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MATLAB车辆路径代码-Receding Horizon Control for Autonomous Vehicle: MATLAB代码示例...

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简介：
这段MATLAB代码展示了基于预测 horizon 控制（RHC）的自主车辆路径规划方法，适用于模拟或小型项目中自动驾驶技术的研究与应用。 Matlab代码可以生成自动驾驶车辆遵循预定路径参考（x, y）的转向和速度（phi, v）指令。该控制器是模型预测地平线控制，相关论文由M Elbanhawi、M Simic 和 R Jazar发表，讨论了后退水平侧向车辆控制用于纯跟踪路径追踪的方法。

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  • MATLAB车辆路径代码-Receding Horizon Control for Autonomous Vehicle: MATLAB代码示例...
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    这段MATLAB代码展示了基于预测 horizon 控制（RHC）的自主车辆路径规划方法，适用于模拟或小型项目中自动驾驶技术的研究与应用。 Matlab代码可以生成自动驾驶车辆遵循预定路径参考（x, y）的转向和速度（phi, v）指令。该控制器是模型预测地平线控制，相关论文由M Elbanhawi、M Simic 和 R Jazar发表，讨论了后退水平侧向车辆控制用于纯跟踪路径追踪的方法。
     
  • Matlab中的车辆路径代码
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    本段代码适用于MATLAB环境，旨在解决车辆路径规划问题。通过算法优化，计算出车辆从起点到终点的最佳行驶路线，适合交通规划与自动驾驶研究。 车辆路径规划的MATLAB代码Intelligent_Algorithm用于解决路径规划和竞争设施选址问题： 一、五个基础算法及其示例： 1. **GA遗传算法**：用来解决分配问题。 - 问题描述：现有10个工人去做10件工作，每个工人完成每项工作所需时间不同。要求每个工人只做一项工作，每项工作只由一个工人完成。怎样指派工人完成工作可以使所用总时间最少？ 2. **Tabu禁忌搜索算法**：解决旅行商问题。 - 问题描述：某5个城市中的旅行商问题，使用禁忌搜索算法使得旅行商走过所有城市后回到原点的路径长度最短。 3. **Ants蚁群算法**： - 问题描述：设有19个客户随机分布于长为10km的正方形区域内。配送中心位于区域中央，其坐标是（0,0）。各客户的坐标及需求量如下表所示，配送中心拥有若干辆载重量为9t的车辆。对每个客户提供服务时都从配送中心出发，在完成所有客户需求后返回到配送中心。现要求以最少数量的车辆和最短总行程来完成货物派送任务，使用蚁群算法求解该VRP问题（Vehicle Routing Problem）。 4. **SA模拟退火算法**： - 问题描述：n个工作将要指派给n个工人分别完成，问如何安排可以使总的工时最小。
     
  • MATLAB分时代码-vehicle detection: 车辆检测
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    本项目使用MATLAB开发，专注于车辆检测领域的实时图像处理。通过高效的算法实现对视频流中车辆目标的快速识别与跟踪，适用于智能交通系统和自动驾驶场景。 此文档提供了官方的Faster R-CNN代码（用MATLAB编写）。如果您希望在NIPS 2015论文中复制结果，请使用该代码。 本存储库还包括对MATLAB代码进行Python重新实现的内容，这些内容基于特定分支构建，并且与原始版本略有不同。特别是，此Python端口的测试速度比原版慢大约10%，因为某些操作在CPU上的Python层执行（例如，处理一张图像时需要220毫秒，而用VGG16则为200毫秒）。 尽管如此，该实现仍然提供了与MATLAB版本相似但不完全相同的mAP，并且由于细微的实现差异，它无法与使用MATLAB代码训练得到的模型兼容。此外，此Python端口包括近似的联合训练方法，比交替优化（适用于VGG16的情况）快约1.5倍。 该工作最初在某个会议中描述并随后发布于NIPS 2015会议上。 这篇论文由任少卿、何开明、罗斯·吉尔希克和孙健（微软研究院）撰写。Python实现包含了Cornell大学的Sean Bell在其MSR实习期间编写的代码内容。 更多信息可以直接联系官方团队获取。
     
