulink模块搭建模型。

模型如下：模型中包含了车辆运动方程、轮胎地面接触力、制动器与车轮接触力等模块。

其中，运动方程模块利用F=ma公式进行建模，轮胎地面接触力模块利用摩擦力系数进行计算，制动器与车轮接触力模块利用摩擦力系数和制动器力矩进行计算。

在模型中，还有制动器控制器模块，负责制动器的控制与调节。

制动器控制器可以采用PID算法或滑模控制算法来控制制动器的开闭和力矩大小。

三、仿真过程在进行仿真过程中，需要确定以下参数：1. 初始车速度v0=80km/h。

2. 初始刹车踏板角度θ=0。

3. 制动器摩擦力系数μs=0.7。

4. 刹车片初期转动半径r=0.05m。

在进行仿真操作前，应先在程序中设定好各参数，再设定仿真时间和仿真步长。

由于ABS制动过程会使用到控制器，因此应首先进行控制器的设计和仿真。

在此，控制器的设计采用滑模控制器，其仿真结果如下：控制器的仿真结果显示，在刹车操作开始10s后，滑模控制器调节出的制动器力矩逐渐增加并稳定于85N·m左右。

随着控制器的调节，车轮抱死现象得以解决、保持ABS制动状态下使车辆具备更好的稳定性和制动效果。

使用Matlab进行车辆控制和自动驾驶系统设计随着科技的发展和人们对便捷出行的需求不断增加，车辆控制和自动驾驶系统成为了一个备受关注和研究的领域。

Matlab作为一款强大的数学建模和仿真软件，可以为车辆控制和自动驾驶系统的设计提供极大的帮助。

本文将就如何使用Matlab进行车辆控制和自动驾驶系统设计进行探讨。

首先，车辆控制是车辆驶向目标位置或按照预定运动轨迹运动的过程。

在车辆控制中，总体来说有两种主要方式：基于物理模型的控制和基于试验数据的控制。

基于物理模型的控制是通过对车辆的物理特性进行建模，并结合相应的控制算法来实现车辆的控制。

而基于试验数据的控制，则是通过对车辆运动数据进行统计与分析，建立数据模型，进而进行车辆的控制。

在Matlab中，可以使用Simulink工具箱提供的车辆动力学模型进行车辆控制。

车辆动力学模型是一种实现车辆运动轨迹控制的常用方法。

通过将车辆的运动特性转化为数学模型，在Matlab中进行仿真，可以更加直观地预测车辆的运动行为，并进行相应的控制设计。

例如，可以通过建立车辆的悬挂系统、转向系统、制动系统等子系统模型，对车辆在不同工况下的运动特性进行建模和仿真分析。

同时，Matlab还提供了用于控制设计的工具箱，如Control System Toolbox、Robust Control Toolbox等，这些工具箱包含了丰富的控制算法和方法，能够帮助用户进行车辆控制的设计和优化。

用户可以根据车辆系统的特点和需求，选择适合的控制算法，并进行参数调整和模拟验证。

而对于自动驾驶系统设计来说，Matlab同样发挥着重要的作用。

自动驾驶系统设计是指实现车辆自主感知、决策和执行的过程。

在Matlab中，可以使用Computer Vision Toolbox进行图像处理和视觉感知，通过对车辆周围环境的实时识别和分析，实现自主导航和避障功能。

同时，Matlab还可以结合Deep LearningToolbox进行深度学习算法的应用，利用神经网络模型对复杂交通场景进行理解和预测。

基于matlab的车辆工程仿真实例-回复一个基于MATLAB的车辆工程仿真实例是车辆悬挂系统的分析与优化。

在汽车设计中，悬挂系统起着至关重要的作用，影响着车辆的舒适性、稳定性和操控性。

使用MATLAB可以通过建立车辆的动力学模型，对悬挂系统进行仿真分析和优化。

以下是一个可能的仿真实例步骤：1. 建立车辆的动力学模型：使用MATLAB 建立车辆的多体动力学模型，包括车体、车轮、悬挂系统等。

模型可以考虑车辆的质量分布、悬挂系统的刚度和阻尼等参数。

2. 仿真悬挂系统的响应：在建立好动力学模型后，可以通过输入不同的激励，如车速、道路条件等，模拟悬挂系统的动态响应。

通过仿真可以了解车辆在不同工况下的悬挂系统行为，如车身姿态、轮胎力等。

3. 分析悬挂系统参数的影响：在模拟悬挂系统的响应之后，可以通过改变悬挂系统的参数，如刚度和阻尼，来分析这些参数对悬挂系统响应的影响。

通过分析可以确定最优的悬挂系统参数，以满足特定的需求，如舒适性、稳定性等。

4. 优化悬挂系统设计：基于分析结果，可以对悬挂系统的设计进行优化。

通过MATLAB的优化工具箱，可以使用不同的优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，来搜索最优的悬挂系统参数组合。

