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-ITADN社区

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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MATLAB的ARMA和GM模型实现（附论文效果及使用说明文档）.zip

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本资源提供了一套利用MATLAB软件实现ARMA与GM模型的方法，并包含详细的论文效果展示及实用指南文档，适用于科研人员与学生学习参考。【资源说明】基于MATLAB实现的arma和gm模型代码已上传。该代码根据论文编写，并且运行结果与论文中的效果一致，附带使用说明文档。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行 - 运行结果效果图 2. 代码适用的MATLAB版本为2020b。如果在运行过程中遇到问题，可以根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 使用方法：步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行按钮直到程序完成并获得结果； 4. 如果需要进一步的服务，可以咨询上传者。提供的服务包括但不限于： - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作项目功能涵盖领域广泛，如功率谱估计、故障诊断分析、雷达通信（包括LFM信号处理、MIMO技术应用等）、滤波估计（例如SOC状态估算），目标定位（WSN网络中的位置跟踪）和生物电信号检测与分析（肌电图EMG、脑电EEG及心电ECG）。此外，还支持各种通信系统的开发研究工作，包括DOA方向角估测、编码译码技术应用以及变模态分解等。 5. 欢迎下载资源并进行交流探讨。让我们一起学习进步！

基于Matlab的无人驾驶车辆模型预测控制代码

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本项目采用MATLAB开发，专注于无人驾驶车辆的模型预测控制系统。通过优化算法实时规划路径，确保行车安全与效率，适用于学术研究及工程应用。在原书代码的基础上增加了注释，并修正了部分错误，确保代码成功运行且无任何错误。这里仅包含该书中第三章基于运动学仿真的相关代码。

基于MATLAB的USV自适应滑模控制实现

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本研究利用MATLAB平台，提出了一种针对无人水面船（USV）的自适应滑模控制策略，有效提升了系统的鲁棒性和响应速度。无人水面车辆自适应滑模控制的实现。

基于MATLAB的无人驾驶车辆模型预测控制代码3.3.3

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本项目采用MATLAB开发，提供无人驾驶车辆的模型预测控制系统代码，版本为3.3.3。通过优化算法实现路径跟踪与避障功能，适用于学术研究和工程应用。修正了错误；增加了注释；还增加了一条更复杂的参考轨迹。

利用C++和carla-ros-bridge在CARLA中实现自动驾驶规划与控制的源码及文档说明

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本项目提供使用C++及CARLA-ROS-Bridge在CARLA模拟器中实现自动驾驶车辆路径规划与控制功能的完整代码库和详细文档。本项目基于C++通过carla-ros-bridge在Carla平台上实现自动驾驶的路径规划与控制功能，并提供源码及详细的文档说明。该项目为个人毕业设计作品，在答辩评审中获得了98分，所有代码经过调试测试并确保可以正常运行。欢迎下载使用此资源进行学习或进阶研究，适用于计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业人员。本项目不仅适合作为期末课程设计、大作业及毕业设计的参考案例，还具有较高的学术与实践价值。对于具备一定基础能力的学习者而言，可以在此基础上进一步修改调整以实现更多功能需求。

关于自动驾驶车辆路径跟踪的模型预测控制研究

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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。

导弹自动驾驶仪控制的MATLAB代码实现.zip

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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。

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