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基于CarSim的自动驾驶控制

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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，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。
     
  • 基于动态逆控制的自动驾驶仪
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    本研究提出了一种基于动态逆控制理论的自动驾驶系统设计方法，旨在实现车辆在复杂路况下的精确导航与稳定驾驶。通过模拟和实验验证了该系统的有效性及优越性。 基于动态逆的自动驾驶仪结合了BTT弹6DOF模型，能够实现高效、精准的自主飞行控制。
     
  • 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。
     
  • 自动驾驶底盘线控制.pdf
    优质
    《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Matlab的自动驾驶横向MPC控制算法代码
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 压缩文件内容包括：自动驾驶-汽车决策与控制、自动驾驶-定位技术、自动驾驶-技术概论、自动驾驶-汽车平台技术基础及自动驾驶-系统设计等。
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    本课程涵盖自动驾驶核心技术，包括汽车决策与控制、定位技术、技术概论、平台技术基础及系统设计等方面内容。 压缩文件内包含以下内容：自动驾驶-汽车决策与控制、自动驾驶-定位技术、自动驾驶-技术概论、自动驾驶-汽车平台技术基础、自动驾驶-系统设计及应用、自动驾驶仿真蓝皮书以及传感器原理和应用。
     
  • 基于ROS的自动驾驶系统
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    本项目致力于开发基于ROS（机器人操作系统）的高级自动驾驶解决方案，集成感知、决策与控制技术，以实现安全高效的自主驾驶功能。 本段落来源于网络，介绍了基于机器人操作系统ROS的无人驾驶系统，并分析了其优缺点及可靠性等方面的知识。作为无人驾驶技术系列文章中的第二篇，在解析光学雷达（LiDAR）技术之后，本篇文章重点介绍基于ROS的无人驾驶系统的构建与应用。文中将详细介绍ROS及其在无人驾驶场景下的优势和局限性，并探讨如何通过优化ROS来提高无人驾驶系统的可靠性和安全性。 无人驾驶技术是多学科交叉融合的结果。如图1所示，一个典型的无人驾驶系统包括多种传感器设备：长距离雷达、激光雷达（LiDAR）、短距雷达、摄像头、超声波探测器、GPS以及陀螺仪等。这些传感器在运行过程中会持续产生大量数据，并且整个系统对实时处理的要求非常高。例如，为了保证图像的流畅性与清晰度，摄像机需要达到至少60帧每秒的数据传输速率。