5. 评估优化结果：在优化过程中，评估优化结果的有效性是必要的。

可以使用MATLAB的仿真工具再次运行优化后的悬挂系统模型，并进行性能评估。

性能评估可以包括悬挂系统的响应、车辆稳定性、舒适性等方面。

通过以上步骤，可以使用MATLAB对车辆悬挂系统进行仿真分析和优化，以改善车辆的悬挂系统性能。

这个实例展示了MATLAB 在车辆工程中的应用，可以帮助工程师更好地理解和优化车辆的悬挂系统。

摘要机械振动主要是谐波，阻尼，强制三种。

对于三个振动模型，列出了振动方程，然后给出了三个振动的初始条件。

在模拟过程中产生的一系列速度和汽车行驶时候产生的振动，势能和机械能的三个功能可以通过MATLAB函数模拟，以随时间改变图像。

然后，我们可以经过一系列的计算的出我们需要的函数方程和一些弹簧模拟图像，在后面可以进行一系列的导数计算，在MATLAB软件中可以画出不同的位移，汽车造成的损坏的函数图像，再通过在MATLAB的绘制，可以简单明细的看出汽车振动的能量变化。

最后再比较不同的图像，可以得出不同的结果，可以进行汽车改良。

就可以探索出最佳的方法来研究汽仿真。

关键词：简谐振动阻尼振动评价系数仿真软件。

AbstractMechanical vibration is mainly harmonic, damping, forced three. For the three vibration models, the vibration equations are listed, and then the initial conditions for the three vibrations are given. The three functions produced during the simulation process and the three functions of vibration, potential energy and mechanical energy generated when the vehicle travels can be simulated by MATLAB functions to change the image over time. Then we can go through a series of calculations out of the functional equations we need and some of the spring simulations of the image, which can be followed by a series of derivative calculations that can be plotted in the MATLAB software for different displacements, , And then through the drawing in MATLAB, you can simply see the details of the car vibration energy changes. Finally compare the different images, you can get different results, you can improve the car. You can explore the best way to study the steam simulation.Keywords:simple harmonic oscillationdamping oscillationappraisement coefficientsimulation software.目 录摘 要........................................................ I Abstract....................................................... II 第1章 概述.. (1)1.1 机械振动的物理模型...................................... 1 1.2 简谐振动的物理模型 (1)1.2.1阻尼振动的物理模型 ................................ 2 1.2.2 受迫振动的物理模型 .............................. 2 1.3 Matlab Simulink 仿真原理简述 ....................... 4 1.4频响函数的求解 .......................................... 4 第2章 简谐振动方程的解及其模拟仿真. (11)2.1简谐振动方程的求解 ..................................... 11 2.2 基本模型的建立 (12)2.2.1动能、势能、机械能监测 ........................... 13 2.3 振动信号频谱分析....................................... 16 第3章 阻尼振动方程的求解和仿真模拟. (18)3.1弹簧振子做阻尼振动方程的求解 ........................... 18 3.2弹簧振子做阻尼振动的模拟仿真研究 ....................... 18 3.3阻尼振动的图像分析 ..................................... 20 第4章 受迫振动的方程的求解和仿真模拟.. (23)4.1弹簧振子做受迫振动方程的求解 ........................... 23 4.2弹簧振子做受迫振动的仿真模拟研究 .. (24)4.2.1策动力频率0ωω<时弹簧振子的受迫振动仿真模拟 ..... 24 4.2.2策动力频率0ωω>时弹簧振子受迫振动的仿真模拟 ..... 25 4.3受迫振动的图像分析 ..................................... 25 4.4 汽车振动分析........................................... 26 第5章 几点补充说明与仿真模拟中问题分析 (31)5.1物理振动模型建立的补充说明 ............................. 31 5.2 方程求解中的补充说明................................... 31 5.3 仿真模拟中的问题分析................................... 31 6结语 ......................................................... 32 参考文献....................................................... 33 致谢.. (34)第1章 概述我们学习的的汽车当中，所学到的是汽车行驶时候产生了一定的损坏，就是一定的振动。

