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一种基于多点预瞄的最优路径跟踪控制新方法

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简介：
本研究提出了一种创新的最优路径跟踪控制方法，采用多点预瞄技术，显著提升车辆或机器人的路径跟随精度与稳定性。 为了在嵌入式控制器开发环境下提高智能车辆的路径跟踪精度，本段落采用了车辆动力学模型与多点道路预瞄模型，并以预瞄窗口内的跟踪偏差为目标函数，结合LQR最优控制原理提出了一种基于多点预瞄最优控制的路径跟踪方法。针对实际应用需求，通过离线计算最优增益来提升算法实时性。在仿真及红旗H7实车环境下进行试验后发现，该方法能够在保证较高跟踪精度的同时展现出良好的算法实时性能。

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  • 一种基于多点预瞄的最优路径跟踪控制新方法
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    本研究提出了一种创新的最优路径跟踪控制方法，采用多点预瞄技术，显著提升车辆或机器人的路径跟随精度与稳定性。 为了在嵌入式控制器开发环境下提高智能车辆的路径跟踪精度，本段落采用了车辆动力学模型与多点道路预瞄模型，并以预瞄窗口内的跟踪偏差为目标函数，结合LQR最优控制原理提出了一种基于多点预瞄最优控制的路径跟踪方法。针对实际应用需求，通过离线计算最优增益来提升算法实时性。在仿真及红旗H7实车环境下进行试验后发现，该方法能够在保证较高跟踪精度的同时展现出良好的算法实时性能。
     
  • 关于UUV路径跟踪控制的模型预测方法研究.pdf
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    本论文深入探讨了无人无缆水下航行器（UUV）路径跟踪控制中的模型预测控制策略，提出了一种新颖的方法来优化其导航性能。该研究旨在提高UUV在复杂海洋环境下的自主性和适应性。 本段落研究了基于模型预测控制的水下无人航行器（UUV）路径跟踪控制技术。该技术是实现UUV多种军用及民用用途的重要基础。针对UUV在路径跟踪过程中存在的欠驱动、非完整约束以及系统非线性等问题，采用了一种基于非线性连续模型预测控制算法来设计垂直面路径跟踪控制器。 研究首先建立了垂直面运动的数学模型，并在此基础上给出了相应的状态空间预测模型。通过设定性能指标并利用泰勒级数展开和李导数的方法求解出最优控制律，在欠驱动条件下实现了对UUV的有效路径跟踪控制。最后，通过仿真实验验证了所设计控制器在垂直面上路径追踪中的有效性。
     
  • 基于Matlab的反步法路径跟踪控制实现
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    本研究利用MATLAB平台，采用反步法设计了一种有效的路径跟踪控制器，旨在提高自动驾驶车辆在复杂环境中的导航精度与稳定性。 Backstepping can be used to learn about tracking for circles and straight lines. Specifically, backstepping for circle tracking helps in acquiring relevant knowledge related to tracking.
     
  • 基于Matlab的反步法路径跟踪控制实现
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    本研究利用MATLAB平台实现了反步法在无人车辆路径跟踪中的应用，验证了该方法的有效性和鲁棒性。 Backstepping can be used to learn about tracking for circles and straight lines. For example, backstepping for circle track helps in acquiring relevant knowledge related to tracking.
     
  • 智能车辆路径跟踪控制：纯跟踪控制及Stanley算法等线性相关方法，基于MATLAB实现路径追踪功能
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    本项目聚焦于智能车辆路径跟踪技术，采用纯跟踪控制与Stanley算法，并利用MATLAB进行仿真验证，以实现高效准确的路径追踪。 智能车辆路径跟踪控制是自动驾驶技术中的关键环节之一，它决定了汽车如何准确地沿着预设路线行驶。我们将深入探讨两种主要的控制算法：纯跟踪控制与Stanley控制算法，以及其他可能涉及的相关线性算法。 纯跟踪控制是一种基础的方法，通过比较车辆的实际位置和期望轨迹之间的偏差来调整转向角。这种策略的核心在于设计合适的控制器（如PID控制器）以减小误差并确保稳定行驶。在MATLAB中实现时，可以通过建立车辆模型、定义目标路径以及设置控制器参数来进行仿真。 Stanley控制算法是一种更先进的方法，由Christopher Thrun等人于2005年提出。该算法利用前向传感器信息（如激光雷达或摄像头）来确定横向和纵向偏差，并将这些偏差转换为方向盘命令以实现无滑移跟踪。在MATLAB中应用Stanley控制通常包括三个步骤：获取传感器数据、计算偏差以及将其转化为方向盘指令。 除了这两种方法，还有其他线性相关算法可以用于路径追踪，例如LQR（线性二次调节器）和模型预测控制（MPC）。LQR通过最小化性能指标来设计控制器。MPC则是一种前瞻性的策略，它考虑未来多个时间步的行为以优化控制决策。 智能车辆路径跟踪技术是自动驾驶领域的重要组成部分，涉及控制理论、传感器融合及车辆动力学等多个方面。借助MATLAB这样的工具，我们可以对这些复杂的算法进行建模、仿真和优化，并为实际应用提供坚实的基础。
     
