MPC单步垂直泊车：从原理到联合仿真开源实践

jFWTpMJfJjq

101人浏览 · 2026-03-24 09:30:00

jFWTpMJfJjq · 2026-03-24 09:30:00 发布

【5.MPC单步垂直泊车】APA 单步垂直泊车模型预测MPC 自动泊车Carsim与Matlab联合仿真后期会继续迭代更新的版本包含垂直路径数据点（只有路径点）和MPC控制算法后可以有参考模型，全部开源，入群后，可在群里提问，会。后期不断优化。 1.Carsim2019 2020场景及车辆配置文件 2.Simulink文件包含stateflow纵向逻辑控制 3.MPC横向控制算法文件 4.垂直路径点处理.m 5.群里 6.跟踪误差等数据分析画图脚本

最近在研究自动泊车相关技术，今天就来和大家唠唠 MPC 单步垂直泊车，这可涉及到 APA（自动泊车辅助系统）里很关键的部分。

MPC 单步垂直泊车基础概念

MPC，也就是模型预测控制，在自动泊车领域发挥着重要作用。简单理解，它就像是给车装了个聪明的“小脑瓜”，能根据车辆当前状态、预设路径以及对未来的预测，实时调整控制输入，让车稳稳地停进车位。垂直泊车大家都不陌生，在实际场景中要准确完成可不是件容易事儿，MPC 就来大显身手啦。

Carsim 与 Matlab 联合仿真

这一整套流程我采用了 Carsim 和 Matlab 联合仿真的方式，简直是强强联合。Carsim 负责提供逼真的车辆动力学模型和场景模拟，Matlab 则在控制算法和数据分析上大展拳脚。

Carsim 场景及车辆配置文件

我用的是 Carsim2019 或者 2020 版本，里面配置了专门用于垂直泊车的场景，还有对应的车辆配置文件。这些文件就像是给车打造了一个定制的“游乐场”，车辆在里面按照设定的规则行驶。比如，在车辆配置文件里，可能会设置车辆的轴距、质量、轮胎特性等参数，这些对车辆的操控性和泊车表现有着直接影响。

Simulink 文件 - 纵向逻辑控制

Simulink 可是 Matlab 里的一把好手，在这次的垂直泊车项目中，它负责纵向逻辑控制。通过 stateflow 来实现，stateflow 就像一个状态机，能清晰地定义车辆在不同阶段的行为。

% 简单示例代码，用于理解纵向逻辑控制
% 假设定义一个简单状态机，控制车辆前进或后退
state = 'forward'; % 初始状态为前进
while true
    if state == 'forward'
        % 执行前进的控制逻辑，比如设置速度
        speed = 1; % 设置前进速度为1m/s
        % 这里可以添加更多与前进相关的代码
        if reached_target_distance % 假设达到目标距离
            state = 'backward'; % 切换到后退状态
        end
    elseif state == 'backward'
        speed = -1; % 设置后退速度为 -1m/s
        % 这里可以添加更多与后退相关的代码
        if reached_parking_spot % 假设到达停车位
            break; % 结束循环，泊车完成
        end
    end
end

这段代码简单模拟了一个状态机，根据不同的状态（前进或后退）执行相应的操作，在实际的 Simulink 模型中，会有更复杂和精确的逻辑来控制车辆纵向的运动。

MPC 横向控制算法文件

MPC 横向控制算法文件是核心之一啦。它要根据车辆当前横向位置、方向与目标路径的偏差，计算出合适的转向角度等控制量。

% 简单的 MPC 横向控制算法代码示例
% 假设已知车辆当前横向位置 x_current，目标横向位置 x_target
% 以及车辆当前航向角 theta_current，目标航向角 theta_target
% 预测时域为 N
dt = 0.1; % 时间间隔
N = 5; % 预测时域
Q = [1 0; 0 1]; % 状态权重矩阵
R = [1]; % 控制输入权重矩阵
% 初始化状态和控制输入
x = zeros(2, N+1);
u = zeros(1, N);
x(:,1) = [x_current; theta_current];
for k = 1:N
    % 预测下一时刻状态
    x(:,k+1) = [x(1,k) + dt * cos(x(2,k));
                x(2,k) + dt * u(k)];
    % 计算代价函数
    cost = (x(1,k+1) - x_target)^2 * Q(1,1) + (x(2,k+1) - theta_target)^2 * Q(2,2) + u(k)^2 * R;
    % 这里应该使用优化算法来最小化代价函数，得到最优的 u(k)
    % 简单示例就假设这里直接计算一个近似的 u(k)
    u(k) = (x_target - x(1,k+1)) / dt;
end
% 实际应用中取第一个控制输入作为当前输出
steering_angle = u(1);

这段代码简单模拟了 MPC 横向控制算法，通过预测时域内对状态的更新和代价函数的计算，来得到控制输入（这里简化为近似计算），实际中会用到更高级的优化算法来得到精确的控制量。

垂直路径点处理.m

这个文件负责处理垂直路径数据点，虽然只有路径点，但处理好它们是车辆能沿着正确轨迹泊车的关键。

% 读取路径点数据
waypoints = load('vertical_waypoints.txt'); % 假设路径点保存在txt文件中
num_waypoints = size(waypoints, 1);
% 简单的路径点插值，使车辆行驶更平滑
new_waypoints = interp1(1:num_waypoints, waypoints, linspace(1, num_waypoints, num_waypoints * 10));

这段代码先读取路径点数据，然后通过插值让路径更平滑，车辆在行驶过程中就能更顺畅地跟踪路径。

数据分析与画图脚本

完成泊车后，还得分析分析效果咋样，这就靠跟踪误差等数据分析画图脚本啦。它能直观地展示车辆实际行驶路径与目标路径的偏差，帮助我们判断泊车的精度。

% 假设已经记录了实际横向位置 x_actual 和目标横向位置 x_target
% 以及实际航向角 theta_actual 和目标航向角 theta_target
tracking_error_x = x_actual - x_target;
tracking_error_theta = theta_actual - theta_target;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(tracking_error_x);
title('横向位置跟踪误差');
xlabel('时间步');
ylabel('误差 (m)');
subplot(2,1,2);
plot(tracking_error_theta);
title('航向角跟踪误差');
xlabel('时间步');
ylabel('误差 (rad)');

这段代码计算了横向位置和航向角的跟踪误差，并通过画图展示出来，我们就能很直观地看到车辆在泊车过程中的偏差情况。