matlab二自由度车辆横摆角速度仿真代码摘要：一、引言二、Matlab 二自由度车辆模型概述三、横摆角速度仿真代码实现四、仿真结果与分析五、结论正文：一、引言车辆动力学仿真是研究汽车行驶稳定性及操控性能的重要手段，其中，二自由度车辆模型作为一种简化模型，能够较好地描述汽车的侧向运动。

本文旨在探讨使用Matlab 实现二自由度车辆横摆角速度仿真的方法。

二、Matlab 二自由度车辆模型概述二自由度车辆模型主要包括车辆的质心、轮胎、悬架等部件，其中悬架被简化为一个弹簧质量系统。

该模型主要考虑了车辆的质心位置、轮胎侧偏特性等影响车辆侧向运动的关键参数。

通过该模型，可以研究汽车在复杂路面上的行驶稳定性及操控性能。

三、横摆角速度仿真代码实现利用Matlab 搭建二自由度车辆模型，可以通过以下步骤实现横摆角速度的仿真：1.创建模型：在Matlab 中，使用Simulink 工具搭建二自由度车辆模型，包括质心、轮胎、弹簧质量等部件。

2.编写控制策略：根据需要控制的横摆角速度，编写相应的控制策略。

例如，可以通过调节方向盘转角来实现对横摆角速度的控制。

3.仿真模拟：在Simulink 中进行仿真模拟，通过路面激励等方式对车辆模型施加输入信号，观察车辆的横摆角速度响应。

4.分析结果：对仿真结果进行分析，如横摆角速度的变化情况、车辆的行驶稳定性等。

四、仿真结果与分析在仿真实验中，可以通过改变控制策略、路面激励等参数，观察不同情况下车辆的横摆角速度响应。

通过分析仿真结果，可以对车辆的行驶稳定性及操控性能进行评估，为实际汽车的设计和控制提供参考。

五、结论本文通过Matlab 实现了二自由度车辆的横摆角速度仿真，通过搭建模型、编写控制策略、仿真模拟等步骤，可以研究汽车在复杂路面上的行驶稳定性及操控性能。

1绪论1.1选题背景与意义汽车已经成为人们日常生活不可缺少的代步交通工具，在汽车发达国家，旅客运输的60％以上，货物运输的50％以上由汽车来完成，汽车工业水平和家庭平均拥有汽车数量已经成为衡量一个国家工业发达程度的标志。

进行汽车运动性能研究时．一般从操纵性、稳定性和乘坐舒适性等待性着手。

但近年来．随着交通系统的日趋复杂，考虑了道路环境在内的汽车运动性能开始受到关注。

因此，汽车运动控制系统的研究也显得尤为重要，在文中，首先对汽车的运动原理进行分析，建立控制系统简化模型，确定期望的静态指针(稳态误差)和动态指针(超调量和上升时间)。

然后对汽车运动控制系统进行设计分析。

从而确定系统的最佳静态和动态指针。

2 论文基本原理分析2.1.1汽车运动横向控制（1）绝对位置的获得方法汽车横向方向的控制使用GPS(全球定位系统)的绝对位置信息。

GPS信息的精度与采样周期、时间滞后等有关。

为提高GPS的数据精度和平滑数据．采用卡尔曼滤波对采样数据进行修正。

GPS的采样周期为200ms相对应控制的周期采用50ms。

另外考虑通信等的滞后、也需要进行补偿，采用航位推测法(dead reckoning)解决此问题。

通过卡尔曼滤波和航位推测法推算出的值作为汽车的绝对位置使用来控制车速、横摆角速度等车辆的状态量。

GPS 的数据通过卡尔曼滤波减少偏差、通过航位推测法进行误差和迟滞补偿．提高了位置数据推算的精度。

（2）前轮转角变化量的算出方法这里对前轮目标转角变化量(∆δ)的算出方法作简要说明，横方向控制采用预见控制，可以从现在汽车的状态预测经过时间t p秒后的汽车位置，由t p秒后的预测位置和目标路径的位置可以算出t p秒后为沿着目标路径行驶所需要的汽车横摆角速度ωr。

