(MPC车辆控制源码)基于ROS框架的系统.zip-ITADN社区

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本资源为基于ROS（Robot Operating System）框架开发的MPC（模型预测控制）车辆控制系统源代码，适用于自动驾驶与智能驾驶研究。 # 基于ROS框架的MPC车辆控制系统 ## 项目简介本项目基于ROS（机器人操作系统）框架实现了一个模型预测控制(MPC)车辆控制系统。系统通过集成MPC算法与ROS节点，实现了对车辆运动轨迹的精确控制。 ## 主要特性和功能 1. **MPC控制算法**：项目中采用了MPC算法来预测和优化车辆的运动路径，并计算出最优的控制指令。 2. **ROS节点开发**：利用ROS节点实现MPC算法与ROS系统的数据交换。订阅并处理车辆的位置及速度信息，通过执行MPC算法生成控制命令并将这些命令发布到指定的话题中。 3. **实时控制系统**：可以即时接收和响应车辆的状态变化，结合优化后的MPC计算结果来调整对车辆的控制指令，确保行驶过程中的精确度与稳定性。 4. **可视化界面**：提供直观的操作面板展示系统运行情况及控制效果，方便用户观察数据并进行必要的参数调节。

MPC车辆路径追踪控制.zip

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本资料包包含针对MPC（模型预测控制）技术在车辆路径追踪控制系统中的应用研究与实现方案，适用于自动驾驶和智能交通系统开发。本代码为博文配套代码，由博主上传。代码包含了无人驾驶车辆变道的仿真及根据车辆运动学模型实现模型预测控制的仿真效果。解压后从Change_line.m文件直接运行即可，MATLAB版本为2017a，不同版本注释可能出现乱码，但不影响运行效果。

(Avalonia框架源码)LabPIDv2温度控制系统.zip

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该资源包包含基于Avalonia框架的LabPIDv2温度控制系统的完整源代码，适用于进行温控系统开发和学习。 # 基于Avalonia框架的LabPIDv2温度控制系统 ## 项目简介 LabPIDv2是一个基于Avalonia框架开发的桌面应用程序，专为控制和监控实验室环境中的各种LabPID硬件设备而设计。该系统集成了先进的PID（比例-积分-微分）控制算法，并支持多种类型的温度传感器以及GPIO接口，能够满足实验室环境中对温度精确控制的需求。 ## 主要特性和功能跨平台支持：得益于Avalonia框架的特性，LabPIDv2能够在Windows、Linux和macOS等多个操作系统上无缝运行，确保了用户界面的一致性与良好的用户体验。模块化设计：采用模块化的架构方式构建，该系统不仅易于扩展新功能或进行现有组件的优化修改，并且简化了维护工作流程。图形化界面：通过Avalonia框架提供的丰富UI控件和布局管理工具，LabPIDv2提供了直观、用户友好的操作界面。数据绑定与事件处理机制：视图层的数据可以直接与业务逻辑模型进行双向同步更新；同时支持基于事件驱动的交互响应模式，如按钮点击或菜单项选择等操作均可通过相应的程序代码来实现和控制。日志记录功能：系统内置的日志模块可以追踪并保存应用程序运行期间产生的各类信息及错误报告，这有助于开发人员快速定位问题根源，并进行有效的调试与维护工作。

基于ROS的EP小车导航系统源码.zip

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本资源提供了一个基于ROS平台的小车（EP小车）自主导航系统的完整源代码包，内含路径规划、避障等核心功能模块。适合机器人技术学习与研究使用。 # 基于ROS的EP小车导航系统 ## 项目简介本项目是一个基于ROS（机器人操作系统）的EP小车导航系统，旨在实现小车在仿真环境中的全局路径规划和局部路径跟踪。通过给定目标点的坐标，系统能够自动规划路径并控制小车导航至目标点。项目包含了一系列脚本和配置文件，用于实现导航功能，并提供了参数调整和可视化工具。 ## 项目的主要特性和功能 1. 全局路径规划使用rosnoeticglobalplanner包，根据小车的当前位置和目标位置，在地图上生成多个短期规划目标点（路径点）。 2. 局部路径跟踪通过获取最近未到达的路径点，输出小车的速度和角度指令，驱动小车逐步到达目标点。 3. 参数调整允许用户调整全局规划和局部跟踪的参数，以优化小车的导航性能。 4. 可视化和监控提供多个可视化界面，展示小车的运行状态、路径点和导航过程中的参数。 ## 安装使用步骤 ### 安装准备 1. 复制作业仓库。

