无人驾驶系统算法端简介

本博客完全是扫盲的，是一个比较宏观的单个无人车架构部分简介。 <em>无人驾驶</em>不是某一种技术，而是一系列技术的综合，是一个极其复杂的系统。 <em>无人驾驶</em>系统主要分为三个部分：算法端、Client端和云端。算法端主要指面向传感、感知、决策等关键步骤的算法，作用是从传感器的原始数据中提取有效的信息用来了解无人车周遭的环境，并根据环境做出相应的决策。Client端主要指机器人操作系统及其硬件平台，作用是融合多种...

无人驾驶汽车横向控制模型

<em>无人驾驶</em>横向<em>控制</em>模型 1.车辆单车二自由度模式 车辆二自由度模型如下： 如对具体推导感兴趣，可以查看余志生的汽车理论教材，当然后期也会对其更新理论推导方面的知识。 2. 误差<em>控制</em>模型 3.总结 4.参考文献 ...

无人驾驶的决策规划控制技术

转载：https://www.leiphone.com/news/201705/ShKxa21KiSdwmu7n.html无人车作为一个复杂软硬件结合的系统，其安全可靠运行需要车载硬件、传感器集成、感知预测以及<em>控制</em>规划等多个模块的协同配合。本文作者认为最关键的部分是感知预测和决策<em>控制</em>规划的紧密配合。狭义上的决策规划<em>控制</em>部分，包含了无人车行为决策（Behavior Decision）、动作规划（Mo...

无人驾驶汽车系统入门（四）——反馈控制入门，PID控制

前面几篇博客介绍了卡尔曼滤波的一些基本算法，其实目标追踪，定位，传感器融合还有很多问题要处理，这些我们在以后的系列博客中在进一步细讲，现在我想给大家介绍一下<em>无人驾驶</em>汽车系统开发中需要的<em>控制</em>相关的理论和技术，还是和第一篇说的那样，我想到哪就写到哪，追踪和定位等更高级的算法我在后面会继续写。所以感兴趣的同学可以关注我的博客，<em>无人驾驶</em>汽车系统入门系列博客会一直更新下去。 这一篇主要讲<em>控制</em>的入门，为什么需要

基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究-北理工

基于模型预测<em>控制</em>的<em>无人驾驶</em>车辆<em>轨迹</em><em>跟踪</em><em>控制</em>算法<em>研究</em>-北理工

基于模型预测（MPC）的无人驾驶汽车轨迹跟踪

  先推荐下自己的公众号——Joe学习笔记，公众号上会不定期更新一些文章，主要是自己平时学到的知识，内容包括自动驾驶、计算机视觉、人工智能和机器人技术。我会第一时间把文章更新在公众号上，欢迎大家订阅和分享！   最近，自动驾驶技术挺火的，前半学期上现代<em>控制</em>原理我们小组做了个相关的大作业，第二篇文章就分享一下基于模型预测（MPC）的自动驾驶汽车<em>轨迹</em>追踪。   自动驾驶汽车一般分为感知、决策和<em>控制</em>三...

无人驾驶车辆模型预测控制（四）-给定轨迹的轨迹跟踪控制

<em>轨迹</em><em>跟踪</em>问题描述 基于运动学建模的<em>轨迹</em><em>跟踪</em>器设计 运动学模型 同第三章一样，熟悉的过程 运动学状态方程 模型线性化 离散化得到预测方程 目标函数 参考文献： Kuhne F, Lages W F, da Silva Jr J G. Model predictive control of a mobile robot using linearization[C]//Proceedings ...

无人驾驶五 使用pure pursuit实现无人车轨迹追踪（python）

https://blog.csdn.net/adamshan/article/details/80555174   # coding=utf-8 import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt k = 0.1 # 前视距离系数 Lfc = 2.0 # 前视距离 Kp = 1.0 # 速度P<em>控制</em>器系...

无人驾驶车辆模型预测直线轨迹跟踪控制MATLAB实现

此代码是关于<em>无人驾驶</em>车辆的直线<em>轨迹</em><em>跟踪</em>模型预测<em>控制</em>算法实现

无人驾驶（自动控制算法模块）

【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 对于计算机系的同学来说，关于自动驾驶这块最难以理解的部分就是自动<em>控制</em>算法这块。虽然在大学的时候，自己也选修过过程<em>控制</em>和运动<em>控制</em>，甚至也用matlab仿真过传递函数，用单片机实现过由传递函数转换过来的差分方程，但是那些都已经是过去式了。所以对于自动驾驶来说，关于<em>控制</em>这块建议大家多...

无人驾驶PID控制器的终极理解

看到论坛上各种描写PID的公式与言论，大多都比较晦涩难懂，我自己整理一些资料进行工程化的理解，希望能有所帮助。先上一张图吧： http://www.dfrobot.com.cn/community/thread-14783-1-1.html 这篇博客讲的很形象生动。哈哈哈，只是无聊的时候回顾一下以前做云台的知识。 https://blog.csdn.net/AdamShan/articl...