这个数值前回馈或者从与现在值的目标路径的误差的反馈来推算前轮目标转角变化量(式(1))．∆δk=k1∙ωr k+k2∙εr k∙T c式(1)式中T c为控制周期，k1, k2根据与现在目标路径的误差(ε)最小的原则来求解。

matlab汽车动力系统设计设计汽车动力系统是通过使用MATLAB软件来模拟和优化车辆动力系统的性能和效率。

下面是一些MATLAB在汽车动力系统设计中常用的工具和方法：1. 建立动力系统模型：使用Simulink来建立一个包含发动机、传动系统和车辆动力总成的模型。

可以通过连接各个子系统和组件来构建整个动力系统模型。

2. 发动机模型：使用MATLAB来创建发动机模型，包括燃烧过程、燃料喷射、排气系统和进气系统等。

可以利用MATLAB的优化工具来优化发动机性能和燃料效率。

3. 传动系统模型：使用Simulink来建立传动系统模型，包括变速器、离合器和传动轴等。

可以使用MATLAB来优化传动系统的效率和响应速度。

4. 操纵模型：使用Simulink来建立车辆操纵模型，包括转向系统、制动系统和悬挂系统等。

可以使用MATLAB进行悬挂系统的参数优化和转向系统的动态性能分析。

5. 环境模型：使用MATLAB来模拟车辆在不同环境条件下的性能，包括温度、海拔和空气密度等。

可以使用MATLAB的控制系统工具箱来设计和调优车辆的控制系统。

6. 燃料经济性分析：使用MATLAB来分析和优化车辆的燃油经济性。

可以使用MATLAB的统计工具箱来分析大量的测试数据，找出燃油经济性的关键因素，并进行改进。

7. 噪音和振动分析：使用MATLAB来分析车辆的噪音和振动性能，包括发动机噪声、风噪声和悬挂系统的振动等。

可以使用MATLAB的信号处理工具箱来分析和优化噪音和振动特性。

MATLAB提供了丰富的工具和功能来支持汽车动力系统的设计和优化。

通过使用MATLAB，可以更好地理解和改进车辆的性能和效率。

MATLAB联合仿真在纯电动汽车整车控制开发中的应用纯电动汽车是未来汽车发展的趋势，其性能可靠性和能量效率等已成为瞩目的研究领域。

在汽车电力系统控制中，开发全车控制算法是至关重要的一步。

利用MATLAB联合仿真技术，可以实现对整车控制的模拟、验证和优化，提高产品研发速度和成功率。

MATLAB是一种科学计算软件，广泛应用于工程、科学研究、控制系统设计和数据分析等领域。

与此同时，Simulink是MATLAB中一种常见的仿真工具，在车辆控制系统开发中也发挥着至关重要的作用。

该工具可以对车辆控制系统进行建模、仿真和分析，从而帮助开发人员确定系统的控制算法和参数，以提高整车性能。

利用MATLAB联合仿真技术，可以模拟车辆控制系统的各个部分，例如电动机、电池、电子控制单元和驱动系统等等。

在此基础上，通过设计不同的控制算法，可实现对整车控制的优化。

同时，这种联合仿真还能帮助分析人员，快速分析车辆工作状态和控制效果，以及调整参数，提高算法效果。

在纯电动汽车开发中，MATLAB联合仿真技术的应用，可以有效加快产品的开发速度和研究效率，同时还能提高工作精度和可靠性。

汽车制造商和设备供应商都可以受益于这种技术，在设计和优化整车控制系统等方面提高效率和性能。

总之，MATLAB联合仿真技术的应用将会在未来纯电动汽车研发中发挥越来越重要的作用。

除了以上提到的优势，MATLAB联合仿真技术还可以支持多个开发人员协同工作，通过不同的仿真项目，不同的开发人员在不同的环节中进行更细致的设计和测试，从而共同推动整个项目的进展和最终成功。

