在市面上常见的两种智能小车都是基于轮式的，在某宝上面卖的最多的，各位在学生时代拿来应付课程设计和毕业设计用的各种小车分为两种。
2.差速驱动，这种最为多见，可以做成轮式的，也可以做成履带式的。通过每个轮子都有电机，当然你可以说成为轮毂电机驱动。这种通常称为Tank-likeModel.
通过在分析控制问题的时候，第一步就是需要对被控对象进行数学模型的建立。
这里我们不强调模型的复杂性，因为大多数都在低速情况行驶，所以可以只考虑运动学模。
Car-like小车建模与仿真
1.模型推导
那么对于小车研究运动学模型，是需要对其简化的，可以简化成如下图所示的模型。如果您不想看数学推导，可以直接看最后的推导结果。
2.Simulink模型搭建
首先，根据上节中的内容搭建仿真模型，具体模型如下图所示，如果您才入门Simulink，可以按照我的模型自己动手建一遍。
在子系统封装界面输入参数。
具体报错原因我点进去几个模块给您看一下。例如这个积分模块
如下图所示，可以看到，还是存在报错情况，不过没关系，稍后会进行解决。
车身系统目前就建立完了。
输入：期望车速。输出：实际速度。当然控制器不属于系统本身的模型，这里我为了后期方便仿真，就放在一起了。
那么转向系统的模型如何建立呢？
小车使用的是一个舵机，舵机具有非常大的惯性，如果用过的同学肯定都知道，这里我使用一个一阶惯性环节来表示转向系统，一阶惯性环节的滞后这里我就不做详细的数学推导了，从bode图上可以看相位有90度的滞后。
不过注意不要将惯性环节和延迟环节进行混淆，千万需要注意！其中Saturation模块是对小车的期望转角做一个限制的，限制最大转角，在模块中输入参数MaxSteerAngle，后期进行封装使用。
软件的架构一定要清晰，这是最基本的!
接下来创建一个整体的子系统。
在VehicleBody子系统里，参数没有定义还是处于报错状态。那么右键子系统，选择Mask->CreateMask，出现下图界面：
其中name对应您设置的参数名字，Prompt对应您在封装界面显示的名字。
并且您可以在Documentation条目中进行子系统的描述。最后点击Ok。
再次点击您的子系统，可见已经封装完成。
并且您可以在Library中将您的模型生成自定义库。
3.Car-like小车模型仿真
这个demo的需求是：通过规划好路径，设计纯追踪控制器，使小车能够良好的跟踪轨迹。
emo中分为三个部分：
第一个部分是寻找预瞄点，通过对车辆反馈的当前位置和参考路径位置进行计算。
第三部分就是车辆模型部分了。
从图可以看到这个demo使用的PowertrainBlockset工具箱中的3dof自行车动力学模型。
我们需要将此模型替换成我们刚刚建立好的模型用我们的模型进行仿真，其他参数一律不进行修改。
已经替换完成，设置小车参数以及车辆在坐标系初始位置。其中SignalProcess子系统里是信号的处理。
这时点击仿真。红色点是小车的实际路径，参考路径是蓝色的，可以明显看到，小车在预瞄距离0.3米的情况下，跟踪的很好。
和官方的二自由度小车动力学模型结果几乎误差，这里我就没有把两者的误差进行对比了，大家可以看下轨迹效果。
说明基于运动学建立的模型在低速环境下使用是没有问题的。
Tank-like小车建模与仿真
Tank-like小车模型较前者简单，并且在某宝的普及率是远远高于带前轮转向的小车的，因为价格相对便宜很多，通过用两块亚克力板和四个轮子加香蕉电机就可以完成组装。下图即为小车简化后的模型。
运动学关系就非常清晰了，可以通过速度和角速度求解出x与y的位置，也可以求解出左右的速度分别是多少。那么下一步就可以在Simulink中建模了。
当您需要输出什么信号的时候，后接一个BusSelector即可选择您想要的任何信号。
3.控制器推导
当然您可以发现我们需要的距离xxx是在小车坐标系下的，而预瞄距离是在大地坐标系下的，所以在求出预瞄点坐标的时候，您需要将预瞄点坐标转换到小车的坐标系中，而坐标系按如下方法进行转换的：
（1）首先将预瞄点坐标平移到以小车坐标为原点的坐标系中。
（2）将平移后的坐标系旋转小车的方位角θ，得到最终的小车坐标系。
4.仿真环境搭建
参考轨迹按照上个模型的仿真环境不变，计算预瞄点距离的算法子系统不变，我们需要改变的是控制器子系统和车辆模型子系统。
再看控制器如何设计的，最重要的就是坐标系的转换（蓝色区域），建议有兴趣的同学可以自己推算一遍，十分简单的数学几何关系。
这里就没有使用参考轨迹的方位角信息了！
整体模型架构如下：
本次仿真设置的是预瞄距离20cm，车速0.5m/s，开始仿真。看一下期望轨迹。
这是差速小车，当然您可以将左轮速度和右轮速度输出看一下。总体来说弄懂原理十分简单。参数的具体值就不对比了。
如果您有兴趣可以从头自己搭建一个您自己期望的参考轨迹，根据已经设计好的控制器进行仿真看一下效果。将x和y坐标接入xyGraph模块一样可以看到实际轨迹。
总结
本次进行了两种常见的小车模型推导，建模与仿真，其中Tank-like小车您也可以沿用成履带式的小车，在低速有约束的情况下都是模型都是通用的。
当您从某宝等电商平台购买回一台小车，我建议您从小车的构造本质进行入手，才能最其进行更好的控制，控制首先需要对被控对象进行深入的了解，无论是正向原则和数据驱动的方式建模，都需要对模型进行搭建，才能展开后续控制器的设计。