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panosim标准水平车位自动泊车.zip

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简介:
本资源提供了一套基于panosim仿真环境的标准水平车位自主泊车系统方案,适用于自动驾驶技术的研究与开发。 通过panosim和simulink设计的水平标准车位自动泊车过程,由于是初次接触这类比赛和技术内容,仅使用了基础的位置规划方法来确定当前行为。这种方法与传统科班采用曲线拟合车辆行驶轨迹,并结合路径规划和速度控制的方法相比有很大的差距,后者的适用性更为广泛。

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  • panosim.zip
    优质
    本资源提供了一套基于panosim仿真环境的标准水平车位自主泊车系统方案,适用于自动驾驶技术的研究与开发。 通过panosim和simulink设计的水平标准车位自动泊车过程,由于是初次接触这类比赛和技术内容,仅使用了基础的位置规划方法来确定当前行为。这种方法与传统科班采用曲线拟合车辆行驶轨迹,并结合路径规划和速度控制的方法相比有很大的差距,后者的适用性更为广泛。
  • Carsim Trucksim 场景:45度行停
    优质
    本项目基于CarSim和TruckSim平台开发,实现重型卡车在复杂环境下的自动泊车功能,重点演示45度角平行车位的精准停车技术。 carsim 和 trucksim 自动泊车场景中的 45 度平行车位自动泊车功能。
  • APA.zip_APA_MATLAB_MATLAB_APA_路径规划
    优质
    本项目基于MATLAB开发,专注于实现APA(自动泊车辅助)系统,涵盖路径规划与车辆控制策略,提升驾驶自动化水平。 标题中的APA.zip_APA自动泊车_matlab 泊车_matlab自动泊车_泊车APA_路径规划提到了APA(Automatic Parking Assistance)自动泊车系统,这是一种现代汽车技术,用于帮助驾驶员在狭窄的空间内安全、准确地停车。这个压缩包显然包含了一个使用MATLAB实现APA自动泊车系统的路径规划的项目。MATLAB是一种广泛应用于工程和科学计算的强大工具,尤其适合进行数学建模和仿真。 描述中提到的基于模糊算法的自动泊车路径规划和仿真的MATLAB实现进一步细化了APA系统的核心部分——路径规划。模糊算法利用模糊逻辑处理不确定性和不精确数据,在自动泊车系统中用于解析传感器信息并制定决策。 在自动泊车系统中,路径规划是关键步骤之一。它涉及确定车辆从初始位置到停车位的最佳路线,并考虑障碍物、车辆尺寸以及驾驶舒适度等因素。通过灵活地运用模糊算法,可以生成平滑且安全的停车轨迹。 MATLAB中的路径规划通常包括以下几个步骤: 1. **环境建模**:构建一个表示周围环境的模型,这可能包含停车位和其它潜在障碍的位置。 2. **传感器数据处理**:利用超声波或雷达等设备获取的数据来更新该环境模型以反映实时情况。 3. **模糊逻辑系统设计**:创建规则库将输入转换为控制输出(如转向角度与速度)。 4. **路径规划**:运用所建立的模糊推理机制生成适合车辆行驶的道路路线。 5. **路径优化**:确保轨迹平滑、无碰撞,并符合舒适度标准。 6. **仿真验证**:在MATLAB环境中运行模拟,检查停车过程是否成功以及对各种场景的适应性。 压缩包内的zuizhongwancheng.m文件可能是整个自动泊车路径规划的主要程序。此代码可能包括上述所有步骤的具体实现细节,如模糊逻辑系统的定义、路径生成算法及仿真实现等部分的内容。通过研究和学习这个文件,开发人员或学生可以了解如何使用MATLAB创建一个完整的APA系统,并有可能对其进行修改以适应不同的停车环境。 这一项目利用了MATLAB与模糊算法提供了一种高效且灵活的解决方案,对于理解自动泊车技术、路径规划以及模糊逻辑的应用具有很高的教育价值。
  • APA.rar_APA_系统_MATLAB_运轨迹
    优质
    本资源为APA(自动泊车辅助)系统的相关资料,包括基于MATLAB的车辆运动轨迹规划与控制算法。适合研究自动泊车技术的学习者和开发者参考使用。 利用MATLAB编写的一个自动泊车的小例子,可以运行以了解自动泊车的运动轨迹。
  • Matlab-ParkAssist: 系统的代码
    优质
    Matlab-ParkAssist是一款利用MATLAB开发的自动泊车系统软件。该系统通过先进的算法实现车辆自主寻找停车位及自动泊车功能,旨在提高停车效率与安全性。 自动泊车代码Matlab涉及使用MATLAB编写程序来实现车辆的自动停车功能。这类代码通常包括传感器数据处理、路径规划以及控制算法等内容,旨在简化驾驶者在狭小空间内停车的操作,并提高安全性与便利性。开发此类系统需要对汽车电子学有深入理解,并且熟悉MATLAB编程环境及其相关工具箱的应用。
  • 驾驶系统.zip
    优质
    本项目为一款自动驾驶泊车系统,旨在实现车辆在无驾驶员操作情况下的自动停车功能。通过传感器和算法识别停车位,并引导车辆安全、精准地完成泊车过程。 基于STM32实现的自动泊车系统能够完成自动泊车功能,并包含详细的代码。
  • 算法
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    自动泊车算法是一种先进的自动驾驶技术,通过车辆传感器和摄像头收集数据,并使用计算机视觉和机器学习方法来识别停车位并自主完成停车操作。 可以实现自主泊车。
  • 驾驶汽垂直停控制算法探讨
    优质
    本研究聚焦于开发适用于垂直停车位的自动驾驶汽车自动泊车控制系统算法,旨在提升城市停车效率和安全性。 本论文以自动驾驶车辆为研究对象,并将自动倒库充电作为应用场景。首先基于阿克曼转向原理建立车辆运动学模型,通过车速与方向盘转角以及后两轮的轮速两种方法对车辆位姿进行估计,然后在实车上验证这两种算法的有效性并比较其精度。 论文还分析了使用四次多项式曲线规划垂直泊车轨迹的合理性,并根据垂直泊车过程中的约束条件确定单步垂直泊车所需的最小车位尺寸以及起始位置限制。基于这些条件,利用四次多项式的数学方法进行路径规划,并解算出各系数以满足等式和不等式的约束。 为了确保车辆能够按照预期路线行驶,论文设计了两种轨迹跟踪控制器:一种是基于模型预测控制的策略;另一种则是纯粹的追踪控制方案。此外还设计了一个基于PI(比例-积分)控制的方法来调节泊车速度,并通过仿真验证其性能。 接下来,建立了Simulink和Carsim联合仿真的系统框架,对上述提出的两种轨迹跟踪控制器进行了综合测试与评估。使用模拟数据及曲线分析了这两种方法的可行性、稳定性以及误差情况。 最后,在硬件在环试验台上搭建了一个实验平台并创建相应的仿真环境,进一步验证基于纯粹追踪控制策略的有效性,并对其性能进行更深入的研究和优化。