欢迎来到本博客❤️❤️博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。完整资源、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制事宜点击本文完整资源下载⛳️座右铭行百里者半于九十。⛳️赠与读者做科研涉及到一个深在的思想系统需要科研者逻辑缜密踏实认真但是不能只是努力很多时候借力比努力更重要然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路它不足为你揭示全部问题的答案但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致万一它给你带来了一场精神世界的苦雨那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。或许雨过云收神驰的天地更清朗.......第一部分——内容介绍基于控制屏障函数的安全关键系统二次规划适用于ACC是一种用于自适应巡航控制ACC系统中的安全性优化方法。ACC是一种汽车自动驾驶技术它通过感知前方车辆的距离和速度来调整车辆的速度以维持与前车的安全距离。控制屏障函数Control Barrier FunctionCBF是一种数学工具用于描述系统状态的约束和安全边界。在ACC系统中CBF可以用来定义车辆的安全区域即车辆与前车之间的安全距离范围。基于CBF的二次规划方法可以通过最小化代价函数来优化ACC系统的性能和安全性。这个代价函数可以包括车辆速度、加速度、与前车的距离等参数同时考虑到安全约束和性能要求。通过解决二次规划问题ACC系统可以在满足安全约束的前提下实现车辆的自适应巡航控制。这种方法可以提供更高的安全性和可靠性减少与前车的碰撞风险并提高驾驶员的驾驶舒适度和体验。需要注意的是基于控制屏障函数的安全关键系统二次规划方法是一种技术具体的实现和应用需要根据具体的ACC系统和实际需求进行定制和开发。同时系统的安全性还需要考虑其他因素如传感器精度、系统故障处理等以确保ACC系统的可靠性和安全性。第二部分——运行结果主函数部分代码clear all clc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %Objective: Adaptive Cruise Control (ACC) Simulation (A repeat of the result %of the paper Control Barrier Function Based Quadratic Programs for Safety %Critical Systems (Page 3870) )%Author: Ming Li %Date: March 2nd. 2022 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% global u_save %% Initial Setup % Note that [x( 1 ) x( 2 ) x( 3 )][v_f v_l D]%Initial distance between two vehicles is 150 %Intial velocity of the leading vehicle is 18; %Intial velocity of the leading vehicle is 10; Initial_position[18 10 150]; t_span[0:0.1:100]; % Running time and interval [Init_Par]Initial_Parameter(); % [x] ode4(odefcn,t_span,Initial_position); [x] ode4(odefcn,t_span,Initial_position); % %% Ode45 plot % figure( 1 )% plot(x.y(1,:),b--,linewidth,2) % hold on % plot(x.y(2,:),r--,linewidth,2) % set(gca,FontSize,23) % set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) % xlabel(x1) % ylabel(x2) % legend($v_{f}$,$v_{l}$,Interpreter,latex) % grid on %% Ode4 plot figure(1) plot(t_span,x(:,1),b--,linewidth,2) hold on plot(t_span,x(:,2),r--,linewidth,2) set(gca,FontSize,23) set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) xlabel(x1) ylabel(x2) legend($v_{f}$,$v_{l}$,Interpreter,latex) grid on figure(2) plot(x(:,3),b--,linewidth,2) set(gca,FontSize,23) set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) xlabel(x) ylabel(D) legend($D$,Interpreter,latex) grid on % % Compute the CBFh_safex(:,3)-Init_Par.tau_d*x(:,1); figure(3) plot(t_span,h_safe,b--,linewidth,2) set(gca,FontSize,23) set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) xlabel(x) ylabel($h_{S}$,Interpreter,latex) legend($h_{S}$,Interpreter,latex) grid on %% Compute the control input % d_xdiff(x( : , 1 ));d_x(x(2:end,1)-x(1:end-1,1))*10; for i_u1:size(x,1)-1 F_r(i_u)Init_Par.f_0Init_Par.f_1*x(1)Init_Par.f_2*(x(1))^2;% Rolling resistance (force) u_nodevi(i_u)(d_x(i_u)*Init_Par.MF_r(i_u)); u(i_u)(d_x(i_u)*Init_Par.MF_r(i_u))/Init_Par.M/Init_Par.a_g; end figure(4) plot(t_span(2:end),u,b-,linewidth,2) set(gca,FontSize,23) set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) xlabel(t) ylabel($u$,Interpreter,latex) legend($u$,Interpreter,latex) grid on figure(5) for i_u1:size(x,1)-1 F_r(i_u)Init_Par.f_0Init_Par.f_1*x(1)Init_Par.f_2*(x(1))^2;% Rolling resistance (force) u_origin(i_u)(u_save(1(i_u-1)*4))/Init_Par.M/Init_Par.a_g; end plot(t_span(2:end),u_origin,b-,linewidth,2) set(gca,FontSize,23) set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) xlabel(t) ylabel($u$,Interpreter,latex) legend($u$,Interpreter,latex) grid on第三部分——参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)[1]赵向涛,阎妍,于双和等.基于屏障函数的船舶自适应控制[J].江苏大学学报(自然科学版),2021,42(06):715-720.第四部分——本文完整资源下载资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python|数据|文档等完整资源获取本文完整资源下载
