基于C++编写的常用自动驾驶控制算法代码包（PID、Pure Pursuit、Stanley、MPC、LQR）.zip

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简介：
本资源包含一系列用于自动驾驶车辆的常用控制算法源码，采用C++编写，包括PID控制、纯追踪(Pure Pursuit)、斯坦利(Stanley)、模型预测控制(MPC)及线性二次型调节器(LQR)，适用于相关技术的学习与研究。【1】项目代码已经完整编写并经过功能验证确认无误，在确保稳定可靠运行后才上传发布。欢迎下载使用！在使用过程中遇到任何问题或有任何建议，请随时与我们联系，我们将竭诚为您解答。【2】本项目主要面向计算机相关专业的在校学生、教师及企业员工设计，涵盖计算科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程和物联网等领域。【3】该项目具有较高的学习参考价值，适合初学者入门或进阶学习。同时也可以作为毕业设计项目、课程作业以及初期项目的演示使用等场景中的参考资料。【4】如果您的基础较好或者热衷于研究探索，则可以在此基础上进行二次开发并添加其他功能模块，我们非常乐意与您共同交流探讨相关技术问题。注意：下载解压后的文件夹名称及路径请勿包含中文字符，否则可能导致解析失败。建议先将项目名改为英文后再运行！如果遇到任何问题，请及时联系我们，祝您使用顺利！该压缩包内含基于C++实现的常见自动驾驶控制算法源码（包括PID、Pure pursuit、Stanley、MPC和LQR等）。

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基于C++编写的常用自动驾驶控制算法代码包（PID、Pure Pursuit、Stanley、MPC、LQR）.zip

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本资源包含一系列用于自动驾驶车辆的常用控制算法源码，采用C++编写，包括PID控制、纯追踪(Pure Pursuit)、斯坦利(Stanley)、模型预测控制(MPC)及线性二次型调节器(LQR)，适用于相关技术的学习与研究。【1】项目代码已经完整编写并经过功能验证确认无误，在确保稳定可靠运行后才上传发布。欢迎下载使用！在使用过程中遇到任何问题或有任何建议，请随时与我们联系，我们将竭诚为您解答。【2】本项目主要面向计算机相关专业的在校学生、教师及企业员工设计，涵盖计算科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程和物联网等领域。【3】该项目具有较高的学习参考价值，适合初学者入门或进阶学习。同时也可以作为毕业设计项目、课程作业以及初期项目的演示使用等场景中的参考资料。【4】如果您的基础较好或者热衷于研究探索，则可以在此基础上进行二次开发并添加其他功能模块，我们非常乐意与您共同交流探讨相关技术问题。注意：下载解压后的文件夹名称及路径请勿包含中文字符，否则可能导致解析失败。建议先将项目名改为英文后再运行！如果遇到任何问题，请及时联系我们，祝您使用顺利！该压缩包内含基于C++实现的常见自动驾驶控制算法源码（包括PID、Pure pursuit、Stanley、MPC和LQR等）。

基于MATLAB的MPC、PP、Stanley、LQR和PID等控制算法实现

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本项目利用MATLAB平台实现了多种自动驾驶路径跟踪算法，包括模型预测控制(MPC)、纯追踪(PP)、斯坦利算法、线性二次型调节器(LQR)及比例积分微分(PID)控制器。通过仿真验证了各方法的性能差异与适用场景。控制算法包括了MPC（模型预测控制）、PP（路径规划）、Stanley、LQR（线性二次型调节器）和PID（比例积分微分控制器）。项目中包含m源文件以及mdl模型。

基于Matlab的自动驾驶横向MPC控制算法代码

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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。

利用PreScan、ROS和Simulink实现自动驾驶控制算法（横向控制运用Stanley及MPC方法）.rar

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本资源提供了一套结合PreScan、ROS与Simulink的框架，用于开发自动驾驶技术中的横向控制策略。采用斯坦利算法及模型预测控制(MPC)方法，助力高效实现智能车辆路径跟踪功能。 1. 资源内容：本资源包含基于PreScan、ROS、Simulink实现的自动驾驶控制算法（横向控制采用Stanley及MPC方法）的相关材料。 2. 适用人群：适合计算机科学、电子信息工程以及数学等专业的学生和学习者，作为参考资料进行参考性学习使用。 3. 解压说明：此资源需要在电脑端通过WinRAR或7zip等解压缩工具来提取文件。如果缺少相应的解压软件，请自行在网上搜索下载安装。 4. 使用声明：本资料仅供“参考资料”之用，并非针对特定需求的定制内容，所提供的代码仅供参考使用，不可直接复制粘贴。该资源可能无法完全满足所有人的具体要求，使用者需要具备一定的编程基础和调试能力来理解、修改及添加相关功能并解决可能出现的问题。鉴于作者目前在大公司工作繁忙，因此不提供答疑服务，请用户自行解决问题，在没有文件缺失的情况下概不负责，感谢您的理解和配合。

基于MPC控制的路径跟踪算法，支持自定义路径#MPC #LQR #无人驾驶，Carsim，MPC横向控制，PID速度控制，路径跟随...