无人驾驶车辆模型预测控制（高清完整）+自动驾驶智能汽车：理论，算法和实现

龚建伟主编，北理工出版。<em>无人驾驶</em>汽车<em>控制</em>领域经典著作。内容详尽，有深度，适合<em>无人驾驶</em><em>控制</em>领域的人学习参考。书仅用于个人学习，请勿传播，支持选购正版图书。 第二本书是自动驾驶智能汽车：理论，算法和实现。

无人驾驶模型预测控制（七）-航向跟踪预估控制算法

之前的算法，书籍作者并未在实际中运用（优化算法耗时较长） 然后他写了一个单步航向预估<em>控制</em>算法，结合pid在单片机中实现了一下。 二自由度<em>无人驾驶</em>车辆动力学模型 书里竟然没给 航向预估算法原理 思想是模型预测<em>控制</em>的超级简化 只预估下一时刻的航向角与参考航向角的偏差，以此偏差作为反馈量来<em>控制</em>。连优化都没有了。 PID<em>控制</em> 增量pid： 点评：简单的思想的一个实验。 ...

无人驾驶车辆与模型预测控制（三）——模型预测控制算法基础

0 模型预测<em>控制</em>三个步骤 预测模型：根据历史信息、未来输入预测未来输出。 滚动优化：某一性能指标最优，反复在线优化。 反馈校正：基于测量对模型预测进行修正。 图例： 对于参考<em>轨迹</em>1，以时刻k作为当前时刻，预测[K,K+Np]的系统输出，通过求解以某目标的优化问题，得到预测<em>控制</em>量4，以该<em>控制</em>序列的第一个元素作为实际<em>控制</em>量。 下一时刻，重复该过程（滚动）。 根据所用模型不同，模型预测<em>控制</em>分为动态...

无人驾驶模型预测控制（六）-加入规划层的轨迹跟踪控制

结合规划层的<em>轨迹</em><em>跟踪</em><em>控制</em>系统 思想：局部规划+<em>轨迹</em><em>跟踪</em> 局部规划：低精度模型+长周期 <em>跟踪</em><em>控制</em>层：高精度模型+短周期 基于MPC规划层需满足的条件： 满足运动学、动力学约束 能避障 基于MPC<em>控制</em>层需满足的条件： 实际<em>跟踪</em><em>轨迹</em>与期望<em>轨迹</em>偏差尽量小 优化出的<em>控制</em>量满足执行机构的限制 不打滑，不侧翻 基于MPC的规划器 模型：点质量动力学模型 参考点的选择：（考虑目标点信息时）离车最近的<em>轨迹</em>...

无人驾驶汽车系统入门（十八）——使用pure pursuit实现无人车轨迹追踪

<em>无人驾驶</em>汽车系统入门（十八）——使用pure pursuit实现无人车<em>轨迹</em>追踪 对于无人车辆来说，在规划好路径以后（这个路径我们通常称为全局路径），全局路径由一系列路径点构成，这些路径点只要包含空间位置信息即可，也可以包含姿态信息，但是不需要与时间相关，这些路径点被称为全局路径点（Global Waypoint），路径（Path）和<em>轨迹</em>（Trajectory）的区别就在于，<em>轨迹</em>还包含了时间...

无人驾驶轨迹跟踪之纯轨迹跟踪（Pure Pursuit）

<em>无人驾驶</em><em>轨迹</em><em>跟踪</em>之纯<em>轨迹</em><em>跟踪</em>（Pure Pursuit）简要车辆简化模型车辆<em>跟踪</em>模型pytho实现纯<em>轨迹</em><em>跟踪</em>算法 简要 对于无人车来说，规划好的路径通常由一系列路径点构成，这些点包含空间位置信息、姿态信息、速度、加速度等。路径与<em>轨迹</em>区别在于，<em>轨迹</em>包含了时间信息；按照我的理解，路径<em>跟踪</em>只是<em>跟踪</em>一系列路径点，时间长短都没关系，只要<em>跟踪</em>上即可；<em>轨迹</em><em>跟踪</em>同时包含速度<em>跟踪</em>，与时间序列有关。 目前主流的<em>轨迹</em>跟...

MPC 自动驾驶 轨迹跟踪

智能驾驶相关 <em>轨迹</em><em>跟踪</em> 模型预测 Abstract—Path tracking issues of autonomous ground vehicles (AGVs) have attracted more attention in recent years with the intelligent and electrified development of vehicles. In order to make AGVs path tracking problem more flexible, regional path tracking problem is discussed in this manuscript based on model predictive control (MPC) method, where the front wheel steering angle is regarded as the control variable. The feasible region for AGVs running is determined first according to the detected road boundaries. In the following, AGVs running in this region is considered using kinematic model. Then, in order to make the actual trajectory of AGVs keep in the region and satisfy the safety requirements, MPC method is employed to design path tracking controller considering the vehicle dynamics, the actuator and state constraints. In order to verify the effectiveness of the proposed algorithm, simulations under various test conditions are carried out using a high fidelity vehicle simulator veDYNA, where the Hongqi vehicle HQ430 parameters are matched. The results obtained from the simulation illustrate that the proposed algorithm obtains good performance in dealing with the regional path tracking problem.

