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基于Prescan的自动驾驶仿真代码及文档(含规划与控制模块)+所有数据.zip

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简介:
该资源包含基于Prescan的自动驾驶仿真系统的完整代码和详细文档,涵盖了路径规划与车辆控制模块,并提供所有相关数据文件。适合进行自动驾驶算法开发和测试研究。 基于Prescan的自动驾驶仿真源码包含规划、控制模块.zip文件用于验证自动驾驶系统的规划与控制算法。横向控制采用LQR方法及模糊PID(已弃用)。纵向控制则使用PID控制器,全局路径规划通过静态全局轨迹点实现,相关数据存储于reference.csv文件中。局部路径规划采用EM Planner技术(待更新)。 软件架构整合了Python、Simulink和Matlab R2018b以及Prescan 2021.1.0版本的64位系统。其中,规划与控制模块使用Python进行构建;环境仿真利用Prescan完成;动力学模型则在Simulink中实现,并通过UDP协议将程序与Prescan连接起来以确保数据传输和通信效率。 此项目旨在提供一个全面且详细的自动驾驶仿真平台,涵盖从基础路径设定到高级控制系统验证的全过程。

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  • Prescan仿)+.zip
    优质
    该资源包含基于Prescan的自动驾驶仿真系统的完整代码和详细文档,涵盖了路径规划与车辆控制模块,并提供所有相关数据文件。适合进行自动驾驶算法开发和测试研究。 基于Prescan的自动驾驶仿真源码包含规划、控制模块.zip文件用于验证自动驾驶系统的规划与控制算法。横向控制采用LQR方法及模糊PID(已弃用)。纵向控制则使用PID控制器,全局路径规划通过静态全局轨迹点实现,相关数据存储于reference.csv文件中。局部路径规划采用EM Planner技术(待更新)。 软件架构整合了Python、Simulink和Matlab R2018b以及Prescan 2021.1.0版本的64位系统。其中,规划与控制模块使用Python进行构建;环境仿真利用Prescan完成;动力学模型则在Simulink中实现,并通过UDP协议将程序与Prescan连接起来以确保数据传输和通信效率。 此项目旨在提供一个全面且详细的自动驾驶仿真平台,涵盖从基础路径设定到高级控制系统验证的全过程。
  • Apollo技术
    优质
    《Apollo自动驾驶所有模块技术文档》是一份详尽的技术手册,涵盖了百度Apollo项目的全部自动化驾驶模块,为开发者提供了全面的技术指导和支持。 该资料包含了Apollo中的所有模块的相关资料,包括中间件、地图、感知、定位、预测、规划和控制等内容,非常全面。它包含近60个技术文档,有助于对Apollo框架进行全面的学习。
  • MATLAB SIMULINK prescan carsim路径态避障仿
    优质
    本研究构建了一个集成MATLAB/SIMULINK和PreScan/CARSim的仿真平台,专注于开发高效的自动驾驶路径规划及动态避障算法。 基于MATLAB SIMULINK prescan 和 carsim 的仿真实验进行自动驾驶路径规划的研究。该实验模拟了自动驾驶车辆在动态环境中的避障行为,并使用控制与规划调度算法以及 stateflow 状态机模型来实现这一功能。测试所用的软件版本为 MATLAB2018b、carsim2019.1 和 prescan8.5,且经过配置后可以直接运行进行联合测试。
  • 算法仿Carla_下载.zip
    优质
    本资源包含用于自动驾驶车辆路径规划和控制系统开发的代码及数据文件,基于Carla开源平台进行仿真测试。 自动驾驶规划控制算法仿真Carla下载.zip
  • Python实现.zip
    优质
