**基于 Carsim 与 Simulink 联合仿真的自动驾驶车辆漂移控制研究**
随着自动驾驶技术的飞速发展，车辆动力学控制成为了研究的热点。尤其在漂移控制方面，其对于提
升车辆操控性和行驶稳定性至关重要。本文将深入探讨 Carsim 与 Simulink 联合仿真平台在自动驾
驶车辆漂移控制中的应用，并基于 LQR（线性二次型调节器）设计无人车的定圆稳态漂移控制算法。
一、Carsim 与 Simulink 联合仿真概述
Carsim 作为一款高级车辆仿真模拟软件，广泛应用于汽车动力学仿真分析。而 Simulink 作为
MATLAB 的仿真环境，以其强大的控制系统设计和分析能力，广泛应用于各类动态系统仿真。二者的
结合可以实现车辆动力学模型的精确建立以及复杂控制策略的快速验证。
二、基于 LQR 的无人车定圆稳态漂移控制算法设计
线性二次型调节器（LQR）是一种用于解决最优控制问题的经典方法。在自动驾驶车辆的漂移控制中
，我们利用 LQR 设计控制器以实现车辆的定圆稳态漂移。该算法通过优化状态和控制成本的二次型函
数，得到最优控制策略，从而在保证车辆稳定性的前提下实现精准控制。
三、车型定制：从默认 B 级车到多车型应用
Carsim 内含有多种车型数据库，不仅包含常见的 B 级车，还可以根据需求定制其他车型。这使得研
究更具实际应用价值，能够覆盖更广泛的车型，提升研究成果的通用性。通过联合 Simulink 模型，
我们可以针对不同车型进行漂移控制策略的定制和优化。
四、联合仿真在漂移控制中的应用与优势
通过 Carsim 与 Simulink 的联合仿真，我们可以实现对自动驾驶车辆漂移控制的精细化模拟和分析
。这种联合仿真的优势在于：
1. 精度高：Carsim 提供了真实的车辆动力学模型，而 Simulink 强大的控制系统设计功能可以
实现精确的控制策略设计。
2. 效率高：相较于实车试验，仿真模拟可以大大缩短研发周期和成本。
3. 可重复性好：仿真环境可以模拟各种极端和日常驾驶场景，为控制策略的优化提供丰富的数据支
持。
五、未来展望与挑战