【控制】使用pure pursuit实现无人车轨迹追踪

作者简介：申泽邦（Adam Shan），兰州大学在读硕士<em>研究</em>生，主攻<em>无人驾驶</em>，深度学习； 原文链接：https://blog.csdn.net/adamshan/article/details/80555174 对于无人车辆来说，在规划好路径以后（这个路径我们通常称为全局路径），全局路径由一系列路径点构成，这些路径点只要包含空间位置信息即可，也可以包含姿态信息，但是不需要与时间相关，这些路...

关于车辆纵横向耦合控制

<em>无人驾驶</em>，<em>轨迹</em><em>跟踪</em>，车辆<em>控制</em>，一篇写的不错的论文

无人驾驶车辆模型预测控制（二）——车辆运动学和动力学建模

运动学模型 状态量（位姿） 、<em>控制</em>量（v,w） 动力学模型 常用模型 质量-弹簧-阻尼模型： 用于分析车辆平顺性，即悬架特性。 车辆-轮胎模型： 用于分析车辆操纵稳定性，即纵向、侧向动力学特性。 针对<em>无人驾驶</em>，主要采用车辆轮胎模型。 单轨模型 只考虑三个自由度：纵向、横向、横摆。 轮胎模型 小角度假设下的车辆动力学模型 目的：进一步简化动力学模型 在侧偏角和纵向滑移率较小的情况下，轮胎力...

lqr轨迹跟踪的matlab编程

lqr<em>轨迹</em><em>跟踪</em>的matlab编程，是通过lqr<em>控制</em>器<em>控制</em>，走出一条直线或者圆<em>轨迹</em>

斯坦福大学：极限工况下的无人驾驶路径跟踪｜厚势汽车

来源： 同济智能汽车<em>研究</em>所责任编辑：啜小雪文章译自 2017 年美国<em>控制</em>年会的会议论文原标题：Path-Tracking for Autonomous Vehicles ...

无人驾驶汽车的路径规划与跟随控制算法研究

运用多点预瞄与滚动优化相结合的模型预测<em>控制</em>算法设计了汽车的跟随转向<em>控制</em>模型。在双移线工况下进行了多组速度的跟随实验，结果表明该<em>控制</em>器跟随路径的误差小，对速度的适应性强。与Carsim<em>控制</em>器的跟随结果相比，其跟随效果更好。

AR、机器人、无人驾驶技术跟踪

2014-09-18，东京大学开发出高速双足机器人Achires，时速4.2公里，奔跑姿势为类人的前倾式。支持这一运动方式的是基于高速拍摄相机、高速图像处理器和小型轻量大功率马达的视觉伺服系统。 2015-03-30，Festo推出蝴蝶机器人，翼展50厘米，重量32克。两台电动机独立驱动两只覆盖弹性电容膜的碳纤维骨架的翅膀，每秒拍打翅膀1~2次，最高速度2.5m/s，两个90毫安的聚合物电池，每...

无人驾驶车辆模型预测控制

主要讲解了<em>无人驾驶</em>车辆模型预测<em>控制</em>、车辆运动学和动力学建模、模型预测<em>控制</em>算法基础与仿真分析、给定<em>轨迹</em>的<em>跟踪</em><em>控制</em>、基于动力学模型的<em>无人驾驶</em>车辆主动转向<em>控制</em>、加入规划层的<em>轨迹</em><em>跟踪</em><em>控制</em>、航向<em>跟踪</em>预估<em>控制</em>算法

路径规划: 模型预测控制（MPC,Model Predictive Control）mark

发展历史 20世纪70年代后期，一类新型的计算机<em>控制</em>算法出现在美法等国的工业过程领域，如动态矩阵<em>控制</em>(DMC,Dynamic Matrix Control)、模型算法<em>控制</em>(MAC,Model Algorithm Control)。1987年，首次有学者阐述了该系列算法的动因、机理及其在<em>控制</em>工业中的<em>控制</em>效果。自此，预测<em>控制</em>(Predictive Control)开始出现在<em>控制</em>领域中。 现在我们所说的...

轨迹跟踪---船舶航迹控制matlab程序

采用matlab---simulink,两种<em>控制</em>算法，算法简单明了。仿真中加入了不确定干扰。典型的欠驱动<em>控制</em>问题。

自适应轨迹跟踪算法

基于两轮驱动机器人的自适应<em>轨迹</em><em>跟踪</em>算法

无人驾驶车辆模型预测控制Matlab代码

在原书代码之上，新增注释，修改部分错误，代码成功运行，无任何错误，只含该书第三章基于运动学仿真代码

无人驾驶汽车系统入门（一）——卡尔曼滤波与目标追踪

前言：随着深度学习近几年来的突破性进展，<em>无人驾驶</em>汽车也在这些年开始不断向商用化推进。很显然，<em>无人驾驶</em>汽车已经不是遥不可及的“未来技术”了，未来10年必将成为一个巨大的市场。本系列博客将围绕当前使用的最先进的<em>无人驾驶</em>汽车相关技术，一步一步地带领大家学习并且掌握<em>无人驾驶</em>系统的每一个模块的理论基础和实现细节。由于<em>无人驾驶</em>汽车系统构成及其复杂，本系列博客仅讨论软件部分的内容，关于汽车，传感器和底层的硬件，不

飞行器双闭环PD控制

飞行器双闭环PD<em>控制</em>450 15.1基于双环设计的VTOL飞行器<em>轨迹</em><em>跟踪</em>PD<em>控制</em>450 15.1.1VTOL模型描述450 15.1.2针对**个子系统的<em>控制</em>451 15.1.3针对第二个子系统的<em>控制</em>452 15.1.4仿真实例452

