Advertisement

车辆轨迹仿真_GNSS与车辆定位_匀速行驶源码.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本资源包含用于模拟车辆在匀速行驶状态下的GNSS和车辆定位数据的源代码,适用于研究或测试车辆轨迹仿真系统。 仿真车辆轨迹 轨迹 GNSS、车辆定位 车辆 仿真轨迹 匀速 源码.zip

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 仿_GNSS_.zip
    优质
    本资源包含用于模拟车辆在匀速行驶状态下的GNSS和车辆定位数据的源代码,适用于研究或测试车辆轨迹仿真系统。 仿真车辆轨迹 轨迹 GNSS、车辆定位 车辆 仿真轨迹 匀速 源码.zip
  • 仿_GNSS_
    优质
    本研究探讨了在匀速行驶条件下GNSS技术在车辆定位中的应用,分析了仿真车辆轨迹数据,以提高车辆导航系统的准确性。 可以仿真出车辆的行驶轨迹,包括匀速直线运动、匀加速直线运动和匀速圆周运动。
  • motion_detection_speed_estimation.zip_MATLAB识别度估算_分析
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB的车辆轨迹识别及速度估算方法,通过运动检测技术实现对视频中车辆轨迹的有效跟踪和精确速度估计。适用于交通监控、自动驾驶等领域的研究与应用开发。 利用MATLAB实现运动车辆的自动识别,并且能够提取车辆的轨迹、速度等信息。以下是详细的应用流程介绍。
  • 基于视频监控的分析
    优质
    本研究利用先进的视频监控技术,对车辆行驶轨迹进行精确分析,旨在提高交通管理和安全性。通过提取和处理视频数据中的关键信息,能够有效识别并预测交通模式,从而为城市规划者、交通安全专家及驾驶员提供有价值的洞察,助力改善道路安全与效率。 毕业设计文档的主题是基于视频监控的车辆轨迹分析,涵盖移动目标检测、分类与跟踪。
  • MPC-Control:利用MPC算法调控
    优质
    简介:本文介绍了一种基于模型预测控制(MPC)的算法,用于精确调节和优化车辆在动态环境中的行驶路径与稳定性。通过实时调整车辆的驾驶策略,该系统能够有效应对复杂的交通状况,提高道路安全性和通行效率。 对于审稿人: MPC模型的详细信息。 初始状态和参考轨迹 Eigen::MatrixXd transformGlobal2Vehicle(double x, double y, double psi, const vector &ptsx, const vector &ptsy) { assert(ptsx.size() == ptsy.size()); unsigned len = ptsx.size(); auto waypoints = Eigen::MatrixXd(2, len); for(auto i = 0; i < len; ++i){ waypoints(0, i) = cos(psi)*(ptsx[i] - x) + sin(psi)*(ptsy[i] - y); waypoints(1, i) = -sin(psi)*(ptsx[i] - x) + cos(psi)*(ptsy[i] - y); } return waypoints; }
  • 天地图多.zip
    优质
    天地图多车辆轨迹是一款基于GIS技术开发的应用程序,用于追踪和分析多个移动物体的位置信息。通过该应用,用户能够实时监控车辆位置,优化路线规划,并进行历史轨迹回放等操作,适用于物流、交通管理等领域。 在天地图上支持多个小车的移动功能,用户可以根据个人喜好替换不同的图片并调整速度。
  • .docx
    优质
    本文档《车辆车队行驶》探讨了车队管理中的关键要素,包括行车安全、路线规划和协调沟通策略等,旨在提高车队的整体效率与安全性。 基于车路协同的交叉口通行是指主车(HV)驶向交叉路口时,会将车辆行驶的相关信息发送给V2X服务器。这些信息包括但不限于车辆的位置、速度、加速度以及行车意图,如目标道路的信息等。V2X服务器则根据接收到的数据和来自其他车辆及路侧传感器的感知数据,结合当前交通控制相位情况为HV生成通过交叉路口的最佳通行调度方案,并将此信息发送给主车。 另外一种方式是HV可以直接利用V2X通信技术获取包括但不限于路侧传感器、其它车辆以及云端服务器提供的各种实时信息,然后根据这些综合的信息自主地做出最优的行车决策。
  • 自然驾为的预测数据集
    优质
    本数据集专注于收集和分析车辆在真实环境中的自然驾驶行为,通过大量实际道路测试获取精确的车辆运动轨迹,为自动驾驶技术的发展提供重要参考。 整理了一些常用的轨迹预测数据集的介绍。这些数据集包含了不同类型的应用场景,如行人、车辆以及无人机等移动对象的位置变化信息。每个数据集中都提供了详细的标注以帮助研究者进行模型训练与验证。通过使用这些资源,研究人员可以更深入地探索和理解轨迹预测领域的挑战和技术细节。
  • 工程仿分析:MATLAB实现方法.rar__仿_工程_MATLAB_工程Matlab仿分析_工程
    优质
    本资源详细介绍如何使用MATLAB进行车辆工程中的仿真和分析,涵盖动力学、控制系统等多个方面,是学习和研究车辆工程的重要资料。 Matlab在汽车应用中的使用涵盖了多个方面,包括但不限于车辆动力学仿真、控制系统设计与分析、嵌入式软件开发以及自动驾驶技术的研究。通过利用Matlab及其Simulink工具箱的强大功能,工程师能够更高效地进行算法验证和硬件在环测试,从而加速产品开发周期并提高产品质量。此外,在电动汽车领域中,Matlab也被广泛应用于电池管理系统的设计优化及能量管理策略的评估当中。