基于控制屏障函数的安全关键系统二次规划（适用于ACC）（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。完整资源、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制事宜点击本文完整资源下载⛳️座右铭行百里者半于九十。⛳️赠与读者做科研涉及到一个深在的思想系统需要科研者逻辑缜密踏实认真但是不能只是努力很多时候借力比努力更重要然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路它不足为你揭示全部问题的答案但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致万一它给你带来了一场精神世界的苦雨那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。或许雨过云收神驰的天地更清朗.......第一部分——内容介绍基于控制屏障函数的安全关键系统二次规划适用于ACC是一种用于自适应巡航控制ACC系统中的安全性优化方法。ACC是一种汽车自动驾驶技术它通过感知前方车辆的距离和速度来调整车辆的速度以维持与前车的安全距离。控制屏障函数Control Barrier FunctionCBF是一种数学工具用于描述系统状态的约束和安全边界。在ACC系统中CBF可以用来定义车辆的安全区域即车辆与前车之间的安全距离范围。基于CBF的二次规划方法可以通过最小化代价函数来优化ACC系统的性能和安全性。这个代价函数可以包括车辆速度、加速度、与前车的距离等参数同时考虑到安全约束和性能要求。通过解决二次规划问题ACC系统可以在满足安全约束的前提下实现车辆的自适应巡航控制。这种方法可以提供更高的安全性和可靠性减少与前车的碰撞风险并提高驾驶员的驾驶舒适度和体验。需要注意的是基于控制屏障函数的安全关键系统二次规划方法是一种技术具体的实现和应用需要根据具体的ACC系统和实际需求进行定制和开发。同时系统的安全性还需要考虑其他因素如传感器精度、系统故障处理等以确保ACC系统的可靠性和安全性。第二部分——运行结果主函数部分代码clear all clc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %Objective: Adaptive Cruise Control (ACC) Simulation (A repeat of the result %of the paper Control Barrier Function Based Quadratic Programs for Safety %Critical Systems (Page 3870) )%Author: Ming Li %Date: March 2nd. 2022 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% global u_save %% Initial Setup % Note that [x( 1 ) x( 2 ) x( 3 )][v_f v_l D]%Initial distance between two vehicles is 150 %Intial velocity of the leading vehicle is 18; %Intial velocity of the leading vehicle is 10; Initial_position[18 10 150]; t_span[0:0.1:100]; % Running time and interval [Init_Par]Initial_Parameter(); % [x] ode4(odefcn,t_span,Initial_position); [x] ode4(odefcn,t_span,Initial_position); % %% Ode45 plot % figure( 1 )% plot(x.y(1,:),b--,linewidth,2) % hold on % plot(x.y(2,:),r--,linewidth,2) % set(gca,FontSize,23) % set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) % xlabel(x1) % ylabel(x2) % legend($v_{f}$,$v_{l}$,Interpreter,latex) % grid on %% Ode4 plot figure(1) plot(t_span,x(:,1),b--,linewidth,2) hold on plot(t_span,x(:,2),r--,linewidth,2) set(gca,FontSize,23) set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) xlabel(x1) ylabel(x2) legend($v_{f}$,$v_{l}$,Interpreter,latex) grid on figure(2) plot(x(:,3),b--,linewidth,2) set(gca,FontSize,23) set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) xlabel(x) ylabel(D) legend($D$,Interpreter,latex) grid on % % Compute the CBFh_safex(:,3)-Init_Par.tau_d*x(:,1); figure(3) plot(t_span,h_safe,b--,linewidth,2) set(gca,FontSize,23) set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) xlabel(x) ylabel($h_{S}$,Interpreter,latex) legend($h_{S}$,Interpreter,latex) grid on %% Compute the control input % d_xdiff(x( : , 1 ));d_x(x(2:end,1)-x(1:end-1,1))*10; for i_u1:size(x,1)-1 F_r(i_u)Init_Par.f_0Init_Par.f_1*x(1)Init_Par.f_2*(x(1))^2;% Rolling resistance (force) u_nodevi(i_u)(d_x(i_u)*Init_Par.MF_r(i_u)); u(i_u)(d_x(i_u)*Init_Par.MF_r(i_u))/Init_Par.M/Init_Par.a_g; end figure(4) plot(t_span(2:end),u,b-,linewidth,2) set(gca,FontSize,23) set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) xlabel(t) ylabel($u$,Interpreter,latex) legend($u$,Interpreter,latex) grid on figure(5) for i_u1:size(x,1)-1 F_r(i_u)Init_Par.f_0Init_Par.f_1*x(1)Init_Par.f_2*(x(1))^2;% Rolling resistance (force) u_origin(i_u)(u_save(1(i_u-1)*4))/Init_Par.M/Init_Par.a_g; end plot(t_span(2:end),u_origin,b-,linewidth,2) set(gca,FontSize,23) set(gcf,Position,[200,200,1000,800], color,w) xlabel(t) ylabel($u$,Interpreter,latex) legend($u$,Interpreter,latex) grid on第三部分——参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)[1]赵向涛,阎妍,于双和等.基于屏障函数的船舶自适应控制[J].江苏大学学报(自然科学版),2021,42(06):715-720.第四部分——本文完整资源下载资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python|数据|文档等完整资源获取本文完整资源下载