伯克利强化学习新研究：机器人只用几分钟随机数据就能学会轨迹跟踪

伯克利人工智能<em>研究</em>实验室（BAIR）博客近日介绍了一种使用神经网络动态的基于模型的强化学习方法，该方法能够非常高效地利用数据，能让强化学习智能体使用少量数据就学会<em>轨迹</em><em>跟踪</em>。除了模拟实验，他们还在真实机器人上进行了评估，让一个机器人只用 17 分钟数据就学会了<em>轨迹</em><em>跟踪</em>。机器之心对介绍这项<em>研究</em>的博客文章进行了编译介绍，相关论文和代码可在文末查阅。 图 1：一个学习后的神经网络动态模型能让六足

四旋翼飞行器数学建模+轨迹跟踪控制

数学模型（状态空间方程）：<em>控制</em>算法: 有限时间（finite-time control）<em>控制</em>，文献 [1]；比例-微分（PD）<em>控制</em>，文献 [2]。<em>控制</em>效果对比（PD control Vs finite-time control）参考文献： [1]. Bhat S, Bernstein D S. Finite-time stability of homogeneous systems[C]// Am

无人驾驶的规划

一．路径规划、<em>轨迹</em>规划、路径<em>跟踪</em>、<em>轨迹</em><em>跟踪</em> （1）简单的说运动规划可以分为路径规划（path planning）和<em>轨迹</em>生成(trajectory generation)两部分。 路径规划（path planning）的目的是找到无干涉，并能完成任务的路径点。而<em>轨迹</em>生成一系列运动连续的参考点，以发送到<em>控制</em>器驱动机器人运动。可以简单一点理解为，路径规划是找到一系列要经过的路径点，这些点只是空间中的...

无人驾驶车辆运动障碍物检测预测和避撞方法研究 辛煜

<em>无人驾驶</em>车辆运动障碍物检测预测和避撞方法<em>研究</em>，较新的关于<em>无人驾驶</em>方面的论文<em>研究</em>成果，值得参考

操作系统之进程轨迹跟踪

操作系统之进程<em>轨迹</em><em>跟踪</em>

轨迹跟踪——二维轨迹跟踪

在读研期间，由于导师与水环<em>研究</em>生水生物有项目交叉，我主要<em>研究</em>视频<em>跟踪</em>技术。用来提取鱼类的<em>轨迹</em>以及鱼类的微动作。其中鱼类的<em>轨迹</em>提取我已做了两部分工作，二维视频<em>跟踪</em>，提取鱼类的<em>轨迹</em>；另一部分工作是重建三维鱼类游动<em>轨迹</em>。鱼类微特征提取还没有动工（惭愧）。 ---------- 二维的视频<em>跟踪</em>在做这项工作之前我们花费了很大的力气去获取实验数据。购买了三个汉邦高科的摄像头，水箱，摄像头支架等。搭建好实验装置。

MPC路径跟踪

<em>无人驾驶</em>车辆的路径<em>跟踪</em>算法，本代码主要采用模型预测<em>控制</em>算法，<em>跟踪</em>路径，并进行simulink与 carsim的联合仿真

V-REP与Simulink联防实例-港口无人小车运动实现

V-REP与Simulink联防实例-港口无人小车运动实现，该文档详细说明了注意事项与运动<em>控制</em>思路。

基于模糊控制的轨迹跟踪研究及仿真

详细介绍了模糊<em>控制</em>实现<em>轨迹</em><em>跟踪</em>的方法步骤。仿真结果表明，该模糊<em>控制</em>器具有较好的收敛性和稳定性，能够满足实际<em>轨迹</em><em>跟踪</em>的需要。

无人驾驶中的决策规划控制技术

<em>无人驾驶</em>中的决策规划<em>控制</em>技术

轨迹跟踪控制

<em>轨迹</em><em>跟踪</em><em>控制</em>船舶<em>轨迹</em><em>跟踪</em><em>控制</em>MATLAB仿真程序

实现移动机器人的轨迹跟踪控制

文章主要是讨论了移动机器人<em>跟踪</em>，并用插值法的方法对移动机器人<em>轨迹</em>进行有效的<em>跟踪</em>，实验表明此方法是可行并且是有效的。

手把手教用matlab做无人驾驶（四）-pure pursuit

如上图汽车的自行车模型，上面轻灰色显示的是车，这个车坐标系是红色，这个世界坐标系是蓝色，轮子转向角是,两个轴扩展虚线然后相交于ICR。ICR到后轮和到前轮的距离分别为R1，R2。 运动等式： 对于上面的公式车身角度增量与轮子转向的关系的推导： 轮子的约束条件：   纯追踪算法对于路径跟随而言是简单和有效的方法，这里给出<em>跟踪</em>圆的路径， 在matlab/si...

