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北京理工大学-无人驾驶车辆MPC控制资料.zip

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简介：
本资料包由北京理工大学提供，专注于无人驾驶车辆中的模型预测控制（MPC）技术。内容涵盖理论解析、算法实现及实验数据分析等，旨在推动自动驾驶领域研究与应用发展。 北京理工大学出版社出版了一本关于无人驾驶车辆MPC控制的书籍。

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  • 北京理工大学-无人驾驶车辆MPC控制资料.zip
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    本资料包由北京理工大学提供，专注于无人驾驶车辆中的模型预测控制（MPC）技术。内容涵盖理论解析、算法实现及实验数据分析等，旨在推动自动驾驶领域研究与应用发展。 北京理工大学出版社出版了一本关于无人驾驶车辆MPC控制的书籍。
     
  • chap6_LocalPlan_TrackingCtrl_无人驾驶轨迹规划_基于mpc的控制方法_无人驾驶车辆_车辆跟踪控制
    优质
    本章节探讨了无人驾驶车辆中基于模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪算法，重点研究其在实现精确路径跟随和动态调整驾驶策略中的应用。 在无人驾驶车辆模型预测控制的第二版第六章中，讨论了加入规划层的轨迹跟踪控制方法。
     
  • 北理工MOOC-无人驾驶车辆全套课件
    优质
    本课程提供全面的无人驾驶技术教育，涵盖从基础理论到高级应用的所有方面。内容包括传感器技术、环境感知、路径规划等模块，并配备丰富的教学资源和实践案例。适合自动驾驶领域学习者及从业者深入研究。 自己整理的北理工无人驾驶车辆课程全部课件可以免费下载，课程地址在网路上提供。
     
  • 无人驾驶车的MPC控制算法程序
    优质
    本程序为无人驾驶车辆设计，采用模型预测控制(MPC)算法优化车辆行驶路径与速度，确保安全高效驾驶。 龚建伟第二版书中的可行程序遇到问题时，欢迎大家留言讨论，共同进步学习。
     
  • 无人驾驶车辆模型预测控制（第二版）程序代码 北理工
    优质
    《无人驾驶车辆模型预测控制（第二版）》由北京理工大学编著，本书提供了无人驾驶车辆模型预测控制理论及其实现的全面介绍，并包含相关程序代码。 无人驾驶车辆模型预测控制 第二版 程序代码 北理工
     
  • 无人驾驶车辆模型的预测控制.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。
     
  • 基于MPC控制器的无人驾驶车辆模型仿真控制，使用MATLAB 2021a测试。
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    本研究利用MATLAB 2021a软件平台，采用多变量预测控制（MPC）算法对无人驾驶车辆进行模型仿真与性能评估，旨在优化其动态响应和路径跟踪精度。 基于MPC控制器的无人驾驶车辆模型控制仿真 控制系统基本情况介绍如下： 状态量个数：Nx = 3； 控制量个数：Nu = 2； 矩阵Xout的大小为[Nr,Nc]，其中Nr=100, Nc=3。 仿真时间：Tsim = 20秒。 车辆初始状态：X0 = [1.5 0 -pi/2]； 车辆轴距：L = 1米； 参考系统的参数如下： 纵向速度：vd1 = pi*4/(628*0.05)； 前轮偏角：vd2 = -2*pi/(628*0.05)。
     
  • chap5_Matlab_Code_无人驾驶车辆的轨迹跟踪_基于mpc的主动转向控制_checkhnm.zip
    优质
    本资源包含用于无人驾驶车辆轨迹跟踪的Matlab代码，具体实现基于模型预测控制（MPC）的主动转向控制系统。文件内含详细注释与示例数据，适合深入研究和开发使用。 chap5 Matlab Code_轨迹跟踪_基于mpc主动转向控制_无人驾驶车辆_checkhnm.zip
     
  • 龚建伟老师《无人驾驶车辆模型预测控制》第五章CARSIM仿真资料.zip
    优质
    本资料为龚建伟老师《无人驾驶车辆模型预测控制》课程第五章配套资源，包含详细CARSIM软件仿真实验数据与分析报告，适用于深入研究车辆动力学及自动驾驶技术。 仿真技术是一种广泛应用的技术手段，主要用于模拟实际系统或过程的运行情况，并帮助分析与预测系统的性能表现。 通过建立数学模型和物理模型，在计算机上进行模拟，可以准确地重现真实环境中的行为及特性。这项技术在航空航天、军事、交通以及生物医学等多个领域得到了广泛的应用。早在20世纪初期，仿真技术就已经被用于水利学研究等领域，并随着计算机技术的进步而不断取得发展与完善。 由于其经济性、安全性以及可重复性的特点，仿真技术被认为是一种除理论推导和科学实验之外的重要工具，在认识自然现象及改造自然界的过程中发挥着关键作用。