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无人驾驶轨迹跟踪控制研究 [问题点数：200分]

⋅无人驾驶轨迹跟踪控制研究 更多帖子 关注空间博客 LUT-ZXB 本版专家分：0 结帖率 0%: 多点预瞄最优控制的轨迹跟踪研究
用预瞄控制理论和线性二次型最优控制相结合的方法实现多点预瞄最优控制的无人驾驶轨迹跟踪控制研究。

0 2019-01-10 15:38:04

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⋅勋章年份问题 ⋅过年放假啦，祝大家新年快乐！！ ⋅18年的年技术勋章是不是看看该发了 更多帖子 关注空间博客 二月十六 本版专家分：92220 版主 榜眼 2017年总版技术专家分年内排行榜第二 探花 2018年总版新获得的技术专家分排名第三 金牌 2019年1月总版技术专家分月排行榜第一 2018年12月总版技术专家分月排行榜第一 2018年11月总版技术专家分月排行榜第一 2017年9月总版技术专家分月排行榜第一 2017年6月总版技术专家分月排行榜第一 2017年4月总版技术专家分月排行榜第一 2017年2月总版技术专家分月排行榜第一 银牌 2017年5月总版技术专家分月排行榜第二 2017年3月总版技术专家分月排行榜第二: 然后呢？

0 2019-01-10 16:06:58

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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控制器系...

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【控制】使用pure pursuit实现无人车轨迹追踪: 作者简介：申泽邦（Adam Shan），兰州大学在读硕士研究生，主攻无人驾驶，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...

MATLAB 可以正常运行，一启动simulink，可以正常画出流图，仿真就会报错。: -

无人驾驶车辆模型预测直线轨迹跟踪控制MATLAB实现: 此代码是关于无人驾驶车辆的直线轨迹跟踪模型预测控制算法实现

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控制算法设计了汽车的跟随转向控制模型。在双移线工况下进行了多组速度的跟随实验，结果表明该控制器跟随路径的误差小，对速度的适应性强。与Carsim控制器的跟随结果相

Substance Painter 2018安装教程(附破解软件资源下载): Substance Painter 2018是目前互联网上最优秀的次世代游戏贴图绘制软件，该软件提供了构建3D素材所需的所有工具，包括粒子笔刷，可以模拟自然粒子下落，粒子的轨迹形成纹理。当然还包括了Material Painting材质绘制，可以一次绘出所有的材质，同时几秒内便可加入精巧的细节。下文是Substance Painter 2018安装教程(附破解软件资源下载)，请自行参考。Subst...

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: 基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究-北理工

无人驾驶之MATLAB无人驾驶工具箱学习(3): 接《无人驾驶之MATLAB无人驾驶工具箱学习(2)》中的内容。 4.驾驶情景生成及传感器模型 Generate Synthetic Detections from an Interactive Driving Scenario(从交互驾驶情景中生成综合检测?) 本例展示利用app(Driving Scenario Designer)如何从中创建驾驶情景，并产生视觉和雷达检测。可以用这些检测来...

无人驾驶中的决策规划控制技术: 作者：李力耘，刘少山责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅《程序员》无人车作为一个复杂软硬件结合系统，其安全可靠运行需要车载硬件、传感器集成、感知预测，以及控制规划等多个模块的协同配合工作。作者认为最关键的部分是感知预测和决策控制规划的紧密配合。狭义上...

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: 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）和轨迹（Trajectory）的区别就在于，轨迹还包含了时间...

基于模型预测控制的车辆轨迹跟踪问题的MATLAB仿真: 基于模型预测控制设计的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题，内附有MATLAB程序与详细的建模过程，研究车辆转向的同学可以作为参考

MPC 自动驾驶轨迹跟踪: 智能驾驶相关 轨迹跟踪 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.

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无人驾驶汽车系统开发中需要的控制相关的理论和技术，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，无人驾驶汽车系统入门系列博客会一直更新下去。这一篇主要讲控制的入门，为什么需要

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、感知预测以及控制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控制规划的紧密配合。狭义上的决策规划控制部分，包含了无人车行为决策（Behavior Decision）、动作规划（Mo...

