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采用PID算法作为基础进行系统性地开展针对车辆车道保持行为的研究,并结合Simulink和TruckSim进行联合仿真

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简介:
资源下载链接地址为:https://pan.quark.cn/s/00cceecb854d 以PID算法为基础的研究框架采用基于Simulink和TruckSim联合仿真平台的技术手段 该研究旨在探索现代汽车自动驾驶技术的发展趋势 其中车道保持功能作为核心组成部分之一发挥着关键作用 具体而言本研究采用了以下步骤 首先构建基于PID算法的车道保持控制器模型并将其实验环境设置于Simulink平台上 随后将该控制器模型与TruckSim中的车辆动力学模型实现模块化连接 并通过综合仿真测试评估其性能表现 在整个实验过程中系统模拟了多种道路场景包括直线行驶曲线行驶等多种工况 最终通过数据采集分析得出了优化后的 PID 控制算法在多种道路环境下均展现出良好的稳定性与可靠性

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  • 于CarmakerMatlab仿实验,将线数据输入Simulink分析
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    本项目利用Carmaker与MATLAB/Simulink平台,实现了车辆在虚拟环境中的动态仿真。通过读取并处理车道线数据,在Simulink中进行曲线拟合和数据分析,以优化自动驾驶算法的性能。 工程文件实现了CarMaker与MATLAB的联合仿真,并通过C编码的方式将车道线数据传输到Simulink中进行拟合。该实现能够将CarMaker中的车道线信息传递给Simulink,以便后续算法模块使用。
  • 于VeDYNA、PreScanSimulink仿模型
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    本研究构建了基于VeDYNA、PreScan及Simulink的平行泊车系统联合仿真平台,实现了车辆动力学与环境感知的高效集成,为自动驾驶技术开发提供了有力工具。 注意!模型仅供参考!该模型无法运行,请参阅我撰写的文章《平行泊车系统仿真验证》以获取更多详情;整个项目包含4个文件夹,每个文件夹内有三个文档:一个Simulink文件、一份绘图代码以及一个MPC的S-function代码。具体细节请参照我的文章内容;要求使用MATLAB版本为2015b或以上才能打开这些模型。
  • OpenCV线检测
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    本项目运用OpenCV技术实现对视频或图像中的车道线及车辆进行精确识别与跟踪,为自动驾驶及智能交通系统提供关键数据支持。 利用OpenCV开发的车道检测和车辆识别代码包含源代码、目的代码以及演示视频。
  • Monte Carlo方公路桥梁流量仿(2011年)
    优质
    本研究利用蒙特卡罗模拟方法对多车道公路桥梁上的车辆流动进行了详尽的仿真分析,旨在优化交通管理和提高道路使用效率。发表于2011年。 基于实测车辆数据的分析,我们确定了模型车辆、车重及车头间距等交通特征的概率分布类型及其参数。通过Monte Carlo方法进行随机抽样,并使用自编MATLAB程序对自由流中的车辆进行了模拟,从而获得了桥梁上不同车型和轴载重量在纵向与横向上的分布情况以及这些数据随时间的变化规律。此外,我们还探讨了三种不同的车道占用不均匀系数情形下轴重的分布特点,结果显示,在桥面上各类型的轴重均呈现多峰分布趋势,峰值相近但出现频率存在显著差异。
  • CarSim/Simulink仿——控制资源包
    优质
    本资源包提供基于CarSim与Simulink的车辆控制系统联合仿真环境,涵盖多种基础控制算法及模型,适用于汽车工程教学和研究。 Carsim与Simulink的联合仿真用于实现车辆基本控制功能。通过导入cpar文件并将其与Simulink关联后运行,可以完成相关操作。
  • 预览控制 轨迹跟踪 Carsim与simulink仿.rar
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    本资源探讨了Carsim与Simulink在车辆预览控制、车道保持及轨迹跟踪中的应用,通过联合仿真技术优化汽车动态性能。适合自动驾驶领域研究人员参考学习。 本人搭建了一些Carsim与Simulink的联合仿真模型,并介绍了车道保持(LKA)、自适应巡航(ACC)、轨迹跟随、横向控制、预瞄跟随、单点预瞄、多点预瞄、滑模变结构控制及模糊控制等算法的实现。这些资料旨在为有相关学习需求或兴趣的学生提供交流和学习的机会,不涉及积分或其他形式的交换,请大家理解并尊重他人劳动成果,谢谢!
  • MATLAB动力仿(论文)
    优质
    本论文探讨了使用MATLAB软件对汽车动力性能进行仿真分析的方法与应用,旨在为汽车设计和优化提供理论依据和技术支持。 基于MATLAB的汽车动力性仿真研究了汽车在不同工况下的性能表现。通过建立数学模型和使用仿真软件进行分析,可以更深入地理解影响汽车加速、爬坡能力和最高车速的关键因素,并为优化设计提供依据。这种方法不仅能够降低研发成本,还能缩短开发周期,在车辆工程领域具有重要的应用价值。
  • 《利Prescan Simulink分析:在主速度15m/s时面移动静止障碍物决策与控制
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    本论文运用Prescan Simulink工具,深入探究了当主车以15米/秒行驶时,在遇到移动及固定障碍物情况下的超车换道策略,涵盖了车辆决策与控制系统的研究分析。 Simulink中的车辆超车换道模拟着重于速度与障碍物的处理:当主车以15m/s的速度行驶,并且存在一个运动障碍车(速度为5m/s)及一个固定障碍车时,研究了在超车道上加速超越后安全返回原车道的过程。
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    本简介探讨了采用OpenCV库实现的道路车辆自动计数技术,结合图像处理与机器学习算法,提高交通流量监测效率和精度。 今天我们将一起探讨如何利用计算机视觉技术实现道路交通计数。在这个教程里,我们会使用Python语言结合OpenCV库,并通过背景减除算法来简单地进行运动检测。本教程将从以下四个方面展开:1. 物体检测中使用的背景减法算法的核心思想;2. OpenCV图像滤波器的应用;3. 采用轮廓分析技术识别物体;4. 构建进一步数据处理的框架。 关于背景扣除,有很多不同的算法可供选择,但其主要原理都相当直接。假设我们有一段视频记录了一个房间,在某些帧中没有出现人或宠物的情况下,此时的画面可以视为静态图像,并将其定义为“背景层”。为了检测出移动中的物体,我们可以简单地将当前的帧与这个背景相减即可。需要注意的是,由于光照等因素的影响,实际操作时可能需要对算法进行一些调整以保证准确性。