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车辆的自动驾驶系统依赖于模型预测控制。

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简介:
本书是一本极佳的读物,主要阐述了模型预测控制理论及其方法在无人驾驶车辆的运动规划与轨迹跟踪控制中的实际应用。鉴于模型预测控制理论具有较为抽象的数学特性,对于初学者而言,往往需要花费相当长的时间去深入理解和熟练掌握其精髓,而将其应用于具体的科研项目则需要更漫长的学习和实践过程。本书系统地介绍了运用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础操作方法,并结合了丰富的运动规划与跟踪案例,详细阐释了预测模型构建、方法优化、约束处理以及反馈校正等关键环节。书中还提供了Matlab仿真代码以及清晰的仿真步骤图解,以帮助读者更好地理解和应用所学知识。所有代码均附有详尽的注释说明,并且充分融入了研究团队在该领域内的宝贵研究成果。本书可作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇以及移动机器人等各类无人车辆模型预测控制研究的参考资料,同时也可作为学习模型预测控制理论应用的一份实用教材。

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客服
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  • 无人.7z
    优质
    该压缩文件包含一个用于无人驾驶车辆的预测控制系统模型。此模型旨在优化车辆在各种驾驶条件下的路径规划与操控性能。 无人驾驶车辆模型预测控制是自动驾驶领域中的一个重要研究方向,它涉及汽车工程、控制理论与计算机科学的交叉应用。在这个领域里,MATLAB作为一种强大的数值计算和建模工具被广泛使用于进行模型设计、仿真以及优化。 为了理解模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的概念,我们需要知道MPC是一种先进的控制策略,通过系统未来动态行为的预测来制定有效的控制决策。在无人驾驶车辆中,MPC有助于实时规划最优行驶路径,并考虑各种约束条件,如速度限制、车辆动力学和安全距离等。 MATLAB在无人驾驶车辆模型预测控制的应用主要包括以下方面: 1. **建立车辆的动力学模型**:借助Simulink库中的工具,可以方便地构建包括运动学(位置、速度及方向)与动力学(加速度、制动力以及转向力)在内的完整车型动态系统。 2. **创建预测模型**:使用System Identification工具箱从实车测试数据中提取车辆的动力特性,并建立用于未来行为预测的数学模型。 3. **设计控制算法**:MPC的核心在于解决在线优化问题,利用Optimization Toolbox提供的线性规划、二次规划等方法求解所需输入参数。 4. **仿真与分析**:通过MATLAB和Simulink环境进行控制器实时仿真实验,在不同路况下评估车辆的稳定性、舒适度及安全性。 5. **控制律更新**:在实际操作过程中,MPC需要根据最新的状态信息不断调整决策。借助于MATLAB的功能支持可以实现这一动态过程。 6. **代码生成**:完成设计验证后,使用Code Generation工具将优化后的算法转换为适用于硬件平台的C/C++语言形式。 参考文件“无人驾驶车辆模型预测控制.pdf”可能详细介绍了如何在MATLAB中执行上述步骤的具体方法与案例分析。对于希望深入研究自动驾驶技术的人士来说,这是一份宝贵的参考资料。通过学习这份文档,读者不仅能够掌握MPC的基本原理,还能了解其实际应用中的关键点和注意事项。
  • 路径跟踪研究
    优质
    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。
  • Simulink
    优质