无人驾驶中的人工智能技术（Drive.Ai): 无人驾驶中的人工智能技术（Drive.Ai) 1 环境感知，这是计算机视觉领域的研究重点，常说的slam就是指这个，基于激光雷达的slam系统目前已经能较好的进行地图定位，局部环境地图构建 2 标识识别，包括车道识别交通标志识别（比如红绿灯）车辆行人识别和运动跟踪，在这里，CNN（Convolutional Neural Network, 卷积神经网络）技术成了目前

无人驾驶车辆模型预测控制（四）-给定轨迹的轨迹跟踪控制: 轨迹跟踪问题描述基于运动学建模的轨迹跟踪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 ...

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

无人驾驶之MATLAB无人驾驶工具箱学习(1): 更新完显卡驱动后，视频可以自动导入了，继续码。2018.08.11 1 坐标系转换 ADST（Automated Driving System Toolbox）中的坐标系 ADST中的坐标系：世界坐标系（world），所有车辆及其传感器都建立其上的固定坐标系。车辆(Vechicle)：固定在车身上。有代表性地，车辆坐标系建立在车辆后轴中点处的地面上。传感器(Sensor)：明确具...

自适应轨迹跟踪算法: 基于两轮驱动机器人的自适应轨迹跟踪算法

无人驾驶车辆模型预测控制: 主要讲解了无人驾驶车辆模型预测控制、车辆运动学和动力学建模、模型预测控制算法基础与仿真分析、给定轨迹的跟踪控制、基于动力学模型的无人驾驶车辆主动转向控制、加入规划层的轨迹跟踪控制、航向跟踪预估控制算法

无人驾驶常用路径规划: 无人驾驶轨迹规划总结&amp;amp;lt;1&amp;amp;gt;无人驾驶系统介绍行为决策运动轨迹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 无人驾驶系统介绍 无人驾驶系统非常复杂，由多个模块组成，例如感知、融合、规划、控制、定位等等组成。其中规划主要包括行为决策、运动...

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，无人驾驶汽车也在这些年开始不断向商用化推进。很显然，无人驾驶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无人驾驶汽车相关技术，一步一步地带领大家学习并且掌握无人驾驶系统的每一个模块的理论基础和实现细节。由于无人驾驶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

操作系统之进程轨迹跟踪: 操作系统之进程轨迹跟踪

轨迹跟踪---船舶航迹控制matlab程序: 采用matlab---simulink,两种控制算法，算法简单明了。仿真中加入了不确定干扰。典型的欠驱动控制问题。

轨迹跟踪——二维轨迹跟踪: 在读研期间，由于导师与水环研究生水生物有项目交叉，我主要研究视频跟踪技术。用来提取鱼类的轨迹以及鱼类的微动作。其中鱼类的轨迹提取我已做了两部分工作，二维视频跟踪，提取鱼类的轨迹；另一部分工作是重建三维鱼类游动轨迹。鱼类微特征提取还没有动工（惭愧）。 ---------- 二维的视频跟踪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: 无人驾驶车辆的路径跟踪算法，本代码主要采用模型预测控制算法，跟踪路径，并进行simulink与 carsim的联合仿真

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: 伯克利人工智能研究实验室（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轨迹跟踪。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 分钟数据就学会了轨迹跟踪。机器之心对介绍这项研究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

PID控制小车视觉跟踪移动目标: 利用PID控制，使目标图像点移动到图像中心。目的：视觉跟踪物体。小车能够跟踪目标。利用质心法，求出物体的质心，然后控制（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

无人驾驶的规划: 一．路径规划、轨迹规划、路径跟踪、轨迹跟踪 （1）简单的说运动规划可以分为路径规划（path planning）和轨迹生成(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。而轨迹生成一系列运动连续的参考点，以发送到控制器驱动机器人运动。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...