另外，利用MATLAB联合仿真技术，开发人员还可以快速生成仿真数据，快速验证算法和改善性能。

这种过程可以迅速识别任何开发问题，并在计算机上调整其性能。

可以快速确定全车控制部件的效果，以及于实车上的实际效果视为无差。

此外，MATLAB联合仿真技术还可以使开发人员进行多个场景、任务和条件下的算法测试，以确保控制及行驶参量良好的性能。

基于MATLAB的汽车动力性仿真实验【摘要】文章从车辆动力学的角度建立了汽车动力性数学模型，用MATLAB编程，对某轻型货车的动力性能参数进行计算并仿真出其驱动力-行驶阻力平衡图、行驶加速度及加速度倒数曲线图，计算出该轻型货车的最高车速及II档起步加速到70km/h所需的时间，为研究该型载货汽车的动力性能提供了很好的依据。

【关键词】MATLAB；轻型货车；动力性能；仿真一、前言汽车动力性是评价汽车性能的重要指标，通常用汽车的最高车速、加速时间和最大爬坡度来评定。

绘出汽车驱动力-行驶阻力平衡图和汽车加速度曲线图是求出最高车速、加速时间和最大爬坡度的前提，本文通过MATLAB仿真求出实验用轻型货车的动力性指标，使其参数指标优化轻型货车的动力性匹配实验。

二、实验用轻载货汽车本实验用使用的汽车是福田轻型厢式货车。

其主要的技术参数见表1。

变速器传动比数据见表2。

三、建立汽车动力性数学模型1.发动机的外特性利用FZD发动机综合实验台测出该型厢式货车汽车的外特性的功率与转矩曲线，利用多项式拟合求出发动机的转矩多项式，（1）式中，为发动机转矩（）；为发动机转速（r/min）；系数可由曲线拟合中的最小二乘法来确定；k取4。

求得：发动机最低转速=600r/min，最高转速=4000r/min2.汽车行驶方程的建立及计算模型汽车行驶时的一般方程式为：式中：分别是驱动力、滚动阻力、空气阻力、坡度阻力和加速阻力；为发动机转矩；分别为变速器传动比、主减速器传动比；为传动系机械效率；为滚动阻力系数；为空气阻力系数；A为迎风面积；为车速；为道路坡度；为汽车旋转质量换算系数；分别为汽车质量、行驶加速度。

不考虑坡度阻力和加速阻力时，方程（2）变为：（3）可得最高车速：（4）不考虑坡度阻力由汽车行驶方程可得加速时间：（5）由动力学可知：（6）汽车等速行驶时得到最大坡度：四、仿真过程1.汽车汽车驱动力-行驶阻力平衡图仿真编写程序在MATLAB中做出汽车驱动力-行驶阻力平衡图，图1。

问题描述及空间状态表达式的建立1.1问题描述汽车减震系统主要用来解决路面不平而给车身带来的冲击，加速车架与车身振动的衰减，以改善汽车的行驶平稳性。

如果把发动机比喻为汽车的“心脏”，变速器为汽车的“中枢神经”，那么底盘及悬挂减震系统就是汽车的“骨骼骨架”。

减震系统不仅决定了一辆汽车的舒适性与操控性同时对车辆的安全性起到很大的决定作用，随着人们对舒适度要求的不断提高，减震系统的性能已经成为衡量汽车质量及档次的重要指标之一。

图1.悬架减震系统模型汽车减震系统的目的是为了减小路面的颠簸，为人提供平稳、舒适的感觉。

图2，是一个简单的减震装置的原理图。

它由一个弹簧和一个减震器组成。

从减震的角度看，可将公路路面看作是两部分叠加的结果：一部分是路面的不平行度，在汽车的行驶过程中，它在高度上有一些快速的小幅度变化，相当于高频分量；另一部分是整个地形的坡度，在汽车的行驶过程中，地形的坡度有一个缓慢的高度变化，相当于低频分量。

减震系统的作用就是要在汽车的行驶过程中减小路面不平所引起的波动。

因此，可以将减震系统看成是一个低通滤波器。

图2.减震系统原理图1.2空间状态表达式的建立对该系统进行受力分析得出制约底盘运动的微分方程（数学模型）是：22()()()()()d y t dy t dx t M b ky t kx t b dt dt dt++=+ 其中，M 为汽车底盘的承重质量，k 为弹簧的弹性系数，b 为阻尼器的阻尼系数。