基于SSM框架开发的车辆维修管理系统

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本系统基于SSM框架构建，旨在为汽车维修服务提供信息化管理解决方案。它集成了车辆信息、维修记录及客户反馈等功能模块，以提高工作效率和客户满意度。 ### 项目简介本项目是一套基于SSM框架实现的车辆维修管理系统，主要针对计算机相关专业的正在进行毕业设计的学生以及需要实战练习的Java学习者。该项目包含：项目源码、数据库脚本等，并且可以直接作为毕业设计使用。所有功能都经过严格调试以确保可以正常运行。 ### 技术选择 - **后端**：Spring, Spring MVC, MyBatis - **前端**：CSS, HTML, jQuery, JavaScript - **Web服务器**: Tomcat 7及其以上版本 - **数据库服务器**: MySQL 5.0及以上版本 - 开发工具: Eclipse 或 IntelliJ IDEA - 数据库管理软件: Navicat ### 功能描述 1. 用户信息管理：查看用户，添加用户。 2. 车辆信息管理：查看车辆信息。 3. 故障信息管理：查看故障信息，添加故障信息。 4. 维修订单管理：查看维修订单，添加维修订单。 5. 零件管理：零件购买, 零件使用统计 6. 最近访客记录查询此项目旨在提供一个完整的车辆维修管理系统实践案例。

基于STM32 HAL库的遥控车辆控制系统

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本系统基于STM32微控制器和HAL库开发，实现了一套功能完善的遥控车辆控制方案。通过无线通信模块接收指令，精确操控车辆行进、转向等动作，适用于多种无人驾驶应用场景。 ### STM32 HAL库简介 STM32是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一系列高性能、低功耗的微控制器，在嵌入式系统设计中广泛应用。HAL库（Hardware Abstraction Layer，硬件抽象层）为STM32提供了一种高级编程接口，使开发者能够以标准化且易于使用的方式进行编程，并在不同系列的芯片之间轻松切换代码。 **主要特点包括：** 1. **可移植性**：由于HAL库屏蔽了底层硬件细节，使得代码迁移变得简单。 2. **高效性**：尽管提供了更高层次的抽象，但性能损失较小，能满足大部分实时需求。 3. **易用性**：API函数命名清晰且具有丰富的错误处理机制，降低了开发难度。 ### 遥控小车硬件结构基于STM32的遥控小车包含以下关键组件： 1. **主控芯片（如STM32）**：作为系统“大脑”，负责接收、解析和执行控制命令。 2. **无线通信模块**：用于接收来自遥控器的指令，通常采用红外或蓝牙技术。 3. **电机驱动模块**：通过PWM信号调节电机转速与方向，实现小车的基本动作（如前进、后退及转弯）。 4. **电源管理电路**：为所有硬件提供稳定电能，并可能包括电池管理系统以支持长时间工作需求。 5. **传感器（例如陀螺仪和加速度计）**：用于姿态检测以及避障等功能。 ### HAL库在小车中的应用开发基于STM32的遥控小车时，开发者会使用以下关键模块： 1. GPIO（通用输入输出端口）：配置电机驱动所需的控制信号。 2. TIM（定时器）：生成PWM波以调节电机速度。 3. UART/SPI/I2C：与无线通信模块进行数据传输，接收并解析指令。 4. ADC（模数转换器）：读取模拟传感器的数据，并将其转化为数字信息供系统处理。 5. DMA（直接内存访问）：在大量数据交换时减轻CPU负担。 ### 程序设计流程 1. **初始化**：配置系统时钟、GPIO引脚、定时器和通信接口等硬件资源。 2. **遥控信号接收与解析**：通过UART或SPI/I2C从无线模块获取并分析指令信息。 3. **电机控制逻辑实现**：根据接收到的数据生成PWM波，进而驱动小车动作（如前进/后退）。 4. **传感器数据处理**：读取ADC采集的模拟信号，并据此执行避障或其他任务。 5. **错误管理机制设计与实施**：利用HAL库提供的功能监测并应对可能出现的问题或异常情况。 6. **持续运行状态调整**：不断检查新的输入指令，确保小车能够根据最新信息作出相应改变。综上所述，在基于STM32 HAL库的遥控小车项目中，开发者需要掌握微控制器技术、无线通信原理及传感器应用等多方面知识，并通过合理选择硬件和软件架构来实现一个功能全面且可靠的移动平台。

chap6_LocalPlan_TrackingCtrl_无人驾驶轨迹规划_基于mpc的控制方法_无人驾驶车辆_车辆跟踪控制

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本章节探讨了无人驾驶车辆中基于模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪算法，重点研究其在实现精确路径跟随和动态调整驾驶策略中的应用。在无人驾驶车辆模型预测控制的第二版第六章中，讨论了加入规划层的轨迹跟踪控制方法。