基于CarSim的无人驾驶控制: 代码介绍了无人驾驶方法的主要控制方法，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、基于动力学无人驾驶车辆路径跟踪、基于运动学无人驾驶路径跟踪、基于轨迹重规划的无人驾驶车辆避障控制等！！

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，一类新型的计算机控制算法出现在美法等国的工业过程领域，如动态矩阵控制(DMC,Dynamic Matrix Control)、模型算法控制(MAC,Model Algorithm Control)。1987年，首次有学者阐述了该系列算法的动因、机理及其在控制工业中的控制效果。自此，预测控制(Predictive Control)开始出现在控制领域中。现在我们所说的...

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: 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 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控制理论—— 模型预测性控制 (Model Predictive Control) ，传统的PID控制器简单易于实现，被广泛应用，但是它并不一定能够以最“节约”的方式进行控制，即所谓的优化控制, 而MP

轨迹跟踪控制: 轨迹跟踪控制船舶轨迹跟踪控制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跟踪，并用插值法的方法对移动机器人轨迹进行有效的跟踪，实验表明此方法是可行并且是有效的。

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）：控制算法: 有限时间（finite-time control）控制，文献 [1]；比例-微分（PD）控制，文献 [2]。控制效果对比（PD control Vs finite-time control）参考文献： [1]. Bhat S, Bernstein D S. Finite-time stability of homogeneous systems[C]// Am

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控制思路。

模糊PID轨迹跟踪: 基于模糊PID的轨迹跟踪，可直接在matlab上运行。基于模糊PID的轨迹跟踪，可直接在matlab上运行。基于模糊PID的轨迹跟踪，可直接在matlab上运行。基于模糊PID的轨迹跟踪，可直接在matlab上运行。基于模糊PID的轨迹跟踪，可直接在matlab上运行。

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轨迹，本文介绍一种基于Frenet坐标系的优化轨迹动作规划方法，该方法在高速情况下的ACC辅助驾驶和无人驾驶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...

基于PD控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较: 基于PD控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较

机器人视觉跟踪与控制研究(一): 研究背景: 机器人视觉，通过图像获得外界信息，用于机器人对环境的感知。提高机器人智能性、环境适应性、自主行为的重要途径。近年来机器人领域的研究热点之一。 研究内容: 视觉系统标定目标分割与图像处理视觉测量与视觉控制 视觉系统标定 1基于环境信息的自标定 •利用环境中的正交平行线获得消失点，标定摄像机的内

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，这里给出跟踪圆的路径，在matlab/si...

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无人驾驶能力的 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解构工业控制计算...

百度Apollo 2.0 车辆控制算法之LQR控制算法解读: 百度Apollo 2.0 车辆控制算法之LQR控制算法解读 Apollo 中横向控制的LQR控制算法在Latcontroller..cc 中实现根据车辆的二自由度动力学模型 (1) 根据魔术公式在小角度偏角的情况下有,轮胎的侧向力与轮胎的偏离角成正比. ,分别为前、后轮的侧偏刚度, (2) (3)在小角度的情况下有所以有 (4) 因此上述车辆的动力学模型可以简化写成 (5)...

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。这里规定轨迹点也是一种路径点，即当路径点信息中加入时间约束，就可以被称为轨迹点。从这个角度理解，轨迹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，就成为轨迹轨迹规划。路径规划和轨迹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。

四旋翼飞控程序: 这是由本人亲自调过的基于STM32程序，用于控制四旋翼的动作

基于模糊控制的AGV小车轨迹跟踪: 运用matlab模糊控制箱实现AGV小车轨迹跟踪，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。

移动机械臂轨迹跟踪方法: 移动平台机械臂 轨迹跟踪 Coordinating Locomotion and Manipulation of a Mobile Manipulator

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控制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控制论模型，效果不好换成了rnn 另外，无人驾

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。无人驾驶汽车控制领域经典著作。内容详尽，有深度，适合无人驾驶控制领域的人学习参考。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。纯英文版的，适合有英语基础的阅读，内容同样详尽有深度。

无人驾驶汽车的基本概念: 体系结构、环境感知、定位导航、路径规划、运动控制、一体化设计目前无人驾驶汽车主要关键技术包括：车对车通信、巡航控制、自动刹车、车道维持、雷达、循迹或稳定控制、视讯摄影机、位置估计器、GPS。

