【亲测免费】 基于highway-env的MPC跟车巡航控制案例

项目描述

本项目提供了一个基于Python语言和highway_env模拟驾驶环境的MPC（模型预测控制）跟车巡航控制算法案例。通过对比比例控制和PID控制，展示了MPC在双车跟车自动巡航控制中的应用。

项目内容

• MPC控制算法：详细介绍了如何使用MPC框架实现跟车巡航控制。
• 比例控制与PID控制对比：通过对比传统比例控制和PID控制，突显MPC在控制精度、稳定性和鲁棒性方面的优势。
• highway-env模拟环境：利用highway_env模拟驾驶环境，验证控制算法的有效性。

使用方法

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-repo-url.git
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行案例：

   python main.py
   

依赖库

• highway-env
• numpy
• scipy
• matplotlib

贡献

欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现问题，请提交Issue或Pull Request。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。