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车道跟随的Simulink模型

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简介：
本简介介绍了一个基于Simulink平台构建的车道跟随系统模型，旨在模拟和分析自动驾驶车辆在不同路况下的行驶性能与控制策略。 使用Simulink建立的辅助驾驶模拟模型能够通过相机识别车道，并进行车道跟随操作，同时控制与前方车辆的距离。

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  • 车道跟随的Simulink模型
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    本简介介绍了一个基于Simulink平台构建的车道跟随系统模型，旨在模拟和分析自动驾驶车辆在不同路况下的行驶性能与控制策略。 使用Simulink建立的辅助驾驶模拟模型能够通过相机识别车道，并进行车道跟随操作，同时控制与前方车辆的距离。
     
  • 汽车跟随行驶模型
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    汽车跟随行驶模型是一种智能驾驶技术，通过前车距离和速度信息，自动调整本车的速度与位置，确保安全高效的行车。 讲解车辆跟驰模型的基本内容对于初学者来说非常有帮助。车辆跟驰模型是交通流理论中的一个重要组成部分，用于描述后车跟随前车行驶的行为规律及其动力学特性。这类模型在研究道路安全、拥堵现象以及设计智能驾驶系统等方面具有重要意义。 通常情况下，简单的线性跟驰模型会假设驾驶员的反应时间和加速度为常数，并且忽略车辆之间的相互作用复杂度；而更复杂的非线性跟驰模型则考虑了更多因素如交通流量密度变化对车速的影响等。通过学习这些基础知识，学生可以更好地理解如何建立和分析车辆间的跟随关系及其动态特性。 对于初学者而言，掌握不同类型的跟驰理论有助于深入探索交通安全与效率之间的平衡点，并为进一步研究智能驾驶技术打下坚实的基础。
     
  • 车辆跟驰模型_CarFollowing_车辆_CFmodel_跟驰模型
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    简介：车辆跟驰模型（CarFollowing模型或CF模型）是交通流理论中的重要组成部分，用于描述和分析道路上后车跟随前车行驶的行为与规律。 车辆跟驰模型是用于研究道路上前后车辆之间的跟随行为的一种数学或仿真模型。这种模型能够帮助交通工程师和研究人员理解不同驾驶条件下车辆的运动规律，并据此优化道路设计、改善交通流状况以及提高交通安全水平。通过模拟实际驾驶场景，此类模型可以有效地评估各种因素对车距控制的影响，如驾驶员反应时间、汽车性能及环境条件等。
     
  • 预览跟随、单点预览、多点预览、车道保持及轨迹跟随的Carsim与Simulink联合仿真实验.rar
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    本资源包含Carsim与Simulink联合仿真技术的应用实验，涵盖预览跟随、单点/多点预览、车道保持及轨迹跟随等场景，适用于自动驾驶系统研究。 本资源包含车道保持系统、轨迹跟随横向控制以及ACC自适应巡航等功能。此外还有纯电动车仿真的内容，并提供了PID算法、单点预瞄技术、多点预瞄技术、滑模变结构方法和模糊控制系统等多种算法供下载使用。请在下载后仔细阅读文件说明，仅供有需要者参考使用。谢谢！
     
  • 基于MPC的轨迹跟随与横向控制模型在车道保持中的应用及Simulink实现——使用二自由度车辆动力学模型并支持自定义车辆参数
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    本研究探讨了利用MPC技术进行轨迹跟踪和横向控制，结合Simulink工具对二自由度车辆动力学模型进行车道保持系统仿真，并允许用户调整车辆参数。 在现代交通控制系统中，模型预测控制（MPC）技术因其强大的预测能力和动态调整优势，在车辆轨迹跟随与横向控制领域备受关注。作为一种先进的控制策略，MPC通过预测系统未来一段时间内的行为来制定最优的输入信号，从而优化系统的性能表现。 本研究采用了一个简化的二自由度车辆动力学模型，该模型主要模拟了车辆在横向方向上的运动特性。这种简化能准确地反映车道保持和变道过程中车辆横摆的具体情况，并且允许研究人员根据不同的行驶场景调整参数设置，使MPC更具灵活性与通用性。 MPC技术的一个显著特点是在控制过程中持续更新对系统未来状态的预测，并据此优化输入信号。在轨迹跟随任务中，这意味着控制器不仅要考虑当前的状态和目标路径，还需预见可能发生的动态变化，以确保车辆能够有效应对道路曲率改变、与其他车辆互动等因素的影响，在保持行驶稳定的同时实现与预设路线的高度一致。 为了展示MPC技术的应用效果，本研究还构建了一个Simulink模型。通过在该环境中模拟各种控制输入下的反应，并分析实际轨迹偏差来验证算法的有效性，研究人员可以直观地观察到不同驾驶场景中的车辆性能表现。此外，通过对高级驾驶辅助系统（ADAS）中车道保持功能的潜力探讨，进一步展示了MPC技术在未来智能交通系统中的广阔应用前景。 综上所述，MPC在提升车辆行驶安全性和控制稳定性方面展现出了巨大的潜力，并且随着自动驾驶技术的发展，其未来将在实现更加智能化和安全性的驾驶解决方案中发挥关键作用。
     