    本研究构建了自动驾驶汽车的Simulink控制系统模型,旨在优化车辆在复杂环境中的自主导航能力。通过仿真测试验证算法的有效性与稳定性。 使用Simulink搭建了一个车辆控制模型,主要用于自动驾驶控制部分的仿真。该模型能够使车辆按照设定的速度跟随预定轨迹行驶。
  • Matlab无人代码
    优质
    本项目采用MATLAB开发,专注于无人驾驶车辆的模型预测控制系统。通过优化算法实时规划路径,确保行车安全与效率,适用于学术研究及工程应用。 在原书代码的基础上增加了注释,并修正了部分错误,确保代码成功运行且无任何错误。这里仅包含该书中第三章基于运动学仿真的相关代码。
  • 【资源】无人代码包.rar_无人__实例教程__
    优质
    本资源提供无人驾驶车辆应用的模型预测控制完整代码及详细教程,涵盖从基础理论到实际案例分析。适合学习和研究使用。 根据无人驾驶车辆模型预测控制例程的相关教材内容进行描述如下: 在无人驾驶技术领域中,模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)是一种重要的算法应用方式。它通过建立系统的数学模型来预测未来的状态,并据此优化决策过程以实现最优的驾驶性能和安全性。具体到无人驾驶车辆的应用场景下,MPC能够根据实时交通状况、道路条件等外部因素动态调整行驶策略,例如加速减速或路径规划。 教材中针对这一技术提供了详细的例程指导,涵盖了从基础理论知识介绍到实际编程实践等多个方面内容。通过这些示例的学习与研究,可以帮助读者更好地理解如何将模型预测控制应用于无人驾驶系统开发当中,并为后续深入探讨相关课题打下坚实的基础。
  • 无人相关书籍
    优质
    本书聚焦于无人驾驶车辆中的模型预测控制技术,深入探讨其理论基础、算法设计及应用实践,为自动驾驶领域工程师与研究人员提供实用指导。 模型预测控制算法应用的经典书籍之一提供了详细的MATLAB代码和模型,非常适合无人驾驶新手入门学习。这本书由浅入深地讲解了相关知识,读完后能够获得很大的收获。
  • 无人3.4.3 MATLAB代码
    优质
    本简介提供关于无人驾驶车辆模型预测控制技术在MATLAB环境中的实现细节,具体介绍版本3.4.3的相关代码。该代码用于优化路径规划和动态调整驾驶策略。 请提供需要修正和增加注释的文字内容,我会根据你的要求进行处理。
  • MATLAB无人代码3.3.3
    优质
    本项目采用MATLAB开发,提供无人驾驶车辆的模型预测控制系统代码,版本为3.3.3。通过优化算法实现路径跟踪与避障功能,适用于学术研究和工程应用。 修正了错误;增加了注释;还增加了一条更复杂的参考轨迹。
  • 轨迹:一种基行为算法
    优质
    本研究提出了一种用于车辆轨迹预测的创新算法,专为提升自动驾驶系统的安全性与效率设计。该方法利用大规模预训练模型分析并预测道路上其他车辆的行为,有效增强自主驾驶汽车的决策能力。 这段文字描述的是我的技术文章的配套源码。LyftModel 来自于 Lyft Level 5 Research 的一个用于自动驾驶的深度学习模型。Lyft 是一家美国科技公司,专注于开发自动驾驶技术,其 Level 5 Research 部门致力于研究和开发该领域的先进技术。因此,LyftModel 很可能是该公司为实现自动驾驶系统中的感知、规划、控制等功能而设计的一种深度学习模型。
  • 无人
    优质
    《无人驾驶汽车的模型预测控制》一文探讨了基于模型预测控制技术在无人驾驶汽车中的应用,详细介绍了如何利用该技术优化车辆路径规划与实时决策过程,以确保安全高效的自动驾驶体验。 本书主要探讨了模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆路径规划及跟踪控制系统中的基础应用技术。由于该理论具有较强的数学抽象性,初学者通常需要花费较长时间进行探索才能真正理解和掌握,并将其应用于具体研究则需更长的时间和努力。书中详细介绍了使用模型预测控制理论来实现无人驾驶车辆控制的基础方法,并结合实际案例提供了详细的Matlab仿真代码及步骤说明,同时融入了团队在该领域的研究成果。 本书不仅可作为地面无人车、无人机、无人艇以及移动机器人等各类无人系统中应用模型预测控制的研究资料,还可用作学习和掌握模型预测控制理论的应用教材。