  • 基于MPC模型预测控制的路径跟踪控制方法，支持路径函数或离散点设定，涵盖五次多项式、双S形和正弦曲线路径
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    本研究提出了一种基于MPC（模型预测控制）的路径跟踪算法，适用于通过五次多项式、双S形及正弦曲线定义的道路。该方法能够灵活应对路径函数或离散点设定，实现高效准确的车辆导航与追踪。 基于MPC模型预测控制的路径跟踪控制系统支持通过设置路径函数或以点的形式定义路径，包括五次多项式路径、双移线路径以及正弦曲线路径，并可在S函数内自由切换。系统还加入了前轮侧偏角约束，确保其能够正常运行。该方案包含模型、参考文档和仿真调试视频资料，在安装好16carsim和16bmatlab软件后，可以按照提供的视频进行调试。
     
  • 基于纯跟踪控制的路径跟踪算法及CarSim与Simulink联合仿真
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    本研究提出了一种基于纯跟踪控制策略的路径跟踪算法，并通过CarSim和Simulink平台进行联合仿真验证。 纯跟踪控制与路径跟踪算法是自动驾驶及智能车辆领域中的关键技术之一。这些算法的主要目标在于确保车辆能够准确且稳定地沿着预定路线行驶，在实际应用中通常结合车辆动力学模型以及实时传感器数据，以实现精确的轨迹执行。 在联合仿真过程中，Carsim和Simulink是常用的工具。其中，Carsim是一款专业的车辆动力学模拟软件，可精准地模拟各种驾驶条件下的车辆行为；而Simulink则是MATLAB环境中的一个动态系统建模与仿真平台，在控制系统的设计及分析中被广泛应用。 通过将Carsim的车辆模型与Simulink的控制算法结合使用，可以提供全面的测试环境。在Simulink内设计并优化路径跟踪控制器（如PID控制器、滑模控制器或基于模型预测控制(MPC)的方法），随后利用接口使这些控制器输出作为车辆输入，以模拟真实驾驶情况。 常见的几种路径跟踪方法包括： 1. **PID控制器**：这是一种基本且常用的策略，通过比例(P)、积分(I)和微分(D)项的组合调整行驶方向，使其尽可能接近预定路线。 2. **滑模控制**：这种非线性控制方式具有良好的抗干扰性和鲁棒性，能够有效应对车辆模型中的不确定性因素。 3. **模型预测控制(MPC)**：MPC是一种先进的策略，考虑未来一段时间内的系统动态，并通过优化算法在线计算最佳的控制序列，以实现最小化跟踪误差或满足特定性能指标的目标。 在联合仿真过程中，我们可通过调整控制器参数、修改车辆模型或者改变模拟条件来评估不同算法在各种场景下的表现。图像文件（例如1.jpg、2.jpg和3.jpg）可能会展示仿真的可视化结果，包括行驶轨迹、控制信号的变化以及误差分析等；而纯跟踪控制路径跟踪算法联合.txt可能包含详细的仿真设置信息、数据及分析。 研究和发展这些技术对于提高自动驾驶车辆的安全性和性能至关重要。借助Carsim与Simulink的联合仿真环境进行深入开发和验证，为实际应用提供了可靠的基础支持。
     
  • FairMOT：一种简单的多目标跟踪基准方法
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    FairMOT是一种基于公平性考量设计的简单而有效的多人物追踪算法，它在准确性和效率之间取得了良好的平衡，为该领域设定了新的性能标准。 近年来，在多目标跟踪领域，目标检测与重新识别技术取得了显著进步。然而，尽管有少数研究尝试在同一网络内同时完成这两项任务以提高推理速度，但这些努力往往导致性能下降，主要原因是未能恰当训练重识别分支。我们在这篇工作中探讨了这些问题的根本原因，并提出了一种简单的基准方法来解决这一挑战。我们的新模型在MOT挑战数据集上表现优异，在30 FPS的帧率下明显超越现有技术。 此外，FairMOT的新版本已经发布，在MOT17数据集中达到了73.7 MOTA的成绩。此次更新包括使用自我监督学习法对CrowdHuman数据集进行预训练，并通过采用左、顶、右和底（4通道）来替换WH头（2通道），从而改进了边界框检测，使其能够识别图像外部的目标区域。我们希望这项工作能启发并帮助评估该领域的新想法。
     
  • 在ROS中基于已知路径的跟踪方法
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    本研究探讨了在ROS平台下利用已知路径进行精确导航与跟踪的方法，提出了一种有效的路径跟随算法，旨在提高机器人系统的自主性和适应性。 1. 读取TXT文件中的路径信息。 2. 发布move_base_simple/goal到move_base节点。 3. move_base根据读取的数据进行目标跟踪。 整个过程是将预先采集好的路线发布到ROS中，然后ROS会根据这些数据逐个设置目标点，从而避免了手动一个接一个地点选2D Nav Goal的操作。可以使用rosrun follow命令来实现这一功能。
     
  • 智能车辆路径跟踪控制的MATLAB实现：纯跟踪控制与Stanley算法等方法的应用
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    本研究探讨了在MATLAB环境中运用多种技术进行智能车辆路径跟踪控制的方法，重点比较了纯跟踪控制器和Stanley算法的效果。 本段落探讨了智能车辆路径跟踪控制的MATLAB实现方法，主要涉及纯跟踪控制、Stanley算法以及其他相关线性算法的应用。通过这些技术，可以编写出能够根据所需路径进行精确追踪的MATLAB程序。文章的核心内容包括智能车辆、路径跟踪控制、纯跟踪控制和Stanley控制算法等关键词，并详细研究了如何利用MATLAB实现智能车辆路径跟踪中的纯跟踪与Stanley控制算法的研究。