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CACC: 协作自适应巡航控制系统 - http

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简介:
CACC(协作自适应巡航控制)系统通过车与车间的通信技术实现车辆间智能协同驾驶,自动调整速度和保持安全距离,提高道路通行效率及行车安全性。 咖啡馆CACC(协作自适应巡航控制)库。

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  • CACC: - http
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    CACC(协作自适应巡航控制)系统通过车与车间的通信技术实现车辆间智能协同驾驶,自动调整速度和保持安全距离,提高道路通行效率及行车安全性。 咖啡馆CACC(协作自适应巡航控制)库。
  • 的PPT课件.pptx
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    本PPT课件详细介绍了自适应巡航控制系统的工作原理、功能特点及应用优势,旨在帮助学习者全面理解该技术在智能驾驶中的重要性。 自适应巡航控制系统PPT课件涵盖了该系统的基本原理、功能特点以及应用案例等内容,旨在帮助观众深入了解这一先进的驾驶辅助技术。通过详细的讲解与演示,本课程能够使学习者掌握自适应巡航控制系统的操作方法及其在现代汽车中的重要作用。
  • ACC
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    ACC自适应巡航系统是一种先进的驾驶辅助技术,能够自动保持与前车的安全距离,并在交通拥堵时启动停止-启动功能,提升驾驶舒适性和安全性。 汽车自适应巡航(ACC)控制单元在检测到与前车之间的距离过小时,会通过协调制动防抱死系统和发动机控制系统的工作,使车辆适当减速并减少发动机输出功率,以确保与前方车辆保持安全距离。
  • 基于Carsim2016与Matlab2018b的CACC同式模型(四车仿真)
    优质
    本研究运用Carsim2016和Matlab2018b软件,构建并模拟了四辆车采用CACC技术的协同式自适应巡航系统,分析其在不同工况下的性能表现。 CACC(协同式自适应巡航)模型使用Carsim2016和Matlab2018b及以上版本的仿真软件搭建了一个四车车队进行协同式自适应巡航的系统。该模型考虑了领航车辆速度的影响,并采用了分层控制策略,包括下层控制器(基于逆纵向动力学模型,涵盖逆发动机模型)以及上层控制器(利用模糊MPC算法调节相对距离、相对速度和加速度等参数)。其中,模糊逻辑用于在线调整MPC的权重系数,Stateflow则负责模式切换。通过该系统可以实现定速巡航及车队跟随功能。 此模型由本人亲自搭建,并附有详细的学习资料,非常适合初学者了解自适应巡航技术、协同式自适应巡航以及自动驾驶纵向控制等概念。此外,它还为学习者提供了研究模型预测控制算法和模糊推理方法的机会。
  • 基于Carsim2016与Matlab2018b的CACC同式模型(四车仿真)
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    本研究采用Carsim2016和Matlab2018b软件,构建并分析了CACC(协同式自适应巡航控制)系统的四车辆仿真模型,旨在优化交通流效率与安全性。 CACC 协同式自适应巡航模型(仿真软件版本:Carsim2016 和 Matlab2018b 及以上)搭建了四辆车在 Carsim 和 Simulink 中的协同式自适应巡航系统,其中间距策略考虑领航车速的影响。各车辆采用分层控制方式,分为下层控制和上层控制。 - 下层控制使用逆纵向动力学模型(包括逆发动机模型),确保精确的速度跟踪。 - 上层控制则结合模糊MPC算法对相对距离、速度及加速度进行调节,并通过模糊逻辑在线调整MPC的权重系数。同时利用Stateflow实现模式切换功能,以应对不同驾驶场景。 该系统实现了定速巡航和车队跟随的功能。附带详细的学习资料适合初学者了解自适应巡航技术、协同式自适应巡航以及自动驾驶纵向控制;同时也适用于学习模型预测控制算法与模糊推理方法。
