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汽车路径跟踪的MATLAB程序_路径跟踪与轨迹优化

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简介:
本项目基于MATLAB开发,专注于汽车路径跟踪技术的研究与实现。通过算法设计及仿真模拟,旨在优化车辆行驶轨迹,提高驾驶效率和安全性。适用于自动驾驶领域内的路径规划与控制研究。 汽车轨迹仿真能够实现汽车轨迹优化,并包含模型和过程代码。

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客服
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  • MATLAB_
    优质
    本项目基于MATLAB开发,专注于汽车路径跟踪技术的研究与实现。通过算法设计及仿真模拟,旨在优化车辆行驶轨迹,提高驾驶效率和安全性。适用于自动驾驶领域内的路径规划与控制研究。 汽车轨迹仿真能够实现汽车轨迹优化,并包含模型和过程代码。
  • MATLAB
    优质
    本程序利用MATLAB实现汽车路径跟踪算法,适用于自动驾驶系统开发与仿真研究,支持多种车辆模型和轨迹规划。 此条目包含“自主机器人路径规划与导航”视频的Simulink模型。演示介绍了如何使用三个组件模拟一辆自动泊车汽车:一条路径、一个车辆模型以及一个轨迹跟踪算法。该车辆模型基于自行车模型的运动学方程进行实现,而轨迹跟踪算法则利用了Robotics System Toolbox中的内置Pure Pursuit模块。
  • MPC_simcar_MPC_MPC_MPC仿真_
    优质
    本项目专注于汽车路径跟踪技术的研究与开发,采用模型预测控制(MPC)算法进行车辆轨迹优化和实时调整。通过SimCar平台模拟测试,验证了MPC在复杂环境下的高效性和稳定性。 使用Carsim与Matlab进行联合仿真,实现车辆跟踪双移线曲线的功能。
  • Matlab-Simulink 差速小
    优质
    本项目基于Matlab-Simulink平台,设计并实现了一种差速驱动的小车路径跟踪系统。通过算法优化,使小车能够精确地跟随预设路线行驶。 双差动单元的四轮差动小车循路控制。
  • 优质
    小车轨迹跟踪程序是一款专为自动驾驶和机器人导航设计的软件工具。它能够精准地预测并控制小型车辆在各种环境下的行驶路径,确保高效、安全的移动性能。 小车循迹程序是机器人领域常见的应用之一,主要用于让小型车辆沿着特定路径自主行驶,例如黑色胶带、磁条或红外线标记的路径。这种程序通常基于微控制器(如51系列单片机),结合传感器技术和控制算法来实现。 在给定的小车循迹程序压缩包中可能包含的是这样一套系统的源代码。51单片机是C51语言编程的基础硬件平台,它是一种8位微控制器,由Intel公司开发并广泛应用于各种嵌入式系统中。开发者会使用C51编译器将源代码转化为机器可执行的二进制代码,并将其烧录到51单片机的闪存中。 小车循迹的核心技术包括: - **传感器选择**:通常采用反射式光电传感器或红外对管,这些设备可以检测路径的颜色差异或红外信号的反射。当传感器识别出特定标记(如黑色胶带)时,会输出不同的电平信号供51单片机读取。 - **数据处理与控制算法**:单片机会根据传感器输入的数据通过PID(比例-积分-微分)等算法计算小车相对于路径的位置,并据此调整速度和转向以保持在路径中心。 - **驱动电路设计**:依据上述计算结果,51单片机将通过PWM技术调节电机转速来控制车辆的运动状态。此外,部分系统还会配备车轮编码器提供关于车轮转动的具体信息。 - **实时性与稳定性要求**:程序需要处理大量即时数据并确保小车稳定行驶,避免由于延迟或抖动引发失控问题。 - **用户接口配置**:可能包括LED指示灯、蜂鸣器等组件显示车辆状态或者发出警报信号。 - **软件调试工具支持**:在开发阶段可以利用串口通信工具连接电脑进行程序下载和调试。 压缩包内的文件通常包含: - 用于51单片机的源代码(以.c或.hex格式呈现); - 描述传感器、电机等组件间连接方式的电路原理图; - 解释使用方法及注意事项的手册或README文档; - 支持特定功能实现的相关库函数和头文件。 理解并实施这样的小车循迹程序,不仅有助于掌握单片机编程技术,还能深入了解传感器技术、控制理论以及嵌入式系统的设计与调试。对于学习机器人技术的人来说,这是一个很好的入门项目。
