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关于车辆自然驾驶轨迹数据集的简介

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简介：
本数据集包含大量真实世界的车辆自然驾驶轨迹信息，旨在为自动驾驶及交通规划研究提供宝贵的数据资源。 文章目录 NGSIM NGSIM 概览 快速路车道选择算法（FLS） Interstate 80 Freeway 数据集 Lankershim Boulevard 数据集 US highway101数据集 动态交通分配DTA、CORSIM、AIMSUN和HighDITS DataHub 美国智能交通数据库 NGSIM 概览 NGSIM项目包含三个部分：摄像头采集的真实数据集、核心仿真算法以及文档。 快速路车道选择算法（FLS） FLS（freeway lane selection）算法基于驾驶员在快速路上行驶会选择最优的目标车道这一概念，根据22个变量进行决策。

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  • 关于车辆自然驾驶轨迹数据集的简介
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    本数据集包含大量真实世界的车辆自然驾驶轨迹信息，旨在为自动驾驶及交通规划研究提供宝贵的数据资源。 文章目录 NGSIM NGSIM 概览 快速路车道选择算法（FLS） Interstate 80 Freeway 数据集 Lankershim Boulevard 数据集 US highway101数据集 动态交通分配DTA、CORSIM、AIMSUN和HighDITS DataHub 美国智能交通数据库 NGSIM 概览 NGSIM项目包含三个部分：摄像头采集的真实数据集、核心仿真算法以及文档。 快速路车道选择算法（FLS） FLS（freeway lane selection）算法基于驾驶员在快速路上行驶会选择最优的目标车道这一概念，根据22个变量进行决策。
     
  • 车辆自然驾驶行为的轨迹预测数据集
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    本数据集专注于收集和分析车辆在真实环境中的自然驾驶行为，通过大量实际道路测试获取精确的车辆运动轨迹，为自动驾驶技术的发展提供重要参考。 整理了一些常用的轨迹预测数据集的介绍。这些数据集包含了不同类型的应用场景，如行人、车辆以及无人机等移动对象的位置变化信息。每个数据集中都提供了详细的标注以帮助研究者进行模型训练与验证。通过使用这些资源，研究人员可以更深入地探索和理解轨迹预测领域的挑战和技术细节。
     
  • HighD大规模自然车辆轨迹数据库
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    HighD是一项包含大量真实驾驶场景数据的大规模自然车辆轨迹研究项目，为自动驾驶和交通规划提供了宝贵的分析资源。 德国亚琛工业大学汽车工程研究所最近发布了HighD数据集，这是一个包含大量自然车辆轨迹的大型数据库，记录的是在德国科隆附近六个不同地点采集到的数据。这些地点根据车道数量和速度限制的不同而有所区别，并且包含了轿车和卡车的信息。 该数据集中包括了来自这六个地方共计11.5小时的数据量以及大约110,000辆车的详细信息，总行驶里程达到了45,000公里，并记录有完整的变道事件共5600条。通过使用先进的计算机视觉技术，定位误差通常可以控制在十厘米以内。 该数据集适用于驾驶员模型参数化、自动驾驶系统开发以及交通模式分析等多种任务场景的研究和应用。
     
  • 基于LQR的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制设计
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    本研究提出了一种基于线性二次型调节器(LQR)的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制方案，旨在提高车辆在复杂环境下的行驶稳定性和路径跟随精度。 为了提高智能车的控制精度，以碰撞中心为参考点建立了前馈-反馈控制模型，并用该模型求解LQR问题，获得状态反馈控制率，从而实现最优控制。在双移线工况和8字形工况下，使用Matlab/Simulink与Carsim对LQR轨迹跟踪控制器进行了联合仿真。
     
  • 基于LQR的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制设计.pdf
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    本文探讨了利用线性二次调节器（LQR）技术优化自动驾驶汽车的路径追踪控制系统的设计与实现，以提升行驶稳定性和响应速度。 为了提高智能车的控制精度，以碰撞中心（Center of Percussion, COP）为参考点建立前馈-反馈控制模型，并利用该模型求解LQR（线性二次调节器）问题，获得状态反馈控制率，从而实现最优控制。
     