无人驾驶汽车系统入门（二十一）——基于Frenet优化轨迹的无人车动作规划方法

动作规划动作在无人车规划模块的最底层，它负责根据当前配置和目标配置生成一序列的动作，我们前面讨论的三次样条插值实际上只是一个简单的路径，而非我们最终能够执行的<em>轨迹</em>，本文介绍一种基于Frenet坐标系的优化<em>轨迹</em>动作规划方法，该方法在高速情况下的ACC辅助驾驶和<em>无人驾驶</em>都具有很强的实用性，是目前普遍采用的一种动作规划算法。 基于Frenet坐标系的动作规划方法由于是由BMW的Moritz W...

无人驾驶常用路径规划

<em>无人驾驶</em><em>轨迹</em>规划总结&amp;amp;amp;lt;1&amp;amp;amp;gt;<em>无人驾驶</em>系统介绍行为决策运动<em>轨迹</em>规划路径规划的不同之处路径规划的定义路径规划方法全局路径规划Dubins路径方法Dubins路径改良算法局部路径规划模糊逻辑算法基于行为的路径规划算法基于再励学习的路径规划算法基于仿生学的路径优化算法 <em>无人驾驶</em>系统介绍 <em>无人驾驶</em>系统非常复杂，由多个模块组成，例如感知、融合、规划、<em>控制</em>、定位等等组成。其中规划主要包括行为决策、运动...

模糊PID轨迹跟踪

基于模糊PID的<em>轨迹</em><em>跟踪</em>，可直接在matlab上运行。 基于模糊PID的<em>轨迹</em><em>跟踪</em>，可直接在matlab上运行。 基于模糊PID的<em>轨迹</em><em>跟踪</em>，可直接在matlab上运行。 基于模糊PID的<em>轨迹</em><em>跟踪</em>，可直接在matlab上运行。 基于模糊PID的<em>轨迹</em><em>跟踪</em>，可直接在matlab上运行。

百度Apollo计划跟踪：百度无人驾驶Apollo 2.0解析

先贴原文地址为敬如何评价百度免费开放<em>无人驾驶</em>能力的 Apollo 计划? - xinhe sun的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/58778536/answer/286528295 先说运行环境：硬件及操作系统。 硬件： 计算中心：就是整套系统大脑了，使用的是Neousys Nuvo-6108GC，这是一款性能强大的X86解构工业<em>控制</em>计算...

C4_运动学模型轨迹跟踪控制

运动学模型、<em>轨迹</em><em>跟踪</em><em>控制</em>、carsim/simulin联合仿真、s-function函数书写、实列分析、《<em>无人驾驶</em>模型预测<em>控制</em>》

基于CarSim的无人驾驶控制

代码介绍了<em>无人驾驶</em>方法的主要<em>控制</em>方法，具体是结合车辆动力学软件CarSim和Matlab联合仿真，分别包括整车模型和魔术轮胎的建立、基于动力学<em>无人驾驶</em>车辆路径<em>跟踪</em>、基于运动学<em>无人驾驶</em>路径<em>跟踪</em>、基于<em>轨迹</em>重规划的<em>无人驾驶</em>车辆避障<em>控制</em>等！！

《无人驾驶车辆模型预测控制》matlab全部代码（全）+第一本无人驾驶技术书.刘少山(详细书签)

《<em>无人驾驶</em>车辆模型预测<em>控制</em>》matlab全部代码（全）+第一本<em>无人驾驶</em>技术书.刘少山(详细书签)

基于PD控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较

基于PD<em>控制</em>的机器人<em>轨迹</em><em>跟踪</em>性能<em>研究</em>与比较

基于模型预测控制的车辆轨迹跟踪问题的MATLAB仿真

基于模型预测<em>控制</em>设计的<em>无人驾驶</em>车辆<em>轨迹</em><em>跟踪</em>问题，内附有MATLAB程序与详细的建模过程，<em>研究</em>车辆转向的同学可以作为参考

无人驾驶智能车制动控制系统研究

文章对<em>无人驾驶</em>智能车底层<em>控制</em>系统中制动系统进行了<em>研究</em>，首先对于具体方案的选择上，选择通过机械机构<em>控制</em>踏板机构实现对车辆制动的<em>控制</em>，依据该思路，设计了一套以无刷直流电机为动力的执行机构。接着，围绕着制动系统与无刷直流电机提出主缸压力与电机电流双闭环<em>控制</em>理论，依据电机工作原理、<em>控制</em>原理与闭环系统设计，选择了性能优良的电机<em>控制</em>器件与系统反馈器件。然后，设计了以数字处理器为核心、电机 为动力输出的制动<em>控制</em>系统，针对<em>控制</em>系统设计硬件和软件，实现通过对电机的<em>控制</em>达到对制动主缸压力<em>控制</em>的目的。最后，建立执行机构数学模型，分析制动系统数学模型非线性性，简化制动系统数学模型，为仿真分析做出准备。

路径与轨迹、路径规划与轨迹规划、路径跟踪与轨迹跟踪

对于无人车辆来说，全局路径点只要包含空间位置信息即可，也可以包含姿态信息，而不需要与时间相关，但局部规划时，则可以考虑时间信息。这里规定<em>轨迹</em>点也是一种路径点，即当路径点信息中加入时间约束，就可以被称为<em>轨迹</em>点。从这个角度理解，<em>轨迹</em>规划就是一种路径规划，当路径规划过程要满足无人车辆的纵向和横向动力学约束时，就成为<em>轨迹</em><em>轨迹</em>规划。路径规划和<em>轨迹</em>规划既可以在状态空间中表示，也可以在笛卡尔坐标系中表示。