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。

基于模糊控制的轨迹跟踪研究及仿真: 详细介绍了模糊控制实现轨迹跟踪的方法步骤。仿真结果表明，该模糊控制器具有较好的收敛性和稳定性，能够满足实际轨迹跟踪的需要。

6. ROS编程入门--路径跟随（Trajectory following）: 本次实验才采用“Follow the carrot 算法去跟随定义好的路径。

无人驾驶 模型预测控制器程序: 此代码是关于无人驾驶车辆的轨迹跟踪模型预测控制算法实现

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），兰州大学在读硕士研究生，主攻无人驾驶，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...

反步控制轨迹跟踪算法: 反步控制轨迹跟踪算法，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。

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，建立车辆路径跟踪闭环控制系统的仿真模型，并设计了模糊自适应 控制器，利用模糊推理的方法，对 控制器的参数进行自动调整。利用常规和模糊自适应 控制算法分别进行仿真实验仿真结果表明，模糊自适应改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力

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。见无人驾驶之MATLAB无人驾驶工具箱学习（1）。 Driving Scenario Designer 设计驾驶情景，配置传感器，并合成物体检测。见无人驾驶之MATLAB无人驾驶工具箱学习(3)。 2.ADST中的功能块——按字母排序多物体跟踪（Muti Object Tracker）创建和管理多...

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跟踪。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...

深度解析：关于无人驾驶最新进展的深度研究报告: 来源：信息化协同创新专委会随着时间的推移，现代生活中人类越来越多的将机械物件交由机器系统来负责操控，移动出行用的汽车也不例外，从辅助驾驶的共同控制演变到无人驾驶的授权控制，考验的是机器系统能否更多去面对和适应外面的非机构化环境。从需求角度看，城市居民对于无人驾驶的诉求是存在的，却无法完全信任其安全可靠性。而在这中间，汽车制造商出于可能要承担法律责任问题限制自动驾驶的能力，导致高

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.

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...

Dubins路径及航迹跟踪控制: 本程序使用Dubins路径做路径规划使用PID控制做航迹跟踪 无人船使用KT模型可

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

基于PYTHON的行人检测与轨迹追踪: 行人检测追踪系统利用OpenCV中预先训练好的HOG+线性SVM模型（也可自己训练HOG+线性SVM模型）对视频中的行人进行检测，利用追踪算法绘制出行人的移动轨迹。整个系统用python实现，并用wxpython实现了GUI。

Emgu-WPF 激光雷达研究-移动物体跟踪: 接前两篇博客：激光雷达数据解析并绘制雷达图 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80738619激光雷达-移动物体检测 https://blog.csdn.net/u013224722/article/details/80738995以及仅用WPF处理：绘制2D激光实时图https://blog.csdn.net/u013224722/...

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控制 总结的一些有用的条目

国内外无人驾驶技术相关调研: 引言最近在做无人驾驶相关的调研，主要调研目前主流无人驾驶公司的数据来源，软件平台，硬件平台相关的内容，现整理如下，权当做个笔记~ 接下来我将以Waymo公司的无人驾驶技术来详细讲讲这里面的一些细节。Waymowaymo理所当然是目前全球领域最顶尖的无人驾驶技术公司了，依托于Google这个庞大的技术平台（16年末从Alphabet拆分出去）。很可惜waymo人家不开源，因此我们只能从他们的官网以及

无人驾驶车辆模型预测控制配套matlab代码: 《无人驾驶车辆模型预测控制》龚建伟主编，北理工出，适合无人驾驶控制领域的人学习参考，本资源为该书配套的matlab源代码，有很大的参考价值

