Advertisement

辅助驾驶功能开发之控制篇(02)——基于滑模的纵向控制算法代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本篇文章详细探讨了在汽车辅助驾驶系统中基于滑模理论的纵向控制算法,并提供了相应的代码实现。 纵向滑膜控制-可参考文章《辅助驾驶功能开发-控制篇(02)-基于滑模的纵向控制算法》,详细算法问题交流,请私信联系。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 02)——
    优质
    本篇文章详细探讨了在汽车辅助驾驶系统中基于滑模理论的纵向控制算法,并提供了相应的代码实现。 纵向滑膜控制-可参考文章《辅助驾驶功能开发-控制篇(02)-基于滑模的纵向控制算法》,详细算法问题交流,请私信联系。
  • 自动
    优质
    本研究聚焦于开发高效的自动驾驶车辆纵向控制算法,旨在实现精确的速度调节、平稳的加减速以及优化燃油效率,以提升驾驶安全性和乘坐舒适度。 这篇论文探讨了智能驾驶领域中的纵向控制算法,并特别关注卡车类车辆的纵向控制方法。
  • PID应用解析
    优质
    本文深入探讨了PID控制算法在汽车辅助驾驶系统中横向控制的应用,详细解析其工作原理及优化策略。 辅助驾驶开发中的控制算法解析——基于PID的横向控制算法探讨。
  • AEB系统源
    优质
    AEB(自动紧急制动)辅助驾驶控制系统源代码旨在通过软件算法预防或减轻汽车碰撞事故,提高行车安全。 这段文字的源代码来自于辅助驾驶仿真软件Prescan,主要涉及一些AEB的基础算法,适合入门级别学习。
  • Matlab自动MPC
    优质
    本项目提供了一种基于Matlab环境下的自动驾驶横向模型预测控制(MPC)算法实现。通过优化路径跟踪性能,该代码为车辆自主导航系统开发提供了有效工具。 根据Apollo开源框架中的MPC算法,将其改写成MATLAB的m函数,用于自动驾驶横向控制的仿真,并指导自动驾驶控制算法的开发。代码注释应清晰易懂。
  • 自动泊车APA应用与展-
    优质
    本文探讨了自动泊车功能APA算法在辅助驾驶系统中的具体实现与技术进步,着重分析其最新发展和应用前景。 1. APA基础知识 2. APA路径跟踪 3. 滤波算法 4. 数据结构 5. 最优轮廓
  • 宏景智系统技术方案(系统架构
    优质
    本篇介绍宏景智驾系统的技术方案,重点探讨辅助驾驶功能开发中的系统架构设计,涵盖硬件配置、软件模块及整体框架。 1. 宏景智驾公司简介 2. 宏景智能驾驶域控制器产品线 3. 宏景智驾客户案例 4. 系统方案推荐
  • 工具——MBD指南手册
    优质
    本手册为辅助驾驶开发者提供基于模型设计(MBD)的全面指导,涵盖从概念到实现的关键步骤与最佳实践,助力提升研发效率和系统性能。 在辅助驾驶系统(ADAS)的开发过程中,模型为基础的开发(MBD)已经成为主流方法。MBD工具能够帮助工程师更高效、更精确地设计和验证复杂的系统,确保辅助驾驶系统的安全性和可靠性。本手册主要针对基于MBD的辅助驾驶开发提供指导。 在MBD流程中,应用建模是关键步骤。Application_Modeling_Guideline_MBD.doc文档很可能是关于如何构建和使用MBD工具进行应用建模的详细指南。以下是一些可能包含在该文档中的重要知识点: 1. **MBD概述**:文档可能会介绍MBD的基本概念,解释为什么它对辅助驾驶系统开发至关重要。通过数学模型描述系统行为,这有助于早期发现问题,并减少硬件原型制作的需求。 2. **工具选择**:常用的MBD工具有MATLAB/Simulink、MathWorks的Simulink Design Verifier以及Vector的CANoe等。文档可能涵盖这些工具的特点和适用场景,帮助开发者选择合适的工具。 3. **模型设计**:MBD的核心是模型设计,文档会详细说明如何创建和组织模型结构,包括输入/输出接口定义、状态机设计及算法实现等内容。对于辅助驾驶系统而言,这涉及视觉处理、传感器融合、路径规划以及决策制定等多个模块的设计与开发。 4. **仿真与验证**:MBD工具支持动态仿真的功能使开发者能够运行模型以进行功能验证。文档会介绍如何设置仿真条件,并利用模拟结果来进行调试和优化工作。 5. **代码生成**:自动生成可执行代码是MBD的一大优势,文档将指导用户配置参数以便生成符合目标平台的C/C++代码,并提供关于代码审查及优化的相关建议。 6. **测试与验证**:在辅助驾驶开发中遵循ISO 26262等安全标准至关重要。文档会涉及建立测试套件的方法、进行覆盖率分析以及如何执行硬件在环(HIL)和车辆在环(VIL)测试等内容。 7. **协同工作与版本控制**:团队环境中,MBD模型需要有效的版本管理机制。文档可能会讲解使用Git等工具来进行模型的版本控制及协同编辑的具体方法。 8. **最佳实践**:文档还可能提供一些辅助驾驶开发中应用MBD的最佳实践建议,例如采用模块化设计原则、制定复用策略以及如何有效地记录和交流模型信息等方面的内容。 通过遵循这份向导手册中的指导内容,工程师们能够更好地理解辅助驾驶系统的开发过程,并提高工作效率以确保最终产品的质量和安全性。
  • 动力学误差自动耦合——复现Apollo MPC
    优质
    本文探讨了基于动力学误差模型的自动驾驶技术,重点在于实现车辆横纵向运动的精准控制,并详细复现了Apollo平台中的MPC(模型预测控制)算法。通过优化该算法,提升了自动驾驶系统的稳定性和响应速度,为复杂驾驶环境下的安全行车提供了有力保障。 本段落介绍了基于动力学误差模型的自动驾驶横纵向耦合控制方法,并使用了Apollo平台中的横向和纵向控制系统作为参考。该系统采用MPC(模型预测控制)算法,在一个控制器中同时处理横向与纵向,实现两者之间的协同控制。通过MATLAB与Simulink联合仿真进行测试验证。 在纵向控制方面,已经完成了油门刹车的标定工作,并能够跟踪五次多项式换道轨迹,效果良好。本段落包含三套代码:两套采用面向对象编程方式编写(一套仅对控制量施加约束条件;另一套则同时限制了控制量及其变化率),还有一套使用的是传统的面向过程编程方法。 以上内容构成了一个完整的横纵向耦合控制系统设计与实现方案,为自动驾驶车辆的精确路径跟踪提供了技术支持。
  • CANape介绍
    优质
    本视频详细介绍CANape在驾驶员辅助系统开发中的应用,涵盖数据记录、分析及标定等关键环节,助力工程师高效完成研发任务。 此视频全面介绍了CANape的ADAS插件DA功能,并包括使用指导。