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基于LQR算法的自动驾驶车道保持(LKA)——CARSIM与Simulink联合仿真实现及其说明文档和推导详解

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简介：
本项目运用LQR控制理论于自动驾驶领域，专注于实现车辆车道保持功能。通过CARSIM与Simulink软件结合进行仿真测试，并详细阐述了算法设计、数学模型及仿真过程的解析。 自动驾驶车道保持系统（LKA）采用基于线性二次型调节器（LQR）算法的设计，并通过Carsim与Simulink的联合仿真进行验证。本段落详细介绍了该系统的说明书及LQR算法的具体推导过程，包括每一步的操作方法和实施细节。

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  • 基于LQR算法的自动驾驶车道保持(LKA)——CARSIM与Simulink联合仿真实现及其说明文档和推导详解
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    本项目运用LQR控制理论于自动驾驶领域，专注于实现车辆车道保持功能。通过CARSIM与Simulink软件结合进行仿真测试，并详细阐述了算法设计、数学模型及仿真过程的解析。 自动驾驶车道保持系统（LKA）采用基于线性二次型调节器（LQR）算法的设计，并通过Carsim与Simulink的联合仿真进行验证。本段落详细介绍了该系统的说明书及LQR算法的具体推导过程，包括每一步的操作方法和实施细节。
     
  • 基于LQR控制算法的自动驾驶车道保持功能建模与仿真研究
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    本研究运用线性二次型调节器（LQR）控制策略，对自动驾驶车辆的车道保持系统进行了模型构建及仿真分析，旨在提升系统的稳定性和响应速度。 资源包括基于汽车二自由度动力学模型的LKA（车道保持）功能LQR控制算法的Simulink模型及相关参数的.m文件。下载后可以直接使用MATLAB与CarSim进行联合仿真，适合初学者学习理解LQR控制算法的实现原理。
     
  • Carsim与Simulink联合仿真的LKA车道保持横向控制及轨迹跟随功能研究
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    本研究探讨了运用CarSim与Simulink软件进行联合仿真技术在LKA（Lane Keeping Assist）系统中的应用，特别关注于车辆车道保持的横向控制系统设计及其路径跟踪性能优化。通过模拟不同驾驶场景和道路条件，分析并改进了系统的响应速度、稳定性和鲁棒性，为汽车主动安全技术的发展提供了有价值的实验数据与理论支持。 Carsim与Simulink联合仿真 LKA（车道保持）： - 横向控制、轨迹跟随及车道保持的研究涵盖了多种模型。 - 基于PID的轨迹跟随联合仿真模型 - 单点预瞄的轨迹跟随联合仿真模型 - 多点预瞄的轨迹跟随联合仿真模型 - 基于模糊PID的轨迹跟随联合仿真模型 - 预瞄+滑模变结构控制结合的轨迹跟随联合仿真模型 - 综合了预瞄、滑模变结构、模糊控制及自适应预瞄距离策略的复杂跟踪算法 此外，还探讨了一些其他关键领域： - 基于MPC（模型预测控制）在极限和非极限情况下的联合仿真研究。 - 自动紧急制动(AEB)系统的联合仿真分析 - 自适应巡航控制系统(ACC)的研究与建模 - 差速驱动机制的模拟实验
     
  • 基于运动学MPC算法的圆形路径跟踪控制详解：结合CarSim和Simulink联合仿真的应用与视频教学指导, 自动驾驶, car...
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    本文深入探讨了运用运动学模型预测控制（MPC）算法实现车辆沿圆形路径精准跟踪的技术，通过集成CarSim与Simulink的仿真平台进行详细测试验证，并提供配套视频教程以支持学习和应用。适合自动驾驶领域研究人员参考使用。 基于运动学MPC算法的圆形路径跟踪控制：使用CarSim与Simulink联合仿真技术及配套视频教程进行详细解析。该研究涉及自动驾驶领域，并利用Carsim 2019和Matlab 2018版本软件实现相关实验。 文中深入探讨了如何通过结合上述工具，基于运动学MPC算法来跟踪圆形路径的控制方法和技术细节。此外还提供了详细的配套视频教程，旨在全面讲解原理及代码实践过程，以便于读者更好地理解和应用这些技术手段进行自动驾驶研究和开发工作。 对于有兴趣尝试自定义路径跟踪需求的研究者或开发者来说，在掌握文中提供的基础知识后可以进一步探索更复杂的应用场景与算法优化策略。
     
  • 车道偏离预警系统（LDW）-基于Simulink与CarSim的联合仿真模型，可精确实现预警并分析驾驶者驾驶行为
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    本研究构建了车道偏离预警系统的Simulink与CarSim联合仿真模型，旨在准确预测车辆偏移风险，并深入分析驾驶员的行为模式。 车道偏离预警系统（LDW）的Simulink与Carsim联合仿真模型能够准确实现预警功能，并且可以报告驾驶员的驾驶风格判断。通过模糊控制方法计算不同驾驶风格下驾驶员所需的预警时间。 该模型包括： - 仿真模型及其相关参考文献。 - 相关详细讲解视频，时长约为40分钟。
     
  • 基于MATLAB Simulink的自动驾驶车道保持ADAS辅助模型及其未来改进计划（用LQR或MPC替代PID）
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    本研究构建了基于MATLAB Simulink的自动驾驶车道保持系统，并探讨了采用LQR或MPC算法替换现有PID控制策略的可能性，以期实现更优性能和稳定性。 基于Matlab Simulink的自动驾驶车道保持ADAS辅助模型正在开发中，后续计划将PID控制器替换为LQR或MPC。该项目支持在MATLAB R2021a版本上运行。
     
  • 基于TruckSim和Simulink的联合仿真实现多点预瞄轨迹跟随、横向控制及车道保持功能——支持CARSIM CPAR文件导入
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    本研究利用TruckSim与Simulink进行联合仿真，实现多点预瞄轨迹跟踪、横向稳定控制及车道保持技术，并兼容CARSIM CPAR文件。 trucksim与Simulink联合仿真能够实现多点预瞄下的轨迹跟随、横向控制及车道保持功能。该系统提供carsim的cpar文件导入支持，并且还提供了simulink的mdl模型文件，用户可以自行修改以适应不同的需求。此外，还包括详细的模型说明文档以便于理解和使用。
     
  • Carsim与Simulink联合仿真的AEB模型-包含cpar及simulink模型文件和搭建说明文档
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    本资源提供Carsim与Simulink联合仿真用于自动紧急制动(AEB)系统的模型，内含cpar设置、Simulink模型文件及相关搭建指导文档。 Carsim与Simulink联合仿真模型——AEB提供cpar文件、simulink模型文件以及详细的模型搭建过程文档。