    本项目为一个利用Python编程语言开发的自动驾驶路径规划与控制系统。包含算法设计、仿真测试及优化分析等内容,旨在提升车辆自主导航能力。 自动驾驶技术是现代科技领域中的一个热门话题,它涉及计算机视觉、机器学习、控制理论等多个学科的知识。通过分析项目《自动驾驶规划控制Python代码实现.zip》中提供的内容,我们可以深入了解自动驾驶算法的实现过程,并掌握这一复杂系统的运作机制及其开发方法。 路径规划是自动驾驶的核心任务之一,在这个项目的Python代码里可能会看到基于Dijkstra或A*算法的模块来搜索最短或者最优行驶路线。这些算法能够在复杂的环境地图中寻找最佳路径,同时还要考虑交通规则、障碍物避让以及实时路况等因素以确保车辆的安全和效率。 另一个关键部分是运动控制,它通常包括模型预测控制(MPC)或最优控制理论的应用。Python代码可能包含建立四轮独立驱动的汽车动力学模型,并通过调整速度和转向角来追踪预定路径。此外,为了保证行驶稳定性,还可能会采用PID控制器或者滑模控制策略。 感知系统在自动驾驶中也扮演着重要角色,它主要由处理雷达、激光雷达(LiDAR)以及摄像头数据组成。Python代码可能包含利用YOLO、SSD或Faster R-CNN等深度学习模型进行目标检测和识别的模块。 环境理解与决策制定同样不可或缺,这需要机器学习模型的支持,例如使用深度强化学习技术(如DQN、DDPG),以处理交通灯识别、行人避让及车辆交互等复杂场景。Python代码中可能包含训练这些模型以及执行推理任务的部分。 项目的可运行性和部署性是衡量其价值的重要标准。易于快速复现和修改实验意味着该代码结构清晰,依赖管理良好,有可能已经配置了虚拟环境或者Docker容器来方便用户使用。 这个压缩包中的Python代码涵盖了自动驾驶技术的主要方面,从路径规划到车辆控制再到感知与决策制定等环节,为学习者提供了深入研究的理想资源。通过实践和探索这些技术细节,我们可以更好地理解自动驾驶系统的工作原理,并为此领域的未来研发工作打下坚实的基础。
  • PreScan仿软件用户手册
    优质
    《PreScan自动驾驶仿真软件用户手册》为用户提供详尽的操作指南和教程,帮助读者全面了解并掌握PreScan在开发自动驾驶系统中的应用。 Prescan 是该公司自主研发的一款基于智能驾驶 V 型开发流程的核心工具,它是一款基于物理模型的仿真平台,广泛应用于汽车高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶系统的开发中。该软件支持多种传感器技术,包括雷达、激光雷达、摄像头、GPS 以及车辆到车辆(V2V)和车辆到基础设施(V2I)通信技术的应用。Prescan 支持从模型在环(MIL)、实时的软件在环(SiL) 到硬件在环 (HiL) 等多种使用模式。
  • MATLAB仿实现().rar
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的自动驾驶系统仿真实现方案,包含详细代码及测试数据,适用于研究与学习。 资源内容:基于自动驾驶的MATLAB仿真(完整源码+数据).rar 代码特点: - 参数化编程 - 可方便更改参数 - 代码编程思路清晰、注释明细 适用对象:工科生、数学专业及算法方向的学习者。 作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事MATLAB、Python、C/C++和Java的算法仿真工作10年。擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及智能控制等领域的路径规划与无人机等多种仿真实验。欢迎交流学习。
  • PreScan仿软件C++脚本化测试教程,测试示例调用指南
    优质
    本书为使用PreScan进行自动驾驶仿真的开发者提供详细的C++脚本自动化测试指导,涵盖模块测试案例和调用方法,助力读者掌握高效测试技巧。 自动驾驶仿真软件PreScan使用C++脚本进行自动化测试的教程涵盖了模块测试示例以及模块调用的方法。该教程旨在帮助用户掌握如何利用C++编写脚本来实现对PreScan软件的功能性验证与优化,特别适合于希望深入理解并应用PreScan技术的专业人士和开发者。
  • CarSim
    优质
    本研究聚焦于利用CarSim仿真平台开发与验证自动驾驶控制系统,涵盖路径规划、车辆动力学分析及传感器融合等关键技术,以提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。 本段落介绍了无人驾驶方法的主要控制技术,通过结合车辆动力学软件CarSim与Matlab进行联合仿真,内容涵盖了整车模型及魔术轮胎的构建,并基于动力学原理探讨了无人驾驶车辆的应用。