智能车横向避障基于五次多项式路径规划与MPC控制的最小转向距离路径跟踪v1.1
五次多项式的路径平滑性，配上 MPC 预测控制的灵活调整，横向避障做到位，转向距离还控制得比较小。挺适合搞自动驾驶或小车路径规划实验的朋友用来参考。
智能车的横向避障控制，用的是经典的五次多项式路径规划，平滑性不错，不会让车子忽左忽右。再搭配MPC 模型预测控制，前面几秒的路径都能提前规划好，算是比较靠谱的控制方式。
你要做那种小车避障项目，这套思路挺实用：路径规划先搞定，再让 MPC 控制器按最小转向距离来跟踪。这种分工方式也比较清晰，代码结构容易维护。
建议你先看看参考资料里的《基于五次多项式规划与 MPC 控制算法的智能汽车超车避障路径规划研究》，讲得还蛮细，能帮你理清整体思路。
控制部分用 MPC 确实灵活，能实时调整路径追踪策略，不过要注意参数调节，太激进的话车子容易抖。可以从仿真调起，慢慢找合适的权重矩阵和平滑因子。
顺手一提，路径规划代码建议模块化，比如把五次多项式计算函数单独封装成generateQuinticPath()，后续调试和复用会方便多。
如果你正在搞stm32 循迹避障、JavaScript 网页控制那类项目，也可以借用下它的结构和思路。相关资源像STM32 小车循迹和JS 控制页面也值得翻一翻。
哦对了，这套方案对路径平滑性和小车响应速度还是有要求的，执行模块建议用定时任务或者硬中断控制指令，不然延迟一搞大，轨迹就飘了。
如果你是搞路径跟踪、避障控制、小车仿真相关的，真心推荐你研究一下 v1.1 这个方案，思路比较清晰，上手也不会太难。
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