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)四旋翼无人机鲁棒轨迹跟踪控制仿真研究调研报告

无人驾驶车辆智能行为及其测试与评价: 无人驾驶车辆智能行为及其测试与评价,无人驾驶车辆智能行为及其测试与评价

轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法: 最近在研究航向预估控制，由于没有相关资料，所以一直在摸索中前进。轮式移动机器人航向跟踪一般控制方法是把期望航向与机器人实测航向之差作为控制器输入偏差，控制器输出控制量为机器人的前轮偏角.轮式移动机器人的航向与其纵向速度、横向速度、前轮偏角、机器人绕其重心的转动惯量、重心位置、前后轮侧偏系数以及实际道路情况等诸多因素有关。估计我们的小车会用PID控制调节吧。

《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): 《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)

使用kalman滤波实现动态行人检测与跟踪: 使用kalman滤波实现动态行人检测与跟踪

基于卡尔曼滤波的视觉行人跟随--解决目标轨迹预测: 应用卡尔曼滤波对机器人行人跟随--路径轨迹预测由于卡尔曼滤波能够依靠变量上一个时刻的值和当前时刻的值对下一时刻的值进行预测，我们如果依据前几个时刻的跟随目标轨迹坐标点，对下一个时刻的目标轨迹坐标点进行预测，不断的迭代，这里有个思路是当下一时刻目标没有丢失时，即track_ok_flag没有写0时，将不利用预测的目标轨迹坐标点值，直接用视频中识别到的目标做目标框跟随就完事了。 ...

多目标跟踪综述(一): 多目标跟踪，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轨迹。这些物体可以是任意的，如行人、车辆、运动员、各种动物等等，而研究最多的是“行人跟踪”。这是因为首先“行人”是典型的非刚体目标

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，能跟踪直线的matlab程序，

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》无人驾驶避障综述嗯，很惨，距离上次做国内外无人驾驶技术相关调研没多久，就来做无人驾驶避障调研。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

读《城市环境下无人驾驶车辆决策系统研究》有感（中国科学技术大学博士学位论文）: 1、将驾驶员驾驶过程看作是许多元操作的集合，假如我们能总结出所有的元操作模型，那么我们就可以最佳的拟合人类驾驶行为。 2、无人驾驶要解决的大问题是（行为决策+运动路径规划） 3、美国西南研究计划将智能驾驶行为分为：1高级导航模块（通过路口、超车、行人处理）、2基本运动模块（产生低级的驾驶行为，比如车道跟随、环道、转弯、避让障碍物、跟车、停车等）、3车辆路径模块（产生控制指令来控制车辆的转向角、...

基于模板匹配的运动目标跟踪: 一、实验目的通过该实验，初步了解模板匹配算法，体会并学习如何用该算法实现视频跟踪。二、算法概要模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标。已知在该图中有要寻找的目标，且该目标与模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。如图1 所示，设模板T 叠放在搜索图S 上平移，模板覆盖下的那块搜索图叫做子图，这块子图的左上角像素点在

无人驾驶之测试数据集: 目前，全球主流的自动驾驶测试数据集包括Cityscapes、Imagenet（ILSVRC）、COCO、PASCAL VOC、CIFAR、MNIST、KITTI、LFW等。 1.Cityscapes Cityscapes是由奔驰于2015年推出的，提供无人驾驶环境下的图像分割数据集。用于评估视觉算法在城区场景语义理解方面的性能。 Cityscapes包含50个城市不同场景、不同背景、不同季节...

【百度无人车差异化竞争分析】百度无人驾驶核心公司竞争力解读: 本文基于陆总（集团总裁兼首席运营官）宣布的百度Apollo计划的研究，进行差异化竞争分析。 4月19日，百度发布一项名为“Apollo”的新计划，将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。本人根据自己对行业的理解，简单阐述下对百度无人车的拙见，不对之处还请斧正。差异化优

无人驾驶车辆模型预测控制龚建伟pdf: 无人车辆轨迹跟踪入门必备本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方面的基础应用技术。由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。本书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，结合路径规划与跟踪实例给出了Matlab仿真代码和详细仿真步骤，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。本书一方面可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。本书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，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。