  • 自主驾驶规划及控制研究-规划、控制、MPC模型预测控制
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    本文聚焦于自主驾驶车辆中的路径规划与轨迹跟踪控制技术,深入探讨了基于MPC(模型预测控制)的方法,旨在提升自动驾驶系统的安全性和效率。 为了减少道路突发事故并提高车辆通行效率,研究车辆的紧急避障技术以实现自主驾驶至关重要。基于车辆点质量模型,我们设计了非线性模型预测控制(MPC)路径规划器;同时,根据车辆动力学模型,我们也开发了线性时变MPC轨迹跟踪器。
  • MATLAB算法-Thesis_Path_Following
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    本论文探讨了在MATLAB环境下实现路径跟踪算法的方法与技术,旨在为自动驾驶车辆提供精确导航解决方案。通过详细分析和实验验证,提出了一种高效的路径规划策略,适用于复杂道路环境下的车辆控制。 本段落介绍了我的UNSW论文《增强的纯追踪算法与自动驾驶》的内容概要。文中包含了详细注释的代码以及启动和运行仿真的所有必要信息。读者可以通过滚动页面找到绿色文字部分,那里提供了MATLAB源代码的具体位置。 在该研究中,我们对经典的纯追踪算法进行了改进,以确保其能够更有效地应用于自动驾驶系统,并避免了简化处理的问题。这项工作由Edoardo M.Cocconi于2019年完成并保留所有权利。
  • MPC及控制,MATLAB实现
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    本项目致力于研究和实现基于MATLAB的MPC(模型预测控制)算法在车辆路径跟踪中的应用,通过仿真验证其有效性和优越性。 carsim与matlab联合仿真用于车辆跟踪双移线曲线的模拟。
  • 基于MATLABAUV增量PID水下机器人控制仿真-USV
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    本研究采用MATLAB平台,探讨了自主式水下航行器(AUV)增量PID算法在轨迹跟踪中的应用,并进行了USV路径跟随控制仿真实验。 随着海洋资源的不断开发与海洋工程领域的深入研究,水下自主机器人(AUV)和无人水面舰艇(USV)在海洋探测、资源勘探及军事侦察等领域的应用越来越广泛。为了实现这些机器人的精确导航和路径跟随,研究人员投入大量精力于水下机器人控制技术和轨迹跟踪技术的研究。 增量PID(比例-积分-微分)控制算法因其结构简单、稳定性好以及适应性强等特点,在水下机器人控制领域得到广泛应用。该方法通过计算控制量的增量来调整参数,具有较好的抗干扰性能和精确度,特别适合复杂多变的海洋环境。 在进行增量PID轨迹跟踪时,需要实时比较实际路径与期望路径,并根据偏差动态调整以实现精准跟踪。MATLAB作为一款强大的数学计算及仿真软件,提供了丰富的工具箱和函数用于仿真分析与实验验证。 通过MATLAB仿真实验可以模拟水下机器人在海洋环境中的运动状态,评估增量PID控制算法的性能。在此过程中可对机器人的运动特性、环境干扰因素以及控制器参数进行调整优化,从而提高系统的鲁棒性和跟踪精度。 除了增量PID控制算法外,在水下机器人的研究中还涉及许多关键技术如传感器数据融合、机器视觉技术、动态环境建模及自主导航等路径规划。这些技术的综合运用可以有效提升机器人在复杂海洋条件下的自主作业能力。 随着科技的进步,AUV和USV的研究不断深入并拓展了其应用范围。例如,在资源勘探中无人船艇能够进入人类难以到达的海域执行数据收集、样本采集等工作;军事领域则可利用它们进行侦察、监视及反潜等任务以提高作战效率与安全性。 本次提供的文件内容涵盖了水下机器人的增量轨迹跟踪技术、仿真研究以及控制技术的深度解析。这些资料不仅为学术研究提供了重要参考,还能指导工程师在设计和调试实际系统时的应用实践。通过对仿真结果的分析讨论,研究人员可以进一步了解该技术的实际优势及局限性,并为其后续改进提供依据。 未来随着不断的研究与实践进展,水下机器人和无人船艇将在海洋探测、资源开发、环境保护以及科学研究等众多领域发挥更为重要的作用,为人类探索利用海洋提供了强有力的工具手段。