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本研究开发了一种基于模型预测控制(MPC)和线性二次型调节器(LQR)相结合的路径跟踪算法，适用于无人驾驶车辆。该算法在CarSim仿真平台上验证了其有效性，通过MPC实现横向精确控制，并使用PID控制策略来调整车速，确保车辆能够准确地沿着自定义路径行驶。基于模型预测控制（MPC）的路径跟踪算法是无人驾驶领域的一项关键技术，在复杂交通环境中能够实现车辆精确操控。通过预测未来一段时间内系统的动态响应，优化当前时刻的控制输入，从而改善路径跟踪性能。该技术的核心在于满足车辆动力学约束的前提下，解决在线优化问题以实时计算最优控制序列。在无人驾驶中，有效的路径跟踪系统不仅要遵循预定路线行驶，还需具备应对障碍物或紧急情况的能力，并自动执行变道或避撞操作。MPC控制器因其能够在短时间内预测未来行为并进行调整，特别适合动态变化的环境应用。路径跟踪算法直接影响到无人驾驶汽车的安全性和舒适性。传统方法如PID控制虽然简单高效，但缺乏对未来状态的预测和规划能力，在复杂道路条件下表现不足。相比之下，MPC技术能够综合考虑多种约束条件（包括车辆的位置、速度、加速度及行驶环境），确保在保持路径精度的同时避免碰撞。 LQR算法是一种用于线性系统最优控制的经典方法，当应用于MPC框架时可以增强局部控制器的稳定性和响应性能。结合使用这两种技术不仅可获得全局优化效果，还能保证良好的局部控制质量。 CARSIM是一款广泛使用的车辆动力学仿真软件，能够模拟各种复杂驾驶条件，并为路径跟踪算法开发提供支持。通过在该软件中进行仿真实验，研究者可以在无风险条件下调试和改进MPC策略。 SIMULINK是MATLAB的一个附加产品，提供了用于多域系统建模、分析及实现的交互式图形环境与定制工具集。借助SIMULINK可以构建包含MPC控制器在内的复杂模型，并通过仿真来评估系统的性能表现。实际应用中，改良后的MPC控制算法代码需考虑数学模型和实时计算效率问题，以适应更多驾驶场景并提高执行速度和稳定性。相关文档资料涵盖了路径跟踪技术的研究进展、实施挑战及发展趋势等方面的内容，结合图片与文本可以直观理解MPC设计原理及其效果。

基于LQR的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制设计

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本研究提出了一种基于线性二次型调节器(LQR)的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制方案，旨在提高车辆在复杂环境下的行驶稳定性和路径跟随精度。为了提高智能车的控制精度，以碰撞中心为参考点建立了前馈-反馈控制模型，并用该模型求解LQR问题，获得状态反馈控制率，从而实现最优控制。在双移线工况和8字形工况下，使用Matlab/Simulink与Carsim对LQR轨迹跟踪控制器进行了联合仿真。

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。

基于MPC的自动驾驶轨迹追踪方法

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本研究提出了一种基于模型预测控制(MPC)的自动驾驶车辆轨迹跟踪算法，旨在提高复杂驾驶环境下的路径跟随精度和稳定性。本段落基于MPC运动学方法实现轨迹跟踪的推导，并在MATLAB中进行代码实现。尽管参考书籍大多采用Simulink与Carsim联合仿真的方式，但我坚持使用纯代码仿真，因为这种方式更优秀。我所使用的代码模板借鉴了LQR轨迹跟踪算法Python/Matlab的实现方案，可以直接复制并应用。 ```matlab clc; clear all; Kp = 1.0; dt = 0.1; % [s] Length = 2.9; % [m] 车辆轴距 Nx=3;%状态量个数 Nu =2;%控制量个数 Np =60;%预测步长 Nc=30;%控制步长 Row=10;%松弛因子 Q=100*eye(Nx*Np,Nx*Np); ```

Autonomous_Guidance_MPC_and_LQR-LMI:_基于运动学MPC和动态LPV-LQR的状态反馈控制在自动驾驶汽车中的应用...

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本文探讨了在自动驾驶系统中使用自主导航技术，结合运动学模型预测控制(MPC)和线性参数变化(LPV)-线性矩阵不等式(LMI)优化的LQR方法，实现高效精确的状态反馈控制。此研究为提升汽车驾驶的安全性和智能化提供新的理论和技术支持。该项目运用高级控制理论解决自动驾驶汽车的自主导航问题。创新之处在于使用Takagi-Sugeno（TS）表示法来描述运动车辆模型，这使得非线性优化问题能够简化为伪线性问题，在每次求解时都能保持极低的时间消耗。要运行项目需要安装Matlab 2017b或更高版本以及YALMIP。此外还需安装gurobi求解器以执行线性优化。车辆模型分为两种，一种用于运动控制，另一种用于动态控制。前者是质量点模型的运动学表示；后者则包括单轨自行车动力学和轮胎的动力学模型。轨迹规划阶段采用基于多项式的算法离线计算参考路径，在每次迭代时提供给控制器所需的参照值。在每个控制循环中会构建并求解一个预测性模型，以确定最佳的动作指令。