多关节机械臂轨迹规划和轨迹跟踪控制研究: 多关节机械臂轨迹规划和轨迹跟踪控制研究 本文提出了基于差分进化 (Differential Evolution) 优化 BP 神经网络求解机械臂运动学逆解的方法，并与 BP 神经网络进行了比较，仿真结果表明 DE- BP 神经网络求得的逆解精度高同时也分析了传统求解运动学逆解方法的不足之处。在关节空间和笛卡尔空间内分别进行机械臂的轨迹规划，在关节空间内通过运动学的逆解求得关节角度值序列，并采用五次多项式插值法进行运算，求得了关节空间内关节角的位置、速度和加速度的变化曲线。在笛卡尔空间内采用直线插补法完成了从初始位置到终止位置的轨迹规划，完成了目标指定任务。最后本文采用了双幂次趋近律与改进的终端滑模面相结合的滑模变结构控制策略，对平面两自由度机械臂进行轨迹跟踪控制研究。针对传统幂次趋近律收敛速度慢，抖振现象明显等缺点，采用了双幂次趋近律的滑模控制方法，保证了系统能够在有限时间内快速的到达滑动模面。与此同时传统的终端滑模面在对机械臂关节角的位置误差和速度误差跟踪时精度较低，也不能很好的控制 当系统进入滑动模面瞬间的状态情况，易于产生较强的抖振现象，因此本文又采用了改进的终端滑模面。将双幂次趋近律和改进的终端滑模面结合后，针对机械臂动力学方程推导出机械臂系统的控制律

百度Apollo计划跟踪：百度无人驾驶Apollo 1.0: 自百度宣布开放 Apollo 自动驾驶平台以来，很多开发者非常期待可以深入了解 Apollo 平台的开放内容，以便更充分高效的利用这个自动驾驶平台，研究并落地自己对于自动驾驶的诸多想法。为此，7 月 22 日，由百度开发者中心主办、极客邦科技承办的 73 期百度技术沙龙设置 Apollo 主题，现场百度资深架构师从 Apollo 的开放能力、Apollo 代码开放框架以及基于深度学习的 End...

基于STM32的GPS导航无人驾驶小车: 这是我用stm32和GPS模块做的无人驾驶小车，可以跑路线，设置一个目标经纬度后，那个小车就会自动向目标经纬度驾驶过去。核心是根据目标经纬度和当前经纬度解算出合适的方向角然后交由小车执行，，车上有陀螺仪，然后根据陀螺仪的反馈，用PID算法使得小车按照这个方向角去自行移动。

【增强学习在无人驾驶中的应用】: 转自：http://geek.csdn.net/news/detail/114247?ref=myread 欢迎订阅《程序员》！本文是无人驾驶技术系列的第六篇，着重介绍增强学习在无人驾驶中的应用。增强学习的目的是通过和环境交互，学习如何在相应观测中采取最优行为。相比传统的机器学习，它有以下优势：首先，由于不需要标注的过程，可以更有效地解决环境中存在的特殊情况。其次，可以把整个系统作为

深度学习在无人驾驶机器视觉上的应用: 深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，也就是摄像头上面。当然也可以用于雷达的数据处理，但是基于图像极大丰富的信息以及难以手工建模的特性，深度学习能最大限度的发挥其优势。

无人驾驶模型预测控制（六）-加入规划层的轨迹跟踪控制: 结合规划层的轨迹跟踪控制系统思想：局部规划+轨迹跟踪 局部规划：低精度模型+长周期 跟踪控制层：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控制层需满足的条件：实际跟踪轨迹与期望轨迹偏差尽量小优化出的控制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）离车最近的轨迹...

随机快速扩展树（RRT）路径规划算法代码实现: 随机快速扩展树路径规划算法代码实现，好几个例子，非常值得学习。

Robotics System Toolbox中的机器人运动(2)---圆的轨迹跟踪: 1、前记：在继Robotics System Toolbox中的机器人运动(1)，和具有逆运动学的2维轨迹跟踪（翻译--个人学习记录）这俩篇博客后，细细的研究了Robotics System Toolbox工具箱中的逆运动求解函数，发现必须要有足够的信息才能够将机器臂的各关节很好的控制起来，而足够的信息就是各关节的角度变化信息是怎样形成的。如Robotics System Toolb...

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