将其转化为系统传递函数：222()()()2()n n n n s H s s s ωεωεωω+=++ 其中，n ω为无阻尼固有频率，ε为阻尼系数。

并且，n ω=2n b M ξω= 通过查阅相关资料，我们知道，汽车减震系统阻尼系数ε=0.2～0.4，而我们希望n ω越大越好。

在下面的计算中，我们规定n ω=6，ε=0.2。

所以，系统传递函数，可以转化为：2() 2.436() 2.436Y s s U s s s +=++ 根据现代控制理论知识，结合MATLAB 工具，将传递函数转化为状态空间矩阵和输出矩阵表示。

武汉理工大学毕业设计（论文）基于matlab的小车控制系统设计学院（系）：机电工程学院专业班级：学生姓名：指导教师：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权省级优秀学士论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

本学位论文属于1、保密囗，在年解密后适用本授权书2、不保密囗。

（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：年月日导师签名：年月日摘要小车，即轮式移动机器人。

本论文中的小车采用的是轮式差速移动模型，即通过该小车的两个电机转速的变化和正反转调节以及导向轮的辅助来改变小车的运动方向。

软件控制方面采用常用数据处理软件Matlab来编程完成。

利用Matlab语言构建出小车自动控制系统，可以实现对小车按设定轨迹行驶、行驶至指定位置等多种形式的控制。

论文主要研究了轮式机器人作为非完整控制系统在反演算法下的模拟情况，以及轮式机器人在程序运行下真实的轨迹跟踪路线。

研究结论表明：依照别人研究出的算法，根据二自由度轮式移动机器人的运动学模型，利用积分backstepping设计思想构造出更加简单的模拟反馈变量，同时结合Lyapunov直接法设置出时变反馈控制律，其控制效果能够达到全局渐近稳定。

仿真结果表明机器人在控制律的作用下，能够迅速且有效地跟踪期望轨迹。

并且在实物中也能运行出来。

本文的特色在：根据已有的反演算法的出发，编出matlab程序，仿真成功，并且在实物上可以运行。

基于MATLAB的汽车驾驶控制系统仿真研究作者：许国平王伟来源：《职业·中旬》2011年第12期由Carnegie Melon大学开发的MATLAB软件，为控制系统的设计与仿真提供了一个强有力的工具。

由于该软件具有易使用、矩阵运算功能强、控制理论丰富且含有CAD应用程序集等特点，MATLAB已成为国际控制领域内最流行的控制系统的计算机辅助设计软件。

随着社会的发展，汽车已成为现代社会的主要交通工具之一。

笔者借助MATLAB工具对汽车驾驶控制系统进行仿真分析，研究影响汽车驾驶控制系统性能的主要因素，为汽车的设计和性能的改善提供科学依据。

一、汽车驾驶控制系统建模汽车驾驶控制系统是典型的反馈控制系统，是整个汽车的核心部分。

其主要目的就是对汽车行驶的速度进行合理控制，系统的主要工作原理是：速度操纵机构的位置改变，用以设置汽车行驶的速度；测量汽车的当前速度，并求取它与指定速度的差值；由速度差值信号驱动汽车产生相应的牵引力，并由此牵引力改变汽车的速度直到其速度稳定在指定的速度为止。

1.系统数学模型（1）速度操纵机构的位置变换器。

位置变换器是汽车驾驶控制系统的输入部分，目的是将速度操纵机构的位置转换为相应的速度，它们的数学关系如下：v=ax+b,x∈[0,1]其中，c为速度操纵机构的位置，v为与之相应的速度，a,b为常数。

（2）行驶控制器。

行驶控制器是整个控制系统的核心部分，其功能是根据汽车当前速度与指定速度的差值，产生相应的牵引力。

行驶控制器为一典型的PID控制器，其数学表述为：积分环节：x(n)=x(n-1)+u(n)微分环节：d(n)=u(n)-u(n-1)系统输出：y(n)Pu(n)+Ix(n)+Dd(n)其中，u(n)为系统的输入，相当于汽车当前速度与指定速度的差值；y(n)为系统的输出，相当于汽车的牵引力； x(n)为系统中的状态。

P、I、D为PID控制器的比例、积分与微分控制参数。

（3）汽车动力机构。

基于MATLAB的汽车驾驶控制系统仿真研究文／许国平　王　伟由Carnegie Melon大学开发的MATLAB软件，为控制系统的设计与仿真提供了一个强有力的工具。

