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國立陽明交通大學 電機資訊國際學程 胡竹生所指導 秦敏勝的 基於雙軌車輛模型及MPC演算法之最佳化軌跡與駕駛命令生成 （2021），提出project traction mea關鍵因素是什麼，來自於車輛動力學、模型預測控制、軌跡規劃、雙軌車輛。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了project traction mea，大家也想知道這些：

基於雙軌車輛模型及MPC演算法之最佳化軌跡與駕駛命令生成

為了解決project traction mea的問題，作者秦敏勝 這樣論述：

本論文中介紹模型預測控制(Model Predictive Control, MPC)並應用於一連串的車輛動態控制問題的模擬。控制目標是產生開迴路控制訊號並應用此開迴路控制串列以模擬系統行為直至預測終止。平面雙軌車輛模型(Planar Double Track Vehicle Model)包含懸吊和輪胎次系統作為參考模型以設計模型預測控制器，且文中也說明參考模型的限制。首先，文中實現了模型預測控制(MPC)模擬器並採用IPOPT以實現single shooting與multiple shooting黑盒子模型平行模擬。其次，本文論述許多MPC控制問題，包括: 全車動力模型與簡化的扭力分佈模型

，以及輪胎模型。最後，本研究提出的2層模型預測控制(MPC)採用運動學與動力學模型進行模擬，模擬的結果包括模型預測控制(MPC)包含運動學模型、模型預測控制(MPC)包含動力學模型和2層模型預測控制。模擬的結果展現本文所提出的模型預測控制(MPC)擴展車輛控制系統以容許40度的車體偏滑角度，所提出的2層模型預測控制(MPC)中的運動控制器可以產生速度軌跡作為動力模型控制器的追蹤。本文的2層模型預測控制(MPC)呈現次最佳化的控制結果。

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