运用多点预瞄与滚动优化相结合的模型预测控制算法设计了汽车的跟随转向控制模型。在双移线工况下进行了多组速度的跟随实验，结果表明该控制器跟随路径的误差小，对速度的适应性强。与Carsim控制器的跟随结果相比，其跟随效果更好。

为了提高无人驾驶车辆的轨迹跟随性精度和实时性，针对无人驾驶车辆规避障碍物的路径规划问题，本文提出了一种基于轨迹重规划的无人车避障模型预测控制算法。利用车载传感器获得障碍物和参考路径信息，通过轨迹重规划控制器规划出规避障碍物的期望路径， 并将重规划的期望路径信息输入到模型预测控制器，控制输出前轮转角，通过方向盘主动转向实现避障的同时，实现对参考路径的跟踪；最后，利用 CarSim 和 Simulink 建立轨迹重规划和轨迹跟踪的闭环控制系统仿真平台，并以双移线工况为例，进行了仿真验证。结果表明该

carsim-simulink联合仿真控制策略 针对双移线工况对四轮独立驱动电动汽车进行驱动力控制

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为了提高智能车的控制精度，以碰撞中心为参考点建立前馈-反馈控制模型， 并用该控制模型求解LQR问题，获得状态反馈控制率，实现最优控制。在双移线工况和8字形工况下，使用Matlab/Simulink和Carsim对LQR轨迹跟踪控制器进行联合仿真。