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LQR路径追踪.rar

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简介：
LQR路径追踪项目专注于应用线性二次调节器(LQR)技术优化自动驾驶车辆或机器人系统的路径跟踪性能。通过精确控制和动态调整，实现高效且稳定的导航功能。 线性约束下的二次型规划控制算法实现路径跟踪实例的MATLAB源码分享。该代码已在MATLAB 2012a版本上成功运行。

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  • LQR路径追踪.rar
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    LQR路径追踪项目专注于应用线性二次调节器(LQR)技术优化自动驾驶车辆或机器人系统的路径跟踪性能。通过精确控制和动态调整，实现高效且稳定的导航功能。 线性约束下的二次型规划控制算法实现路径跟踪实例的MATLAB源码分享。该代码已在MATLAB 2012a版本上成功运行。
     
  • MPC路径追踪, MPC路径追踪控制, MATLAB源码RAR
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    本资源包含MATLAB实现的MPC（模型预测控制）路径追踪算法源代码，适用于自动驾驶及机器人导航系统开发研究。 MPC路径跟踪, MPC路径跟踪控制, MATLAB源码RAR文件。
     
  • 路径追踪算法.rar
    优质
    本资源包含针对光线追踪技术的路径追踪算法实现，适用于计算机图形学研究与学习。提供源代码和实验示例，帮助理解并优化图像渲染效果。 该代码为基于自适应控制的两轮小车路径跟踪算法，压缩包内含matlab仿真代码。
     
  • 路径追踪stanel
    优质
    路径追踪Stanel是一款专业的计算机图形渲染软件插件，专注于通过精确模拟光线在场景中的传播来创建逼真的图像和动画。它提供高级材质和照明控制选项，使艺术家能够创造出令人惊叹的视觉效果。 好评！目前最成熟的算法已经在智能车挑战大赛中得到了验证。
     
  • MPC车辆路径追踪控制.zip
    优质
    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。
     
  • MATLAB中的LQR轨迹追踪编程
    优质
    本教程介绍如何在MATLAB中使用线性二次调节器(LQR)进行轨迹追踪编程，涵盖理论知识及实践应用。 LQR轨迹跟踪的MATLAB编程是通过LQR控制器来实现直线或圆弧路径的追踪控制。
     
  • 移动机器人路径追踪控制
    优质
    移动机器人路径追踪控制研究涉及算法开发与实现，旨在使机器人能够准确、高效地沿预定路径行进。该领域结合了传感器技术、机器学习及控制系统理论，以应对动态环境中的导航挑战，推动自动化和智能应用的发展。 移动机器人的路径跟踪控制涉及引导机器人沿预定路径行进的技术。这项技术对于实现自动导航、物流配送等领域中的高效作业至关重要。通过精确的算法与传感器融合，可以确保移动机器人在动态环境中准确无误地完成任务，并具备良好的适应性和鲁棒性。
     
  • 基于Carsim的PID路径追踪模型
    优质
    本研究基于Carsim仿真平台，设计并优化了PID控制算法，实现车辆精准路径追踪，提升了自动驾驶系统的稳定性和响应性。 基于CarSim的PID路径跟踪模型，在蛇形工况下实现轨迹稳定跟踪。
     
  • 蒙特卡洛路径追踪（Monte Carlo Path Tracing）
    优质
    蒙特卡洛路径追踪是一种基于物理的渲染技术，通过模拟光线在场景中的随机路径来计算像素颜色，广泛应用于计算机图形学和影视特效中。 Monte Carlo Path Tracing（蒙特卡洛光线追踪）依赖库包括freeglut 3.0、Eigen 3.3.4、Lua 5.3、Sol 2.19以及stb中的stb_image_write.h，以下是各平台的运行指南。 **Windows** - 使用Visual Studio 2015 x64编译。依赖库已经配置好，可以直接编译。 - 可以通过双击脚本run_xxx.bat来运行可执行程序。 - 运行参数可通过工程->属性->配置属性->调试，在右侧命令参数“处设置；第一个参数即为lua脚本段落件。 **Linux** - 使用Ubuntu 16.04和GCC (>= 5)。需要安装的额外依赖可以通过以下命令进行： ``` sudo apt install libreadline-dev freeglut3-dev ``` 运行步骤（以scene01为例）: ```bash cd path/to/this/project mkdir build && cd build cmake .. make -j4 # 使用多线程编译加速构建过程，根据实际情况调整-j参数值。 ./bin/exe_name arg1 arg2 ... # 运行可执行文件，并传递相应的命令行参数（如lua脚本路径等）。 ```