  • 车辆路径的MATLAB代码-拖拉机拖车轨迹规划
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    本项目利用MATLAB编写程序，专注于农业机械中拖拉机拖车的路径规划与优化。通过算法实现高效、安全的拖拉机拖车行驶路线设计。 车辆路径MATLAB代码简介：拖挂卡车的路径规划方法采用自适应同伦热启动法寻找合适的离散程度，并使用一阶显式Runge-Kutta方法解决离散问题，利用Interior Point Method (IPM) 解决非线性规划问题。 工具包括： - MATLAB - AMPL（ipopt） 参考文献：Trajectory Planning for a Tractor with Multiple Trailers in Extremely Narrow Environments: A Unified Approach, IEEE 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 在原代码基础上进行了改进，增加了障碍物的情况。具体来说： - Case1和Case2对比了相同障碍物的情况下车辆初始位置的变化对路径的影响。 - Case1和Case3对比了障碍物轻微左移对路径的影响。 - 在Case4中改变了初始setp值，并观察最后结果中的自适应step变化情况。 在Adaptively Homotopi部分进行了相应的调整。
     
  • 车辆路径规划MATLAB代码-MPC-for-Self-driving-Vehicles: 此存储库包含Simulink/CarSim...
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    该仓库提供用于自驾车路径规划的模型预测控制(MPC)的MATLAB和Simulink代码，适用于与CarSim等软件集成的车辆动力学仿真。 这本书《无人驾驶车辆模型预测控制（第2版）》提供了随书仿真的Matlab代码及相关学习资料。该仓库包含了用于自驾车及模型预测控制的Simulink/CarSim程序。 内容包括： - 第二章：验证车辆模型，包含四个示例： - 橡胶轮胎模型验证 - 几何动力学模型验证 - 动力学模型验证 - 第三章：纵向控制中的MPC应用，同样有四个实例： - 使用MPC工具箱进行速度跟踪的简单例子 - 基于双输入的速度跟踪控制演示MPC
     
  • 车辆路径 VRP问题的matlab源码
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    本源代码提供了解决经典车辆路线规划（VRP）问题的MATLAB实现。通过优化算法求解最小化成本的最佳配送方案，适用于物流和运输领域研究与应用。 VRP问题求解车辆路径主要采用爬山算法。该方法考虑了容量约束和路径约束。
     
  • MATLAB无碳小车路径代码.rar
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    该资源为MATLAB编写的用于无碳小车路径规划的代码文件，适用于进行小车运动轨迹优化和模拟研究。 无碳小车的轨迹可以是S型、八字形或双八字形。仿真程序已调试完毕，无需修改代码，可以直接运行。
     
  • MATLAB车辆检测代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB的车辆检测代码，利用先进的图像处理技术与机器学习算法实现高效准确的车辆识别功能。适合于自动驾驶、交通监控等领域研究者参考使用。 该代码简单易懂，并带有注释，能够检测视频中的车辆并给出车辆的数量。
     
  • Vehicle-ReId: 期刊中的“车辆重新识别演示代码”
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    Vehicle-ReId是一款专为研究设计的开源工具包，旨在提供一个全面且易于使用的平台，用于展示和测试车辆重识别技术在各类期刊中的应用效果。 期刊“车辆重新识别：使用多流卷积网络探索特征融合”的演示代码。引文如果您发现我们的工作对您的研究有用，请引用我们的论文： @article{oliveira2019vehicle, author = {I. O. {de Oliveira} and R. {Laroca} and D. {Menotti} and K. V. O. {Fonseca} and R. {Minetto}}, title = {Vehicle Re-identification: exploring feature fusion using multi-stream convolutional networks}, journal = {arXiv preprint}, volume = {arXiv:1911.05541}, number = {} }