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基于C++的自动驾驶MPC模型预测控制源码及使用说明PDF报告合集.zip

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简介：
本资源包含基于C++编写的自动驾驶系统中MPC（模型预测控制）算法源代码及相关文档。内含详尽使用指南与理论分析，适合深入研究和实践应用。 基于C++实现的自动驾驶MPC（模型预测控制）源码包包含使用说明及PDF报告，非常适合用于毕业设计或课程作业项目。所有提供的代码都经过了严格的测试，确保可以直接运行，用户可以安心下载并利用这些资源进行学习和研究工作。该资料集全面涵盖了理论背景、算法实现细节以及实验验证等内容，帮助使用者深入理解MPC在自动驾驶系统中的应用与优化方法。

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  • 基于C++的自动驾驶MPC模型预测控制源码及使用说明PDF报告合集.zip
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    本资源包含基于C++编写的自动驾驶系统中MPC（模型预测控制）算法源代码及相关文档。内含详尽使用指南与理论分析，适合深入研究和实践应用。 基于C++实现的自动驾驶MPC（模型预测控制）源码包包含使用说明及PDF报告，非常适合用于毕业设计或课程作业项目。所有提供的代码都经过了严格的测试，确保可以直接运行，用户可以安心下载并利用这些资源进行学习和研究工作。该资料集全面涵盖了理论背景、算法实现细节以及实验验证等内容，帮助使用者深入理解MPC在自动驾驶系统中的应用与优化方法。
     
  • 基于MATLAB的USV自动驾驶模型预测控制实现+论文+使用说明文档.zip
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    本资源包包含一篇关于在MATLAB环境下实现无人水面艇（USV）自动驾驶的模型预测控制技术的学术论文及配套使用说明，旨在为相关研究与开发提供理论依据和技术指导。 【资源说明】 基于MATLAB实现的USV自动驾驶模型预测控制+论文+使用说明文档.zip 1、代码压缩包内容： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图。 2、代码运行版本： Matlab 2020b。若遇到问题，请根据提示进行修改，或与博主联系（请详细描述您的问题）。 3、操作步骤： 步骤一：将所有文件放入MATLAB的当前工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等待程序完成并获取结果； 4、仿真咨询 如需进一步服务，请进行以下选择： 4.1 期刊或参考文献复现 4.2 MATLAB程序定制 4.3 科研合作 功率谱估计： 故障诊断分析： 雷达通信：LFM信号处理、多输入输出系统（MIMO）、成像技术、定位与检测 滤波估计：SOC估算 目标定位：无线传感器网络(WSN)定位，跟踪和位置确定 生物电信号：肌电图(EMG)，脑电图 (EEG), 心电图(ECG) 通信系统：DOA估测, 编码译码技术、管道泄漏检测、数字信号处理与去噪分析、DTMF信号传输 5、欢迎下载，沟通交流，共同学习和进步！
     
  • 基于模型预测控制的自动驾驶汽车轨迹追踪及MATLAB源码.zip
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    本资源提供了一套基于模型预测控制（MPC）实现自动驾驶汽车路径跟踪的方案与MATLAB源代码。适用于研究和教学目的。 自动驾驶汽车技术是现代汽车行业的重要研究领域之一，其中基于模型预测的轨迹追踪与控制尤为关键。本项目旨在利用MATLAB实现通过模型预测控制（MPC）来精确地进行自动驾驶车辆的路径跟踪。 理解模型预测控制的概念至关重要：这是一种先进的控制系统策略，它依赖于系统动态行为的数学建模，并据此优化未来的系统表现，制定最优决策方案。在自动驾驶汽车的应用中，这种技术能够考虑多个时间点上的车辆状态信息，在满足各种约束条件（如速度和加速度限制）的同时实现最佳路径规划。 此项目提供的MATLAB源代码可能包含以下部分： 1. **车辆动力学模型**：这是MPC的基础组成部分，通常由一系列非线性微分方程表示。这些方程描述了汽车的速度、位置及转向角度等参数随时间的变化情况，并考虑诸如质量、转动惯量和轮胎摩擦力等因素的影响。 2. **预测建模**：根据车辆动力学模型进行未来一段时间内车辆行为的模拟，这通常需要数值求解器的支持，如四阶龙格-库塔法。 3. **优化问题设定**：定义MPC的目标函数，比如最小化与理想轨迹之间的偏差，并且考虑控制输入的各种约束条件（例如最大加速度和转向率）。 4. **控制器设计**：通过MATLAB的`fmincon`或`quadprog`等优化工具箱求解实时出现的最优化问题，以获得当前时间点的最佳控制参数值。 5. **轨迹追踪算法**：结合MPC的结果数据来动态调整车辆的速度和方向，确保其尽可能接近预设路径。 6. **仿真环境**：可能包括一个MATLABSimulink模型用于模拟不同条件下汽车的行为表现，并验证所设计的控制策略的有效性。 7. **结果分析**：代码中也可能包含部分的数据可视化功能以展示轨迹追踪的效果，如车辆的位置、速度和转向角随时间的变化情况等图表信息。 通过本项目的学习与实践，研究者或开发者能够深入理解MPC在自动驾驶领域中的应用，并探索不同控制策略对路径跟踪性能的影响。这不仅有助于理论上的探究，同时也为实际系统的开发提供了宝贵的参考价值。此外，MATLAB作为一种强大的工程计算工具，在这种复杂的控制系统设计中发挥着重要作用。
     