“无人驾驶”的技术路线

“<em>无人驾驶</em>”的技术路线 <em>无人驾驶</em>车辆真要跑起来，需要解决感知、决策和执行等层面的技术问题。感知系统也称为“中层<em>控制</em>系统”，负责感知周围的环境，并进行识别和分析;决策系统也称为“上层<em>控制</em>系统”，负责路径规划和导航;执行系统又称为“底层<em>控制</em>系统”，负责汽车的加速、刹车和转向。本文以“感知—决策—执行”的顺序呈现，是因为这样更加符合人类的驾驶模式。如，先看看前面——绿灯、周围无行人——收集信息;然后做出...

无人驾驶车辆模型预测控制 配套matlab代码

<em>无人驾驶</em>车辆模型预测<em>控制</em> [龚建伟，姜岩，徐威 著] 配套程序

利用backstepping算法设计的移动机器人轨迹跟踪控制器matlab源代码

利用backstepping算法设计的移动机器人<em>轨迹</em><em>跟踪</em><em>控制</em>器matlab源代码

无人驾驶之MATLAB无人驾驶工具箱学习(4)

1.ADST中的APP Ground Truth Labeler 标记路面实况数据。见<em>无人驾驶</em>之MATLAB<em>无人驾驶</em>工具箱学习（1）。 Driving Scenario Designer 设计驾驶情景，配置传感器，并合成物体检测。见<em>无人驾驶</em>之MATLAB<em>无人驾驶</em>工具箱学习(3)。 2.ADST中的功能块——按字母排序 多物体<em>跟踪</em>（Muti Object Tracker） 创建和管理多...

百度无人驾驶apollo项目使用的神经网络模型分析

apollo项目中，感知模块使用了cnn,预测模块使用了rnn 另外，还单独提供了一个end to end 的深度神经网络模型 众所周知，在感知和预测领域，传统的基于数学或者<em>控制</em>理论的算法准确度都根本没法和深度神经网络相比 所以百度无人车项目，这两个模块使用深度神经网络模块是必然的 据说预测一开始使用了<em>控制</em>论模型，效果不好换成了rnn 另外，无人驾

PID控制小车视觉跟踪移动目标

利用PID<em>控制</em>，使目标图像点移动到图像中心。 目的：视觉<em>跟踪</em>物体。小车能够<em>跟踪</em>目标。利用质心法，求出物体的质心，然后<em>控制</em>（PID）小车运动，使物体的质心在图像平面中心位置。 目标点为实际物体所在位置。图像中心是理想位置。 //m_posX , m_posY为物体质心在像平面的位置。 //(320,240)是图像平面中心。理想位置。 //ex, ey为误差 //初

无人驾驶车辆智能行为及其测试与评价

<em>无人驾驶</em>车辆智能行为及其测试与评价,<em>无人驾驶</em>车辆智能行为及其测试与评价

基于模糊控制的PID控制器实现

以模糊<em>控制</em>的策略实现PID<em>控制</em>,通过mamdani的模糊方法和重心法去模糊化来解决PIdw参数实现问题。

移动机械臂轨迹跟踪方法

移动平台 机械臂 <em>轨迹</em><em>跟踪</em> Coordinating Locomotion and Manipulation of a Mobile Manipulator

反步控制轨迹跟踪算法

反步<em>控制</em><em>轨迹</em><em>跟踪</em>算法，内带有相关的PDF论文与Matlab代码，内容很详细，效果不错，值得学习。

汽车路径跟踪matlab程序

This entry contains the Simulink model for the "Path Planning and Navigation for Autonomous Robots" video. The demonstration walks through how to simulate a self-parking car with just three components: a path, a vehicle model, and a path following algorithm. The vehicle model is implemented based on the kinematic equations of the bicycle model and the path following algorithm uses the built-in Pure Pursuit block from Robotics System Toolbox.

无人驾驶模型预测控制（五）-基于动力学模型的无人驾驶车辆主动转向控制

理论基础 各种概念 非线性系统：状态变量之间有相乘，无法表达为x点=Ax+Bu形式 根据是否有时间t作为参数，还分为非线性时变和非线性定常系统。 线性系统，可以表达为线性形式。 线性时变：参数随时间变化A(t)，B（t） 线性定常：参数不随时间变化 线性误差方程 状态变量：速度和位置量（共六个），<em>控制</em>变量：前轮偏转角 根据小角度假设的动力学模型，进行泰勒展开，可等到以误差为状态变量的线性时变方程。...

无人驾驶之车辆检测与跟踪

整个项目源码：GitHub 引言 本次分享主要介绍，如何对道路上的汽车进行识别与<em>跟踪</em>。这里我们实现一个简单的demo。后续我们还会对前面的代码及功能进行重构，从而进一步丰富我们的功能。 项目软件框架 下图是车辆检测的实现流程图： 具体内容如下： 在有标签的训练数据集上进行Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取 Nor...