  • 基于MATLAB的自动驾驶车辆直线轨迹跟踪控制实现
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    本研究运用MATLAB平台，开发了针对自动驾驶汽车的直线轨迹跟踪控制系统，并成功实现了精确的路径跟随。 在自动驾驶技术领域，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）与轨迹跟踪是核心问题之一。MATLAB作为一款强大的数学计算软件，在开发和验证这类算法方面应用广泛。本项目旨在利用MATLAB实现自动驾驶车辆的直线轨迹跟踪控制，并确保路径导航的精确性和行驶安全。 一、自动驾驶车辆模型 在MATLAB环境中，首先需要建立一个描述车辆动态特性的数学模型，包括车辆的动力学模型。该模型通常考虑的因素有质心位置、速度、角速度和转向角等。为了简化分析，一般将运动方向分为纵向（前进/后退）与横向（侧滑），并通过动力学方程来描述： 1. 纵向模型：涉及发动机、制动器及空气阻力对车辆速度的影响。 2. 横向模型：讨论轮胎的侧向力和横摆角速度，以理解转向时的侧滑行为。 二、轨迹规划 直线轨迹跟踪是自动驾驶的基本任务之一。在MATLAB中，可以利用几何方法生成预设路径，并将其参数化以便车辆进行追踪。 三、模型预测控制 MPC是一种基于对未来一段时间内系统行为预测的优化控制策略，在自动驾驶场景下，它可以根据当前状态和预定轨迹计算出一系列合适的转向角与加速度指令，使车辆尽可能贴近预定路径： 1. 预测模型：根据车辆模型预测未来多个时间步长内的车辆状态。 2. 目标函数：定义为最小化车辆轨迹误差的平方或其它性能指标。 3. 约束条件：考虑到物理限制如最大速度、加速度和转向角，这些都应纳入优化问题约束。 四、MATLAB工具箱应用 Simulink与Control System Toolbox等MATLAB提供的工具箱便于构建和仿真控制系统。在本项目中，可以利用Simulink创建车辆模型及MPC控制器的图形化表示，并使用Control System Toolbox中的算法求解MPC问题。 五、轨迹跟踪控制算法设计 1. 误差定义：通过比较实际位置与预设路径计算横向误差和偏航误差。 2. 控制律设计：根据上述误差，利用MPC计算出合适的转向角指令及加速度指令。 3. 实时更新：在车辆运行过程中不断重新计算控制输入以适应实时变化的车辆状态。 六、仿真与验证 通过MATLAB环境对整个控制系统进行仿真实验，分析不同工况下的跟踪性能。可通过调整预测步长和控制间隔等MPC参数来优化控制效果。 七、实际应用 完成仿真验证后，这些算法可以通过MATLAB代码生成功能转换为C/C++代码，并嵌入到自动驾驶车辆的实际硬件系统中，在现实道路上实现直线轨迹的精确追踪。 总结来说，利用MATLAB实现自动驾驶车辆模型的直线轨迹跟踪控制涉及多个方面包括建立动力学模型、规划路径、设计MPC策略及进行仿真实验。通过这些工具和功能的支持，可以高效地开发并测试此类算法，为自动驾驶技术的发展提供有力支持。
     
  • chap6_LocalPlan_TrackingCtrl_无人驾驶轨迹规划_基于mpc的控制方法_无人驾驶车辆_车辆跟踪控制
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    本章节探讨了无人驾驶车辆中基于模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪算法，重点研究其在实现精确路径跟随和动态调整驾驶策略中的应用。 在无人驾驶车辆模型预测控制的第二版第六章中，讨论了加入规划层的轨迹跟踪控制方法。
     
  • NGSIM-I-80车辆轨迹数据集
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    NGSIM-I-80车辆轨迹数据集是由美国交通部收集的关于I-80高速公路路段内车辆行为和运动的详细轨迹数据，适用于智能交通系统研究。 1. 压缩包内包含NGSIM US-101公开数据集中的车辆轨迹数据。 2. 数据集中包括下午4点到4点15分、5点到5点15分以及5点15分到5点30分三个时间段的数据。 3. 数据格式为.txt。
     
  • 关于无人驾驶车辆轨迹跟踪的模型预测控制研究.zip
    优质
    本研究探讨了在无人驾驶领域中利用模型预测控制技术进行车辆轨迹跟踪的方法与应用，旨在提升自动驾驶系统的稳定性和安全性。 基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题研究