两轮车MATLAB仿真程序的实现方法

一、运动学建模（基于驱动轴中心模型）

两轮车的运动学模型可表示为：

x_dot = v*cosθ
y_dot = v*sinθ
θ_dot = ω

其中v为线速度，ω为角速度，θ为航向角。

二、PID控制实现

% 初始化参数
dt = 0.1;       % 时间步长
T = 20;         % 总仿真时间
L = 0.5;        % 轮距
v = 1.0;        % 线速度

% 初始状态 [x, y, θ]
state = [0; 0; pi/8]; 
target = [10; 10];

% PID参数
Kp = 1.0; Ki = 0.01; Kd = 0.1;

% 误差计算
dx = target(1) - state(1);
dy = target(2) - state(2);
target_angle = atan2(dy, dx);
error = angle_diff(target_angle, state(3));

% PID控制循环
for t = 0:dt:T
    % 计算控制量
    integral_error = integral_error + error*dt;
    derivative_error = (error - prev_error)/dt;
    omega = Kp*error + Ki*integral_error + Kd*derivative_error;
    
    % 更新状态
    state(3) = state(3) + omega*dt;
    state(1) = state(1) + v*cos(state(3))*dt;
    state(2) = state(2) + v*sin(state(3))*dt;
    
    % 更新误差
    prev_error = error;
end

% 轨迹可视化
plot(state(1), state(2),'ro','MarkerSize',10);
hold on;
plot([0 state(1)],[0 state(2)],'b-');
axis equal;
grid on;

三、LQR控制实现

% 系统参数
A = [0 1 0; 0 0 1; 0 0 0];
B = [0; cos(state(3))*dt; sin(state(3))*dt/L];
Q = diag([1000, 1000, 10]);  % 状态权重
R = 0.1;                    % 控制权重

% LQR增益计算
[K,S,e] = lqr(A,B,Q,R);

% 控制循环
for t = 0:dt:T
    error = [target(1)-state(1); target(2)-state(2); angle_diff(target_angle,state(3))];
    u = -K*error;
    
    % 更新状态
    state = A*state + B*u;
end

四、CoppeliaSim联合仿真

1. 场景搭建：使用PioneerP3DX模型，修改控制脚本实现轨迹跟踪
2. MATLAB通信代码：

% 建立通信连接
client = RemoteAPIClient();
sim = client.require('sim');

% 获取模型句柄
car_handle = sim.getObject('/PioneerP3DX');
left_motor = sim.getObject('/leftMotor');
right_motor = sim.getObject('/rightMotor');

% 控制循环
while sim.getSimulationTime() < max_time
    % 获取当前状态
    position = cop2mat(sim.getObjectPosition(car_handle, -1));
    
    % 计算控制指令
    [vl, vr] = calculate_wheel_speeds(position, target);
    
    % 发送控制指令
    sim.setJointTargetVelocity(left_motor, vl/wheel_radius);
    sim.setJointTargetVelocity(right_motor, vr/wheel_radius);
end

参考代码 两轮车的MATLAB/Simlink仿真程序 www.youwenfan.com/contentcnn/95759.html

五、关键要点

1. 模型选择：根据应用场景选择驱动轴中心模型或偏移模型
2. 参数整定： PID参数建议初始值：Kp=1.0, Ki=0.01, Kd=0.1 LQR权重矩阵需根据系统动态调整
3. 可视化分析： 绘制轨迹对比图 显示航向角变化曲线 速度变化曲线

六、扩展应用

1. 避障功能：添加超声波传感器模型
2. 路径规划：结合A*或RRT算法
3. 多车协同：实现编队控制