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基于DDPG算法的路径跟随控制及其在车辆模型中的Matlab应用.rar

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简介：
本资源探讨了利用深度确定性策略梯度（DDPG）算法实现路径跟随控制，并通过MATLAB在车辆模型中进行仿真与验证，为智能驾驶技术提供了新的研究视角和实践方法。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2024a 2. 提供案例数据可直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点：参数化编程，便于修改参数；代码结构清晰，注释详尽。 4. 适用对象：计算机、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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  • 基于DDPG算法的路径跟随控制及其在车辆模型中的Matlab应用.rar
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    本资源探讨了利用深度确定性策略梯度（DDPG）算法实现路径跟随控制，并通过MATLAB在车辆模型中进行仿真与验证，为智能驾驶技术提供了新的研究视角和实践方法。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2024a 2. 提供案例数据可直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点：参数化编程，便于修改参数；代码结构清晰，注释详尽。 4. 适用对象：计算机、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
     
  • 基于LQR最优控制算法的轨迹跟踪控制及其在四自由度车辆动力学模型中的应用
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    本研究采用线性二次型调节器（LQR）方法优化四自由度车辆的动力学模型，实现精确的轨迹跟踪控制，提升车辆行驶稳定性和操控性能。 基于LQR最优控制算法实现的轨迹跟踪控制方法利用了车辆质心侧偏角、横摆角速度、横向误差及航向误差这四个自由度的动力学模型作为基础进行设计。通过优化航向与横向误差，该方法能够实时计算出最佳K值，并据此确定期望前轮转角以完成轨迹追踪任务。仿真测试显示此控制策略表现优异。 LQR最优控制算法是线性二次型调节器的简称，它是一种用于最小化系统误差和输入量的设计控制器的方法，在众多控制系统设计中得到广泛应用。轨迹跟踪控制则指的是通过调整车辆或机器人的动力学特性来确保其沿着预设路径行驶的技术手段，广泛应用于自动驾驶汽车、机器人导航以及航空航天行业等领域之中。 在该研究工作中，利用上述模型与算法实现了有效的车辆轨迹追踪，并且提供了相关文献供进一步学习参考。
     
  • 关于LQR在智能车辆路径跟踪控制中的应用研究
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    本研究探讨了线性二次型调节器(LQR)技术在智能车辆路径跟踪控制系统中的应用效果与优化策略，以实现更加精确和平稳的自动驾驶。 路径跟踪问题是智能车辆研究中的关键技术之一，其核心在于开发一种有效的控制算法来使车辆能够精确地遵循预先规划的路线。本段落主要探讨了线性二次型最优控制（LQR）在智能车路径跟踪应用方面的具体实现，包括建立智能车辆模型、算法的实际运用以及选择不同工况下的路径处理过程，并且分析了 LQR 控制方法在此领域内的优势与局限性。
     
  • 智能车辆路径跟踪控制的MATLAB实现：纯跟踪控制与Stanley算法等方法的应用
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    本研究探讨了在MATLAB环境中运用多种技术进行智能车辆路径跟踪控制的方法，重点比较了纯跟踪控制器和Stanley算法的效果。 本段落探讨了智能车辆路径跟踪控制的MATLAB实现方法，主要涉及纯跟踪控制、Stanley算法以及其他相关线性算法的应用。通过这些技术，可以编写出能够根据所需路径进行精确追踪的MATLAB程序。文章的核心内容包括智能车辆、路径跟踪控制、纯跟踪控制和Stanley控制算法等关键词，并详细研究了如何利用MATLAB实现智能车辆路径跟踪中的纯跟踪与Stanley控制算法的研究。
     
  • 关于模糊控制在车辆自动驾驶前车跟随中的应用研究.pdf
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    本文探讨了模糊控制技术在自动驾驶汽车中前车跟随场景的应用，分析其优势与局限，并提出改进方案以提升系统性能和安全性。 本段落探讨了基于模糊控制的车辆自动驾驶前车跟随技术的研究进展与应用方法，旨在提高智能驾驶系统在复杂交通环境下的适应性和安全性。通过对现有文献和技术方案进行分析总结，提出了一种改进型的模糊控制器设计思路，并通过仿真试验验证其有效性及优越性。该研究为未来进一步开展相关领域工作提供了理论参考和实践依据。
     