由于该软件具有易使用、矩阵运算功能强、控制理论丰富且含有CAD应用程序集等特点，MATLAB已成为国际控制领域内最流行的控制系统的计算机辅助设计软件。

随着社会的发展，汽车已成为现代社会的主要交通工具之一。

笔者借助MATLAB工具对汽车驾驶控制系统进行仿真分析，研究影响汽车驾驶控制系统性能的主要因素，为汽车的设计和性能的改善提供科学依据。

一、汽车驾驶控制系统建模汽车驾驶控制系统是典型的反馈控制系统，是整个汽车的核心部分。

其主要目的就是对汽车行驶的速度进行合理控制，系统的主要工作原理是：速度操纵机构的位置改变，用以设置汽车行驶的速度；测量汽车的当前速度，并求取它与指定速度的差值；由速度差值信号驱动汽车产生相应的牵引力，并由此牵引力改变汽车的速度直到其速度稳定在指定的速度为止。

１．系统数学模型（1）速度操纵机构的位置变换器。

位置变换器是汽车驾驶控制系统的输入部分，目的是将速度操纵机构的位置转换为相应的速度，它们的数学关系如下：v=ax+b,x∈[0,1]其中，c为速度操纵机构的位置，v为与之相应的速度，a,b为常数。

（2）行驶控制器。

行驶控制器是整个控制系统的核心部分，其功能是根据汽车当前速度与指定速度的差值，产生相应的牵引力。

行驶控制器为一典型的PID控制器，其数学表述为：积分环节：x(n)=x(n-1)+u(n)微分环节：d(n)=u(n)-u(n-1)系统输出：y(n)Pu(n)+Ix(n)+Dd(n)其中，u(n)为系统的输入，相当于汽车当前速度与指定速度的差值；y(n)为系统的输出，相当于汽车的牵引力； x(n)为系统中的状态。

P、I、D为PID控制器的比例、积分与微分控制参数。

（3）汽车动力机构。

汽车动力机构是行驶控制系统的执行机构，其功能是在牵引力的作用下改变汽车速度，使其达到指定的速度。

基于MATLAB软件的自动泊车控制系统设计与仿真摘要现代社会汽车的使用已经相当广泛。

而每一个司机都会面对倒车问题，有经验的司机能够快速、准确的将汽车停到指定的位置。

然而多数的司机尤其是一些刚刚考到驾照的新手们尤其对停车的问题十分烦恼。

在准确性和速度之间往往很难同时满足，设想如果能有个智能装置，根据当前的车速和位置能够自动将车停到合适位置，且又同时满足快速性和准确性。

本课题正是基于以上的设想，结合我们最近学习的模糊控制的相关知识以MATLAB为软件平台，搭建一个基于MATLAB的自动倒车模糊控制系统。

以往的各种传统控制方法均是建立在被控对象精确数学模型基础上的，然而，随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精确数学模型。

在工程实践中，人们发现，一个复杂的控制系统可由一个操作人员凭着丰富的实践经验得到满意的控制效果。

这说明，如果通过模拟人脑的思维方法设计控制器，可实现复杂系统的控制，由此产生了模糊控制。

模糊控制是建立在人工经验基础之上的。

对于一个熟练的操作人员，他往往凭借丰富的实践经验，采取适当的对策来巧妙地控制一个复杂过程。

若能将这些熟练操作员的实践经验加以总结和描述，并用语言表达出来，就会得到一种定性的、不精确的控制规则。

如果用模糊数学将其定量化就转化为模糊控制算法，形成模糊控制理论。

糊控制理论具有一些明显的特点：（1）模糊控制不需要被控对象的数学模型。

模糊控制是以人对被控对象的控制经验为依据而设计的控制器，故无需知道被控对象的数学模型。

（2）模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法。

模糊控制采用人类思维中的模糊量，如“高”、“中”、“低”、“大”、“小”等，控制量由模糊推理导出。

这些模糊量和模糊推理是人类智能活动的体现。

（3）模糊控制易于被人们接受。

模糊控制的核心是控制规则，模糊规则是用语言来表示的，如“今天气温高，则今天天气暖和”，易于被一般人所接受。

（4）构造容易。

模糊控制规则易于软件实现。