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ACC自适应巡航MATLAB模型源码.7z

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简介:
本压缩文件包含用于实现ACC(自适应巡航控制)系统的MATLAB仿真模型源代码,适用于自动驾驶车辆技术研发与教学。 acc自适应巡航matlab模型源码.7z

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  • ACCMATLAB.7z
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    本压缩文件包含用于实现ACC(自适应巡航控制)系统的MATLAB仿真模型源代码,适用于自动驾驶车辆技术研发与教学。 acc自适应巡航matlab模型源码.7z
  • 汽车ACC全速PID.7z
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    本资源包含汽车ACC(Adaptive Cruise Control)全速段自适应巡航控制系统的PID算法源代码。适用于深入学习和研究汽车智能驾驶辅助系统中的自动速度调节技术。 汽车ACC全速自适应巡航PID源码.7z
  • ACC系统
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    ACC自适应巡航系统是一种先进的驾驶辅助技术,能够自动保持与前车的安全距离,并在交通拥堵时启动停止-启动功能,提升驾驶舒适性和安全性。 汽车自适应巡航(ACC)控制单元在检测到与前车之间的距离过小时,会通过协调制动防抱死系统和发动机控制系统的工作,使车辆适当减速并减少发动机输出功率,以确保与前方车辆保持安全距离。
  • ACC.rar
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    ACC自适巡航系统是一种先进的汽车驾驶辅助技术,能够自动调整车速以维持与前车的安全距离,提高长途驾驶的舒适性和安全性。 ACC自适应巡航系统采用Carsim-Simulink联合开发与仿真程序进行开发。该程序包含Carsim中的cpar文件,可以直接导出车辆模型;控制算法使用了MPC(模型预测控制)技术;此外还包含了m源文件以及mdl模型。
  • 汽车ACCMatlab实现
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    本项目旨在通过MATLAB软件开发环境实现汽车ACC(自适应巡航控制)系统的仿真与优化,探索智能驾驶技术的实际应用。 基于汽车行驶中的各物理参数搭建模型,实现自动巡航控制(ACC)功能。
  • 基于CarSim和MATLAB联合仿真的控制系统(ACC)
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    本研究利用CarSim与MATLAB/Simulink进行联合仿真,开发并验证了一种高效的自适应巡航控制(ACC)系统,旨在提升车辆在不同驾驶条件下的安全性和舒适性。 基于CarSim与Matlab联合仿真的自适应巡航系统(ACC)的研究与发展。
  • ACC智能系统
    优质
    ACC智能巡航系统是一种先进的驾驶辅助技术,能够自动调节车速以保持与前车的安全距离,提高长途驾驶舒适性和安全性。 ACC自适应巡航系统介绍了相关概念,有助于您更好地认识此系统。
  • PID控制器的MATLAB-控制(AdaptiveCruiseControl)
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    本项目提供基于MATLAB的PID控制器代码,用于实现自适应巡航控制系统。通过调整参数优化车辆在不同路况下的自动跟车性能。 本段落概述了在MATLAB环境中使用PID控制器实现自适应巡航控制系统的代码设计与应用方法。通过Faster R-CNN技术结合KITTI数据集中的视频资料来识别高速公路上的车道线、汽车及交通信号灯等元素,同时利用多种图像处理和相机校准手段以确定检测到的物体在三维空间相对于本车的位置信息。 此外,在MATLAB SIMULINK框架内实现了一个基于PID控制系统的模型,该系统能够执行具备车道保持功能的现代巡航控制系统。为了验证其性能与鲁棒性,还应用了信号时态逻辑规范来进行模型检查和测试。 要启动此代码,请在Matlab 2020中创建一个新的项目,并导入相关文件。主要运行程序位于MP1_b_source文件夹中的ACCBreach_MP1_b.m文件内。带有MP1_a标识的所有文档主要用于本车的PID控制器设计,而MP1_b_source目录下的其他资源则与视觉系统协同工作,共同驱动基于Faster R-CNN算法实现的PID控制系统。 该模型通过使用专为公路驾驶准备的KITTI数据集进行训练和校准。
  • 基于Carsim和Simulink的ACC系统联合开发与仿真程序
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    本研究探讨了利用CarSim和Simulink软件进行汽车ACC自适应巡航系统的联合开发及仿真的方法,通过集成两者的优点实现高效准确的测试与优化。 该内容包含Carsim中的cpar文件,可以直接导出车辆模型;控制算法采用MPC(模型预测控制);提供m源代码及mdl模型文件,并附有技术文档。
  • 基于DDPG算法的ACC控制系统设计及Simulink仿真分析
    优质
    本文提出了一种基于DDPG(深度确定性策略梯度)算法的ACC(自适应巡航控制)系统设计方案,并进行了Simulink仿真实验,验证了其有效性。 基于强化学习的DDPG算法实现自适应巡航控制器设计 本段落介绍如何使用Simulink中的强化学习工具箱来设计一个自适应巡航控制(ACC)系统。具体步骤包括定义代理人的奖励函数、动作空间以及状态空间,并设定训练终止条件。 在该模型中,领航车辆的速度和位移曲线被预先设置好。而后车的加速度则通过DDPG智能体根据ACC逻辑进行调整。此设计旨在为初学者提供一个易于理解强化学习算法的基础案例,同时它也可以作为进一步研究车辆队列协同控制问题的一个起点。