  • 基于Prometheus的模型预测控制(MPC)开发（含源码及说明文档）
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    本项目旨在利用Prometheus框架实现先进的模型预测控制(MPC)，适用于工业自动化与过程控制。包含详尽源代码和使用指南，便于研究与应用。 ROS环境配置 安装教程可参考相关文档。 在安装ROS过程中遇到`rosdep init`失败的问题时，请查阅相关的解决方案文档。 1. 串口绑定 进行基于ROS的无人机开发时，通常需要使用串口转换工具连接机载计算机与飞控。为了方便起见，最好对这些设备进行串口绑定。 首先，在终端中输入以下命令查看当前系统中的USB设备： ```shell lsusb ``` 以数传电台为例，输出信息会包含类似如下的条目： ``` Bus 001 Device 007: ID 10c4:ea60 Cygnal Integrated Products, Inc. CP210x UART Bridge myAVR mySmartUSB light ``` 接下来，在终端中输入： ```shell sudo gedit /etc/udev/rules.d/myusb.rules ``` 添加对应设备ID和绑定的端口号名称，例如： ```shell KERNEL==ttyUSB*, ATTRS{idVendor}==10c4, ATTRS{idProduct}==ea60, MODE=077 ```
     
  • 无人驾驶车辆的模型预测控制及其MATLAB源码.pdf
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    本文档探讨了无人驾驶车辆中应用的模型预测控制技术，并提供了相关的MATLAB编程实现代码，供学习和研究参考。 无人驾驶车辆模型预测控制涉及使用先进的算法和技术来优化自动驾驶汽车的性能。相关研究资料包括关于该主题的PDF文档以及在MATLAB环境中实现的相关源代码。这些资源可以帮助研究人员和工程师深入理解并开发高效的无人驾驶系统。
     
  • 基于模型预测控制(MPC)的无人驾驶汽车轨迹跟踪Matlab代码
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    本项目提供了一套基于模型预测控制（MPC）算法的无人驾驶汽车轨迹跟踪系统Matlab实现方案。代码实现了对车辆路径规划与实时调整，确保精确跟随预定路线。 基于模型预测（MPC）的无人驾驶汽车轨迹跟踪的MATLAB代码可以用于实现精确控制车辆沿着预定路径行驶的功能。这种技术通过优化算法来计算最优控制输入序列，确保车辆能够安全、高效地完成驾驶任务。在开发此类系统时，使用MATLAB和Simulink可以帮助工程师快速迭代设计，并进行详尽的仿真测试以验证系统的性能与稳定性。
     
  • 基于MPC控制器的无人驾驶车辆模型仿真控制，使用MATLAB 2021a测试。
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    本研究利用MATLAB 2021a软件平台，采用多变量预测控制（MPC）算法对无人驾驶车辆进行模型仿真与性能评估，旨在优化其动态响应和路径跟踪精度。 基于MPC控制器的无人驾驶车辆模型控制仿真 控制系统基本情况介绍如下： 状态量个数：Nx = 3； 控制量个数：Nu = 2； 矩阵Xout的大小为[Nr,Nc]，其中Nr=100, Nc=3。 仿真时间：Tsim = 20秒。 车辆初始状态：X0 = [1.5 0 -pi/2]； 车辆轴距：L = 1米； 参考系统的参数如下： 纵向速度：vd1 = pi*4/(628*0.05)； 前轮偏角：vd2 = -2*pi/(628*0.05)。
     
  • 基于Matlab的自动驾驶横向MPC控制算法代码
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    本项目提供了一种基于Matlab环境下的自动驾驶横向模型预测控制(MPC)算法实现。通过优化路径跟踪性能，该代码为车辆自主导航系统开发提供了有效工具。 根据Apollo开源框架中的MPC算法，将其改写成MATLAB的m函数，用于自动驾驶横向控制的仿真，并指导自动驾驶控制算法的开发。代码注释应清晰易懂。
     
  • 无人驾驶汽车的模型预测控制.pdf
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    本文探讨了在无人驾驶汽车中应用模型预测控制技术的方法与挑战，分析其对提高车辆自主驾驶性能的重要性。 本段落详细介绍了无人驾驶模型预测控制的相关理论及Simulink模型、MATLAB代码等内容，适合初学者学习，并具有很强的指导意义。
     
  • 基于动力学误差模型的自动驾驶横纵向耦合控制——复现Apollo MPC算法
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    本文探讨了基于动力学误差模型的自动驾驶技术，重点在于实现车辆横纵向运动的精准控制，并详细复现了Apollo平台中的MPC（模型预测控制）算法。通过优化该算法，提升了自动驾驶系统的稳定性和响应速度，为复杂驾驶环境下的安全行车提供了有力保障。 本段落介绍了基于动力学误差模型的自动驾驶横纵向耦合控制方法，并使用了Apollo平台中的横向和纵向控制系统作为参考。该系统采用MPC（模型预测控制）算法，在一个控制器中同时处理横向与纵向，实现两者之间的协同控制。通过MATLAB与Simulink联合仿真进行测试验证。 在纵向控制方面，已经完成了油门刹车的标定工作，并能够跟踪五次多项式换道轨迹，效果良好。本段落包含三套代码：两套采用面向对象编程方式编写（一套仅对控制量施加约束条件；另一套则同时限制了控制量及其变化率），还有一套使用的是传统的面向过程编程方法。 以上内容构成了一个完整的横纵向耦合控制系统设计与实现方案，为自动驾驶车辆的精确路径跟踪提供了技术支持。