基于ROS的避障小车控制

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本项目基于ROS开发平台，设计并实现了一款能够自主识别障碍物并进行路径规划与规避的小车控制系统。 ROS（机器人操作系统）是一种广泛应用于机器人开发的操作系统框架，它提供了一系列工具、库以及协议，使得机器人的设计、测试与部署变得更加简便高效。基于ROS的小车避障控制系统是机器人学中的一个典型应用场景，涉及到多个核心概念和技术。 1. **节点(Node)**：在ROS中，每个独立的执行单元被称为节点。在小车避障控制应用中，可能包括传感器数据读取节点、障碍物处理算法节点和车辆控制节点等。这些不同功能的节点通过消息传递机制进行通信协作。 2. **消息(Message)**：ROS中的信息交换主要依靠定义明确的数据类型的消息来完成。例如激光雷达（LIDAR）和惯性测量单元（IMU）传感器数据都被封装为特定格式的消息形式，发布者节点生成这些消息并由订阅者节点接收处理。 3. **话题(Topic)**：在ROS中，消息是在特定的话题上发布的，这可以看作是连接不同功能模块的通道。例如，“lidar_data”这个话题用于传输小车LIDAR的数据信息给其他需要此数据进行决策或控制操作的节点订阅使用。 4. **服务(Service)**：除了实时的消息传递之外，ROS还支持请求-响应模式的服务机制，允许一个节点向另一个节点发起特定任务请求，并等待接收结果。例如，在避障控制系统中可以设计一种获取当前位置信息或者更改行驶速度的服务接口。 5. **参数服务器(Parameter Server)**：所有节点可以通过访问全局的参数存储区来共享和检索配置数据或状态变量。在小车避障控制场景下，可能需要设定诸如最小安全距离、障碍物识别阈值等关键参数。 6. **TF(Transformation Framework)**：ROS中的变换框架用于解决多传感器数据融合时遇到的不同坐标系转换问题，这对于处理来自不同空间位置的多种类型传感器信息至关重要。 7. **动作库(Actionlib)**：此功能模块允许执行更复杂的任务序列，如避障或路径规划等。这类操作通常需要反馈机制来监控进度和状态，并且能够响应中断请求。 8. **小车模型与控制**：实际应用中需要建立精确的小车动力学模型，这可能涉及非线性的数学方程组描述其运动特性。然后利用PID控制器或其他高级算法（如滑模控制、模糊逻辑控制）根据避障需求调整速度和转向等参数。 9. **感知与决策**：有效的障碍物检测与路径规划需要解析传感器数据并计算出最优行动方案，这可能涉及多种策略选择及优化方法的应用。 10. **软件架构设计**：良好的ROS系统设计应遵循模块化原则，使得各部分能够独立开发测试。在小车避障控制项目中可以考虑将其划分为几个主要功能块如传感器处理、决策制定和车辆驱动等。基于ROS的小车避障控制系统涉及到了机器人学中的多个关键领域和技术点，包括但不限于数据处理技术、路径规划算法以及实时通讯协议的运用。在实际开发过程中开发者需要深入理解并灵活应用这些核心技术来实现高效且可靠的自动避障功能。

基于Matlab的离散控制MPC代码-应用于自主车辆的自行车模型C++实现

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本项目基于Matlab开发了用于自主车辆控制的离散模型预测控制(MPC)算法，并实现了在自行车模型上的C++仿真，为智能驾驶系统提供优化路径规划和实时控制策略。在自主车辆MPCC++中的自行车模型上实现离散控制Matlab代码的MPC（Model Predictive Control）方法包括后视最优控制与约束最优控制的应用。具体来说，在恒定前进速度下，通过使用模型预测控制器实现了三种情况下的横向控制：直线行驶、换道操作及避障系统。在这些情况下，系统状态主要包括横向速度、偏航率Y和位置，而输入则是转向角（基于先前时间步骤的增强SS矩阵）。C++代码用于处理MPC成本函数的数据，并通过计算新状态来获取所需结果。本征库被用来进行矩阵运算。项目中未使用任何优化库，而是采用成本函数的导数并将其设为零以求解输入转向命令。接下来，利用离散时间的状态空间方程式来预测新的系统状态值。主文件允许用户更改轨迹类型（直线、换道或避障），并且可以通过调整数据观察不同情况下的车辆行为表现，比如速度变化、视界周期长度以及计算的时间步长等参数设置差异带来的影响。所有绘图操作均在MATLAB中完成，并通过调用MATLAB引擎将C++中的数据传递给MATLAB环境。此外，Animate.m是能够直接从C++运行的Matlab文件之一。

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