  • 基于Arduino的跟随小车
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    本项目是一款基于Arduino平台开发的智能跟随小车，能够自动识别并跟踪特定目标，适用于家庭娱乐、物流搬运等场景。 避障小车的制作方法主要有两种：一种是使用超声波传感器来实现，另一种则是采用光电开关（或称作避障模块）。而跟随小车则可以有两种方式制作，一是通过结合使用超声波和光电开关来进行设计，二是仅用光电开关（或称为避障模块）进行构建。
     
  • PreScan FCW模型、泊车模型及多车道变道超车场景
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    本项目专注于PreScan软件中的FCW（前方碰撞预警）功能开发与测试，并建立泊车及多车道复杂驾驶环境模型，提升智能驾驶系统的安全性和可靠性。 本研究包括三个实验：FCW模型、停车模型和多车道模型。
     
  • 车联网技术中的OVM跟随模型理论与数值分析
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    本研究聚焦于车联网环境下OVM（Optimal Velocity Model）跟随模型的应用与改进，深入探讨其在复杂交通状况下的车辆行为模拟及性能评估，并进行详实的数值分析。 近年来车联网技术迅速发展，其中V2V（vehicle-to-vehicle）车与车之间的互联通信技术尤为重要且具有很高的推广价值。研究表明：通过这种技术，车辆之间可以互相“对话”，分享位置和运动状态信息，从而扩大司机的视野范围。此外，V2V技术在防止碰撞事故、提高道路通行效率以及减少排放方面展现出显著的优势。
     
  • Carsim与Simulink联合仿真的LKA车道保持横向控制及轨迹跟随功能研究
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    本研究探讨了运用CarSim与Simulink软件进行联合仿真技术在LKA（Lane Keeping Assist）系统中的应用，特别关注于车辆车道保持的横向控制系统设计及其路径跟踪性能优化。通过模拟不同驾驶场景和道路条件，分析并改进了系统的响应速度、稳定性和鲁棒性，为汽车主动安全技术的发展提供了有价值的实验数据与理论支持。 Carsim与Simulink联合仿真 LKA（车道保持）： - 横向控制、轨迹跟随及车道保持的研究涵盖了多种模型。 - 基于PID的轨迹跟随联合仿真模型 - 单点预瞄的轨迹跟随联合仿真模型 - 多点预瞄的轨迹跟随联合仿真模型 - 基于模糊PID的轨迹跟随联合仿真模型 - 预瞄+滑模变结构控制结合的轨迹跟随联合仿真模型 - 综合了预瞄、滑模变结构、模糊控制及自适应预瞄距离策略的复杂跟踪算法 此外，还探讨了一些其他关键领域： - 基于MPC（模型预测控制）在极限和非极限情况下的联合仿真研究。 - 自动紧急制动(AEB)系统的联合仿真分析 - 自适应巡航控制系统(ACC)的研究与建模 - 差速驱动机制的模拟实验
     
  • 包含轮胎和整车模型的全车Simulink模型
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    本项目构建了一个集成轮胎与整车模型的全面Simulink仿真系统，用于车辆动力学分析及性能优化。 全车Simulink模型包括轮胎模型、整车模型以及简化整车模型。多数可以完美运行，并具有一定的参考价值。