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MATLAB控制代码-自动驾驶控制：Automated Driving Control

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简介：
本项目包含利用MATLAB开发的自动化驾驶控制系统源代码，旨在实现车辆在不同环境下的自主导航与安全行驶。 这段代码库包含了《自动驾驶控制算法》系列的所有Matlab代码与模型。欢迎转载并注明出处。可以关注我的b站账号：忠厚老实的老王。

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  • MATLAB控制代码-自动驾驶控制：Automated Driving Control
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    本项目包含利用MATLAB开发的自动化驾驶控制系统源代码，旨在实现车辆在不同环境下的自主导航与安全行驶。 这段代码库包含了《自动驾驶控制算法》系列的所有Matlab代码与模型。欢迎转载并注明出处。可以关注我的b站账号：忠厚老实的老王。
     
  • 导弹自动驾驶仪控制的MATLAB代码实现.zip
    优质
    本资源包含使用MATLAB编程实现导弹自动驾驶仪控制系统的设计与仿真代码，适用于工程研究和教学应用。 实现导弹自动驾驶仪控制的MATLAB代码分享在一个ZIP文件中。
     
  • 导弹自动驾驶仪控制的MATLAB代码实现.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB平台的导弹自动驾驶仪控制系统设计与仿真的源代码。通过该代码可以深入理解并实践导弹导航与制导技术中的关键算法，适用于科研和教学用途。 1. 版本：MATLAB 2014a至2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真应用。更多内容可查阅博主主页的相关博客文章。 3. 内容概览：标题所示的内容，具体介绍可通过搜索相关博客进行查看。 4. 适用人群：本科及硕士阶段的学生和教师在科研学习中均可使用这些资源。 5. 博客简介：一位热爱科学研究的MATLAB仿真开发者，在不断精进技术的同时也注重个人修为的成长。对于有合作意向的朋友，欢迎通过私信联系探讨项目合作事宜。
     
  • 基于CarSim的自动驾驶控制
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    本研究聚焦于利用CarSim仿真平台开发与验证自动驾驶控制系统，涵盖路径规划、车辆动力学分析及传感器融合等关键技术，以提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。 本段落介绍了无人驾驶方法的主要控制技术，通过结合车辆动力学软件CarSim与Matlab进行联合仿真，内容涵盖了整车模型及魔术轮胎的构建，并基于动力学原理探讨了无人驾驶车辆的应用。
     
  • 自动驾驶底盘线控制.pdf
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    《自动驾驶底盘线控制》探讨了智能车辆中底盘控制系统的关键技术，包括转向、驱动和制动系统的设计与优化策略，以实现高效且安全的自动驾驶功能。 自动驾驶线控底盘是实现车辆自动化驾驶的关键技术之一。它通过高度集成的电子控制系统来替代传统的机械控制装置，使汽车能够根据传感器获取的信息自主完成转向、加速与制动等操作。这种技术不仅提高了行车的安全性和舒适性，还为智能网联汽车的发展奠定了基础。 在自动驾驶线控底盘中，各种先进的感知设备和算法被用来检测车辆周围的环境，并实时调整行驶状态以确保安全驾驶。例如，在遇到行人或障碍物时，系统可以迅速做出反应并采取必要的避让措施；而在交通拥堵的情况下，则能够自动调节车速、保持车道位置以及与前车的距离。 此外，线控底盘还支持远程监控和诊断功能，使得车辆制造商和服务提供商能够在必要时刻对汽车进行维护检查或者提供技术支持。这不仅提高了用户体验，也为未来的车联网技术提供了可能的应用场景和发展方向。
     
  • 基于CarSim的自动驾驶控制
    优质
    本研究聚焦于利用CarSim仿真平台开发与验证自动驾驶控制系统，探索提高驾驶安全性和效率的方法。 本段落介绍了无人驾驶技术的主要控制方法，包括使用车辆动力学软件CarSim与Matlab进行联合仿真。具体内容涵盖了整车模型及魔术轮胎的建立、基于动力学的无人驾驶路径跟踪、基于运动学的无人驾驶路径跟踪以及通过轨迹重规划实现无人驾驶车辆避障控制等几个方面。
     
  • 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。
     
  • Python代码实现的自动驾驶规划控制.zip
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    本项目为一个利用Python编程语言开发的自动驾驶路径规划与控制系统。包含算法设计、仿真测试及优化分析等内容，旨在提升车辆自主导航能力。 自动驾驶技术是现代科技领域中的一个热门话题，它涉及计算机视觉、机器学习、控制理论等多个学科的知识。通过分析项目《自动驾驶规划控制Python代码实现.zip》中提供的内容，我们可以深入了解自动驾驶算法的实现过程，并掌握这一复杂系统的运作机制及其开发方法。 路径规划是自动驾驶的核心任务之一，在这个项目的Python代码里可能会看到基于Dijkstra或A*算法的模块来搜索最短或者最优行驶路线。这些算法能够在复杂的环境地图中寻找最佳路径，同时还要考虑交通规则、障碍物避让以及实时路况等因素以确保车辆的安全和效率。 另一个关键部分是运动控制，它通常包括模型预测控制（MPC）或最优控制理论的应用。Python代码可能包含建立四轮独立驱动的汽车动力学模型，并通过调整速度和转向角来追踪预定路径。此外，为了保证行驶稳定性，还可能会采用PID控制器或者滑模控制策略。 感知系统在自动驾驶中也扮演着重要角色，它主要由处理雷达、激光雷达（LiDAR）以及摄像头数据组成。Python代码可能包含利用YOLO、SSD或Faster R-CNN等深度学习模型进行目标检测和识别的模块。 环境理解与决策制定同样不可或缺，这需要机器学习模型的支持，例如使用深度强化学习技术（如DQN、DDPG），以处理交通灯识别、行人避让及车辆交互等复杂场景。Python代码中可能包含训练这些模型以及执行推理任务的部分。 项目的可运行性和部署性是衡量其价值的重要标准。易于快速复现和修改实验意味着该代码结构清晰，依赖管理良好，有可能已经配置了虚拟环境或者Docker容器来方便用户使用。 这个压缩包中的Python代码涵盖了自动驾驶技术的主要方面，从路径规划到车辆控制再到感知与决策制定等环节，为学习者提供了深入研究的理想资源。通过实践和探索这些技术细节，我们可以更好地理解自动驾驶系统的工作原理，并为此领域的未来研发工作打下坚实的基础。
     
  • 自动驾驶丛书之自动驾驶汽车决策与控制PPT.rar
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    本资源为《自动驾驶丛书之自动驾驶汽车决策与控制》配套PPT，涵盖车辆决策算法、控制系统等内容，适合技术学习和研究参考。 自动驾驶系列丛书包含关于自动驾驶汽车决策与控制的PPT内容。
     
  • 自动驾驶的纵向控制算法
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    本研究聚焦于开发高效的自动驾驶车辆纵向控制算法，旨在实现精确的速度调节、平稳的加减速以及优化燃油效率，以提升驾驶安全性和乘坐舒适度。 这篇论文探讨了智能驾驶领域中的纵向控制算法，并特别关注卡车类车辆的纵向控制方法。