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该存储库提供Simulink/CarSim中的车辆路径Matlab代码，并涉及MPC技术，适用于自动驾驶车辆。

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简介：
该项目包含用于无人驾驶车辆的Matlab代码，涵盖了模型预测控制（第2版）。 此外，还提供随书的仿真程序以及扩展的学习资料。 该仓库中包含了Simulink/CarSim代码，用于演示自适应车辆和模型预测控制(第二版)的应用实例。 内容包括：第二章：车辆模型验证，其中包含四种示例，包括轮胎模型验证、运动学模型验证和动力学模型验证；第三章：用于纵向控制的MPC，其中包含四种示例，包括使用MPC工具箱进行速度跟踪的简单示例以及带有双输入速度跟踪控制的演示。

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  • 车辆路径规划MATLAB代码-MPC-for-Self-driving-Vehicles: 此存储库包含Simulink/CarSim...
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    该仓库提供用于自驾车路径规划的模型预测控制(MPC)的MATLAB和Simulink代码，适用于与CarSim等软件集成的车辆动力学仿真。 这本书《无人驾驶车辆模型预测控制（第2版）》提供了随书仿真的Matlab代码及相关学习资料。该仓库包含了用于自驾车及模型预测控制的Simulink/CarSim程序。 内容包括： - 第二章：验证车辆模型，包含四个示例： - 橡胶轮胎模型验证 - 几何动力学模型验证 - 动力学模型验证 - 第三章：纵向控制中的MPC应用，同样有四个实例： - 使用MPC工具箱进行速度跟踪的简单例子 - 基于双输入的速度跟踪控制演示MPC
     
  • 关于MPC在自动驾驶车辆局部避障路径规划及路径跟踪中的应用研究
    优质
    本研究探讨了模型预测控制(MPC)技术在自动驾驶汽车中用于局部障碍物回避路径规划和实时路径追踪的应用效果与优化策略。 在自动驾驶车辆行驶过程中，障碍物会对安全构成较大威胁。因此，在遇到障碍物的情况下需要重新规划参考路径，确保新路径能够避开这些障碍，并且让车辆严格遵循新的路线来避免事故的发生。 本段落研究了如何通过模型预测控制（MPC）理论解决自动驾驶技术中的局部避障路径规划和路径跟踪问题，以保证在存在障碍的场景下，自动驾驶汽车的安全性和操控稳定性。
     
  • Matlab中的车辆路径代码
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    本段代码适用于MATLAB环境，旨在解决车辆路径规划问题。通过算法优化，计算出车辆从起点到终点的最佳行驶路线，适合交通规划与自动驾驶研究。 车辆路径规划的MATLAB代码Intelligent_Algorithm用于解决路径规划和竞争设施选址问题： 一、五个基础算法及其示例： 1. **GA遗传算法**：用来解决分配问题。 - 问题描述：现有10个工人去做10件工作，每个工人完成每项工作所需时间不同。要求每个工人只做一项工作，每项工作只由一个工人完成。怎样指派工人完成工作可以使所用总时间最少？ 2. **Tabu禁忌搜索算法**：解决旅行商问题。 - 问题描述：某5个城市中的旅行商问题，使用禁忌搜索算法使得旅行商走过所有城市后回到原点的路径长度最短。 3. **Ants蚁群算法**： - 问题描述：设有19个客户随机分布于长为10km的正方形区域内。配送中心位于区域中央，其坐标是（0,0）。各客户的坐标及需求量如下表所示，配送中心拥有若干辆载重量为9t的车辆。对每个客户提供服务时都从配送中心出发，在完成所有客户需求后返回到配送中心。现要求以最少数量的车辆和最短总行程来完成货物派送任务，使用蚁群算法求解该VRP问题（Vehicle Routing Problem）。 4. **SA模拟退火算法**： - 问题描述：n个工作将要指派给n个工人分别完成，问如何安排可以使总的工时最小。
     
  • CarSim中智能驾驶场景下的车辆换道与插入路径设计
    优质
    本研究探讨了在CarSim仿真环境中，针对智能驾驶系统中的车辆换道及插入路径的设计方法，旨在提升道路使用效率和安全性。 在Carsim中设计智能车辆前方发生插车场景，并创建相应的插车路径数据集。这些数据集同样适用于换道场景的设计。
     
  • 利用MATLAB和Simulink进行路径追踪：适用于自动停车车辆的Simulink模型-_MATLAB项目
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    本MATLAB项目提供了一个Simulink模型，用于开发自动驾驶汽车中的路径追踪算法，特别针对自动停车功能优化设计。 此条目包含一个关于“自主机器人的路径规划和导航”的Simulink模型的视频。该演示展示了如何模拟一辆自动停车汽车，其中仅包括三个组件：路径、车辆模型以及路径跟随算法。车辆模型是根据自行车运动学方程来实现的，而路径跟随算法则使用了Robotics System Toolbox中的Pure Pursuit模块。
     
  • 关于自动驾驶车辆路径跟踪的模型预测控制研究
    优质
    本研究聚焦于自动驾驶领域中的路径跟踪技术，通过开发先进的模型预测控制系统，旨在提高车辆在复杂驾驶环境下的导航精确度与安全性。 在自动驾驶技术的研究领域内，针对自动驾驶车辆路径规划的轨迹跟踪问题是一个亟待解决且需要优化的关键课题。本段落基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）理论展开研究，具体探讨了以下三个方面的内容：首先，为了解决自动驾驶车辆对预定路径进行有效追踪的问题，引入传统的MPC理念，并设计了一套适用于该场景的轨迹跟踪策略；其次，在解决路径跟随过程中出现的稳定性差和适应目标速度变化能力不足等问题时，进一步提出了采用终端状态等式约束的改进型MPC方法；最后，在研究中为了提升车辆在跟随过程中的响应速度与稳定性能，提出了一种结合预测时间范围内系统输入输出收缩限制（Predictive Input and Outputs Contractive Constraint, PIOCC）的MPC轨迹跟踪控制策略。
     
  • 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。
     
  • 关于欠驱动自动驾驶车辆轨迹与路径跟踪算法的仿真分析及MATLAB代码下载
    优质
    本研究探讨了欠驱动自动驾驶车辆的轨迹和路径跟踪算法，并通过仿真进行了详细分析。文中还提供了相关的MATLAB代码供读者下载和使用，便于进一步的研究和实践。 欠驱动AUV的水平轨迹跟踪控制采用全局积分滑模方法来实现海上车辆的轨迹跟踪和路径规划。