  • 基于MATLAB的模糊控制算法在AGV小车轨迹跟踪中的应用
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    本研究探讨了利用MATLAB开发模糊控制算法，以提升自动导引车辆(AGV)的路径追踪性能和精确度。通过优化控制策略，实现了更加稳定和平滑的导航效果。 提供了一个使用MATLAB模糊控制工具箱实现AGV小车轨迹跟踪的完整代码及Simulink模型，可以直接运行。在运行前，请先将fis文件读入到工作空间中。相关资源包含在一个名为.zip的压缩包内。
     
  • 智能车辆路径跟踪控制：纯跟踪控制及Stanley算法等线性相关方法，基于MATLAB实现路径追踪功能
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    本项目聚焦于智能车辆路径跟踪技术，采用纯跟踪控制与Stanley算法，并利用MATLAB进行仿真验证，以实现高效准确的路径追踪。 智能车辆路径跟踪控制是自动驾驶技术中的关键环节之一，它决定了汽车如何准确地沿着预设路线行驶。我们将深入探讨两种主要的控制算法：纯跟踪控制与Stanley控制算法，以及其他可能涉及的相关线性算法。 纯跟踪控制是一种基础的方法，通过比较车辆的实际位置和期望轨迹之间的偏差来调整转向角。这种策略的核心在于设计合适的控制器（如PID控制器）以减小误差并确保稳定行驶。在MATLAB中实现时，可以通过建立车辆模型、定义目标路径以及设置控制器参数来进行仿真。 Stanley控制算法是一种更先进的方法，由Christopher Thrun等人于2005年提出。该算法利用前向传感器信息（如激光雷达或摄像头）来确定横向和纵向偏差，并将这些偏差转换为方向盘命令以实现无滑移跟踪。在MATLAB中应用Stanley控制通常包括三个步骤：获取传感器数据、计算偏差以及将其转化为方向盘指令。 除了这两种方法，还有其他线性相关算法可以用于路径追踪，例如LQR（线性二次调节器）和模型预测控制（MPC）。LQR通过最小化性能指标来设计控制器。MPC则是一种前瞻性的策略，它考虑未来多个时间步的行为以优化控制决策。 智能车辆路径跟踪技术是自动驾驶领域的重要组成部分，涉及控制理论、传感器融合及车辆动力学等多个方面。借助MATLAB这样的工具，我们可以对这些复杂的算法进行建模、仿真和优化，并为实际应用提供坚实的基础。
     
  • 基于Simulink的强化学习MPC模型预测控制算法仿真及其在车辆变道轨迹跟踪中的应用+仿真模型+Word文档
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    本文提出了一种基于Simulink平台的强化学习与MPC结合的模型预测控制算法，并应用于车辆变道轨迹跟踪中。通过详细的仿真验证了该方法的有效性，提供了相应的Simulink仿真模型及报告文档。 领域：MATLAB 内容：基于Simulink的强化学习MPC（模型预测控制）算法仿真，并应用于车辆变道轨迹跟踪控制领域。本项目包括完整的仿真模型及Word文档。 用处：用于学习强化学习与MPC模型预测控制算法编程。 指向人群：适用于本科生、研究生和博士生等教学研究使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行文件夹中的Runme_.m脚本，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口中选择正确的工程路径。具体操作可参考提供的录像视频。
     
  • 基于MATLAB的车辆路径算法研究
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    本研究利用MATLAB平台，深入探讨并实现多种车辆路径优化算法，旨在提高物流配送效率与降低成本，为实际应用场景提供理论支持和技术参考。 对于经典的车辆路径问题，可以使用MATLAB中的遗传算法进行求解。该代码已经过多次验证，并且能够处理自定义数据。
     
  • 关于自动驾驶车辆路径跟踪的模型预测控制研究
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    本研究聚焦于自动驾驶领域中的路径跟踪技术，通过开发先进的模型预测控制系统，旨在提高车辆在复杂驾驶环境下的导航精确度与安全性。 在自动驾驶技术的研究领域内，针对自动驾驶车辆路径规划的轨迹跟踪问题是一个亟待解决且需要优化的关键课题。本段落基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）理论展开研究，具体探讨了以下三个方面的内容：首先，为了解决自动驾驶车辆对预定路径进行有效追踪的问题，引入传统的MPC理念，并设计了一套适用于该场景的轨迹跟踪策略；其次，在解决路径跟随过程中出现的稳定性差和适应目标速度变化能力不足等问题时，进一步提出了采用终端状态等式约束的改进型MPC方法；最后，在研究中为了提升车辆在跟随过程中的响应速度与稳定性能，提出了一种结合预测时间范围内系统输入输出收缩限制（Predictive Input and Outputs Contractive Constraint, PIOCC）的MPC轨迹跟踪控制策略。