  • 的設計與仿真.caj
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    本文探讨了自适应巡航控制系统的设计与仿真,通过分析当前技术现状,提出了一种新的设计方案,并进行了详细的仿真实验。 该文档在Simulink下构建了车辆动力学模型和运动学模型,并对自适应巡航控制系统进行了深入研究,提出了一种新的控制算法。
  • PID器的MATLAB代码-(AdaptiveCruiseControl)
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    本项目提供基于MATLAB的PID控制器代码,用于实现自适应巡航控制系统。通过调整参数优化车辆在不同路况下的自动跟车性能。 本段落概述了在MATLAB环境中使用PID控制器实现自适应巡航控制系统的代码设计与应用方法。通过Faster R-CNN技术结合KITTI数据集中的视频资料来识别高速公路上的车道线、汽车及交通信号灯等元素,同时利用多种图像处理和相机校准手段以确定检测到的物体在三维空间相对于本车的位置信息。 此外,在MATLAB SIMULINK框架内实现了一个基于PID控制系统的模型,该系统能够执行具备车道保持功能的现代巡航控制系统。为了验证其性能与鲁棒性,还应用了信号时态逻辑规范来进行模型检查和测试。 要启动此代码,请在Matlab 2020中创建一个新的项目,并导入相关文件。主要运行程序位于MP1_b_source文件夹中的ACCBreach_MP1_b.m文件内。带有MP1_a标识的所有文档主要用于本车的PID控制器设计,而MP1_b_source目录下的其他资源则与视觉系统协同工作,共同驱动基于Faster R-CNN算法实现的PID控制系统。 该模型通过使用专为公路驾驶准备的KITTI数据集进行训练和校准。
  • 01 IVISTA-ACC.TP-A0 试验规程.pdf
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    本手册详述了IVISTA-ACC.TP-A0自适应巡航控制系统的测试流程与标准,旨在为汽车制造商和研发团队提供一套全面、规范的操作指南。 中国汽车工程研究院制定了ACC测试标准,该标准用于评估自适应巡航控制系统(即ACC系统)。此标准参考了ISO22179,并充分考虑了国内的交通状况,因此更适合于对国内车辆上的ACC系统的测试与评价。
  • 关于汽车策略探讨
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    本论文深入探讨了汽车自适应巡航系统(ACC)的关键控制策略,旨在提升驾驶安全性与舒适性,通过分析不同路况下的应用效果,提出优化建议。 本段落首先分析了汽车自适应巡航控制系统的功能需求,并对固定车间距算法与可变车间距算法进行了探讨,提出了改进的可变车间间距算法设计。文中引入了反应式车间距离的概念,并据此制定了模式切换策略。同时建立了车辆纵向动力学模型并对其性能进行验证,还构建了逆向纵向动力学模型,包括驱动/制动转换策略、逆发动机模型和逆刹车系统模型。 接下来研究了基于变速积分PID的控制策略,在MATLAB/Simulink环境中开发自适应巡航PID控制系统算法,并分别在定速巡航模式与跟随控制模式下进行了仿真分析。结果显示该系统的定速巡航性能优越,响应迅速且超调量小;但在复杂工况下的跟随控制表现不尽人意,因此考虑引入模型预测控制(MPC)方法来改善这一问题。 为了提升自适应巡航控制系统在跟随模式中的性能,本段落进一步探讨了基于MPC的自适应巡航策略。通过建立用于调节车辆加速度的预测模型,并进行滚动优化与误差反馈校正分析,在MATLAB/Simulink环境中实现了该控制方案的设计和验证。
  • 基于CarSim和MATLAB联合仿真的(ACC)
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    本研究利用CarSim与MATLAB/Simulink进行联合仿真,开发并验证了一种高效的自适应巡航控制(ACC)系统,旨在提升车辆在不同驾驶条件下的安全性和舒适性。 基于CarSim与Matlab联合仿真的自适应巡航系统(ACC)的研究与发展。