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2017-end -x
- 飞思卡公司 32 位单片机 K60 为整个系统的控制核心，利用 OV7620 图像传感器和模糊 PID 控制算法实现路径信息的识别，并根据判断规则对电机、舵机进行精确控制，实现了模型车平稳的在测试跑道上行驶。论文所研究的智能汽车控制系统具有自跟踪、自动驾驶、自学习等特点，具有广阔的发展前景。(The 32-bit single-chip computer K60 of Fiska Company is the control core of the whole system. The OV762
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- 无人驾驶汽车运动控制分为纵向控制和横向控制。纵向控制是指通过对油门和制动的协调，实现对期望车速的精确跟随。横向控制实现无人驾驶汽车的路径跟踪。其目的是在保证车辆操纵稳定性的前提下，不仅使车辆精确跟踪期望道路，同时使车辆具有良好的动力性和乘坐舒适性。(The motion control of driverless cars is divided into vertical control and lateral control. Longitudinal control refers to th
第6章
- 《无人驾驶模型预测控制》由北京理工大学陈慧岩教授团队编著，详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。 所有代码都详细提供了详尽的注解，本文件为第六章的所有程序代码(The prediction control of driverless model is compiled by Professor Chen Huiyan of Beijing Uni
无人驾驶车辆模型预测控制_13585781
- 《无人驾驶模型预测控制》由北京理工大学陈慧岩教授团队编著，详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。 对照原书可更方便/快速的学习代码(The prediction control of driverless model is compiled by Professor Chen Huiyan of Beijing University of tec
《无人驾驶车辆模型预测控制》VIP超全配套代码
- 可以与carsim联合仿真模拟车辆轨迹跟踪(It can be used with CarSim to simulate vehicle trajectory tracking)
chap5 Matlab Code
- 基于动力学学模型的轨迹跟踪控制，无人驾驶车辆模型预测控制第二版第五章(Trajectory tracking control based on dynamics model, Chapter 5 of model predictive control of driverless vehicle)
第5章
- 实现无人驾驶车辆基于车辆动力学模型的轨迹跟踪及路径规划(Track tracking and path planning of driverless vehicle based on vehicle dynamics model)
自主驾驶车辆的路径规划与轨迹跟踪控制.rar
- 为减少道路突发事故，提高车辆通行效率，需要研究车辆的紧急避障以实现自主驾驶。 基于车辆点质量模型，设计了非线性模型预测控制( MPC) 路径规划器; 基于车辆动力学模型，设计了线性时变MPC 轨迹跟踪器。(Emergency obstacle avoidance is one of the key points for autonomous driving system. A path planning controller based on non-linear model predicti
PathFollowingUsingMATLABandSimulink
- 通过纵向速度控制与侧向路径跟随，实现车辆轨迹跟踪功能(Through longitudinal speed control and lateral path following, the function of vehicle trajectory tracking is realized)