手把手教用matlab做无人驾驶（一）-三次样条插值生成轨迹

matlab做深度学习会继续更新，这里最近看这个，所有写了这个: 关于理论部分可以看这篇文章，https://blog.csdn.net/adamshan/article/details/80696881， 1.3 算法总结 假定有n+1个数据节点 a. 计算步长 (i = 0, 1, …, n-1) b. 将数据节点和指定的首位端点条件带入矩阵方程 c. 解矩阵方程，求得二次微分...

百度无人驾驶apollo项目路径规划a*算法分析

百度<em>无人驾驶</em>apollo项目路径规划a*算法分析车辆路径规划寻路算法有很多，apollo路径规划模块使用的是启发式搜索算法A*寻路算法a*算法是一种在路网上中求解最短路径的直接搜索寻路算法,原理是引入估价函数，加快搜索速度，提高了局部择优算法搜索的精度，成为当前较为流行的最短路算法估价函数用公式表示为： f(n)=g(n)+h(n)其中， f(n) 是从初始节点到目标节点的最佳路径的估计代价，  ...

机器人导航——路径跟踪

要完成一套完整的机器人路径规划，并完成其物理实验并非一件简单的事情。参考：http://wenku.baidu.com/link?url=n11mP6EDlM78NZYZ4yQYXzmzPeBV6BeLNOUjIv3mAOJIsz7Uc8q44YJxT4eJDHcV92cnCNTg9tBvGzqp48snlnYA4csqDFpwB81ukF_YdOO在运用好的路径规划算法，规划好一条从起点到目标点最

【无人驾驶规划】BOSS无人车规划算法

【BOSS无人车】规划算法1、boss运动规划结构2、<em>轨迹</em>生成2.1状态约束2.2车辆模型2.3<em>控制</em>参数化2.4初始化<em>轨迹</em>2.5<em>轨迹</em>优化3、on-road模式规划功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX...

无人驾驶 模型预测控制器程序

此代码是关于<em>无人驾驶</em>车辆的<em>轨迹</em><em>跟踪</em>模型预测<em>控制</em>算法实现

轮式移动机器人基础及滑模控制仿真

一、机器人坐标系 全局参考坐标系：以点o为原点，相互正交的x、y轴建立全局参考坐标系 局部参考坐标系：为确定机器人位置，选择C点为位置参考点，{Xr,Yr}定义机器人底盘相对于C的两个轴。 机器人姿态描述为ξ1=[x,y,Θ]T,为了根据分量的移动描述机器人的移动，需要从全局坐标系中映射成局部参考坐标系 即：ξR=R（Θ）ξ1，其中正交旋转矩阵R（Θ）为 二、双轮差速移动机器人运动学

多目标跟踪 综述(一)

多目标<em>跟踪</em>，即Multiple Object Tracking(MOT),也称为Multiple Target Tracking(MTT)。其主要任务是给定一个图像序列，找到图像序列中运动的物体，并将不同帧中的运动物体一一对应(Identity),然后给出不同物体的运动<em>轨迹</em>。这些物体可以是任意的，如行人、车辆、运动员、各种动物等等，而<em>研究</em>最多的是“行人<em>跟踪</em>”。这是因为首先“行人”是典型的非刚体目标

无人车规划经典论文

Optimal trajectories for time-critical street scenarios using discretized terminal manifolds 无人车规划经典论文

关于使用跟踪程序结果控制摄像头运动的一些记录

这个是今年1月的工作吧，当时使用了一个GPU加速过的TLD算法，来进行目标追踪和摄像头<em>控制</em> 总结的一些有用的条目

无人驾驶汽车系统入门（十）——基于运动学模型的模型预测控制

<em>无人驾驶</em>汽车系统入门（十）——基于运动学模型的模型预测<em>控制</em> 在前面的第五篇博客中，我们介绍了两种常见的车辆模型——运动学自行车模型和动力学自行车模型，本节我们基于运动学车辆模型引入一种新的<em>控制</em>理论—— 模型预测性<em>控制</em> (Model Predictive Control) ，传统的PID<em>控制</em>器简单易于实现，被广泛应用，但是它并不一定能够以最“节约”的方式进行<em>控制</em>，即所谓的 优化<em>控制</em>, 而MP

机器学习在无人驾驶中的应用现状及面临挑战

https://www.toutiao.com/a6647268343461970445/ 2019-01-17 09:16:07 1月10日，在青岛举行的2019国家智能产业峰会智能驾驶平行论坛上，孙振平<em>研究</em>员结合国内外机器学习相关技术在智能驾驶领域的<em>研究</em>现状和课题组近年来的一些<em>研究</em>成果，向与会人员分享了题为《机器学习在<em>无人驾驶</em>中的应用现状及面临挑战》的精彩报告。 国防科技大学智能科学...

simulink中MPC汽车轨迹跟踪模型

自动驾驶相关的MPC仿真算法，自己设计的一份自动驾驶资料。

无人驾驶避障方法研究

引言老师和学生的关系是建立在一份错觉上。老师错以为自己可以教学生什么，而学生错以为能从老师那里学到什么。重要的是，维持这份错觉对双方而言都是件幸福的事。因为看清了真相，反而一点好处都没有。我们在做的事，不过是教育的扮家家酒而已。——东野奎吾 《恶意》<em>无人驾驶</em>避障综述嗯，很惨，距离上次做 国内外<em>无人驾驶</em>技术相关调研没多久，就来做<em>无人驾驶</em>避障调研。为什么调研我要发博客呢，因为在我看来调研的结果给实验室看

无人驾驶汽车系统入门——基于Frenet优化轨迹的无人车动作规划方法

作者简介：申泽邦（Adam Shan），兰州大学在读硕士<em>研究</em>生，主攻<em>无人驾驶</em>，深度学习；动作规划动作在无人车规划模块的最底层，它负责根据当前配置和目标配置生成一序列的动作...

基于模糊控制的AGV小车轨迹跟踪

运用matlab模糊<em>控制</em>箱实现AGV小车<em>轨迹</em><em>跟踪</em>，代码齐全，simulink模型能够直接运行，运行前请先把fis文件读到工作空间。

自动驾驶汽车路径跟踪控制

自动驾驶汽车路径<em>跟踪</em><em>控制</em>

基于模糊自适应PID的智能车辆路径跟踪控制

选取车辆当前位姿和参考位姿来构造车辆的动态位姿误差，建立车辆路径<em>跟踪</em>闭环<em>控制</em>系统的 仿真模型，并设计了模糊自适应 <em>控制</em>器，利用模糊推理的方法，对 <em>控制</em>器的参数进行自动调整。利用常规 和模糊自适应 <em>控制</em>算法分别进行仿真实验 仿真结果表明，模糊自适应 改善了<em>控制</em>器的动态性能且具有较好的自适应能力

姿态控制和轨迹跟踪

姿态<em>控制</em>和<em>轨迹</em><em>跟踪</em>程序文档，算法说明和结果分析，对飞行器<em>控制</em>方法的设计具有指导意义

backstepping轨迹跟踪

基于两轮驱动的机器人<em>轨迹</em><em>跟踪</em>算法——backstepping

【计算机科学】【2001.11】自主式城市车辆路径规划与跟踪控制器的开发与实现

本文为澳大利亚悉尼大学（作者：Matthew J. Barton）的学士论文，共153页。 由于自主式地面车辆（ALV）在采矿和国防等领域的巨大潜在应用，目前已成为全世界机器人机构的<em>研究</em>热点。通常在复杂或先前未知环境中提供可靠导航的<em>控制</em>系统是任何ALV实现的核心需求。实现这种自主式系统的三个关键方面是：1）路径规划，2）避障，3）路径<em>跟踪</em>。 本篇论文的工作是基于ACFR的ALV项目——“高速车辆...

基于SE(3)四旋翼无人机鲁棒轨迹跟踪控制仿真研究调研报告

基于SE(3)四旋翼无人机鲁棒<em>轨迹</em><em>跟踪</em><em>控制</em>仿真<em>研究</em>调研报告

行人检测、跟踪与检索领域年度进展报告

 转自：深度学习大讲堂 编者按：在过去一年里，行人检测、行人<em>跟踪</em>和行人检索三项技术，在工业界已全面落地开花，其被广泛应用于人工智能、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域。然而，由于行人兼具刚性和柔性物体的特性，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，行人检测仍然是计算机视觉领域中一个既具有<em>研究</em>价值、同时又极具挑战性的热门课

自动驾驶轨迹跟踪控制Automatic Steering Methods for Path Tracking

自动驾驶车辆<em>轨迹</em><em>跟踪</em><em>控制</em>，讲解的pure pursuit、stanley method、车辆运动学/动力学模型、LQR<em>控制</em>及MPC<em>控制</em>。分析了各个<em>控制</em>方法在不同<em>控制</em>参数和工况下的<em>控制</em>效果，分析了不同<em>控制</em>方法的适用工况

反步法实现对路径的追踪（matlab 实现backstepping控制）

backstepping对于圆、直线的追踪，可以通过它学习相关对于追踪方面的知识-backstepping for circle track can learn relevant knowledge through its respect for tracking

基于反步法（backstepping）的船舶直线路径跟踪控制程序

一个基于反步法（backstepping）的，能<em>跟踪</em>直线的matlab程序，

第七课：目标检测及其在无人驾驶领域的作用

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进程运行轨迹的跟踪

一、源代码/* process.c Linux下多进程程序,父进程循环创建NUM_CPROC个子进程,每个子进程执行cpuio_bound程序，父进程循 环打印子进程的PID,之后阻塞等待子进程结束返回。 */ #include #include #include #include #includ

iphone push notificaiton下载

那个 iphone push notifacation 的介绍的源码文件 其中包括克服段的pushClient 和provider的 pushBabyMe 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/linkai5696/3182374?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/linkai5696/3182374?utm_source=bbsseo[/url]

摄像机漫游程序-OpenGL下载

此源码实现基于OpenGL的摄像漫游，OpenGL入门程序之摄像机操作，主要介绍摄像机的移动方法及实现-OpenGL 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/lixi8063/1954885?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/lixi8063/1954885?utm_source=bbsseo[/url]

Putty(windows端远程连Linux终端，内有pscp，用于传文件)下载

Putty(windows端远程连Linux终端),不同与vnc，putty的操作在关闭putty时会注销，putty内有pscp工具，便于在windows与linux间传数据，我的blog中有详细说明及如何配置。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/shangpeijie/2134817?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/shangpeijie/2134817?utm_source=bbsseo[/url]

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