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小车C语言代码
- 树莓派智能小车开发，实现远程控制，超声避障，循迹等功能(Raspberry pie intelligent vehicle development, remote control, ultrasonic obstacle avoidance, tracking and other functions)
第4章
- 用CARSIM搭建车辆模型，采用模型预测控制器实现轨迹跟踪控制，仿真了无人车对圆形轨迹的跟踪(Using CARSIM to build the vehicle model, using the model predictive controller to realize trajectory tracking control, and simulating the tracking of the circular trajectory by the unmanned vehicle)
6、ZY08-C循迹、红外避障、遥控综合程序
- 51单片机控制的循迹避障小车，支持红外遥控，可以实现前进后退左右和循迹切换(51 single-chip microcomputer to control the vehicle obstacle avoidance tracking, support infrared remote control, can achieve forward and backward about tracking and switching)
模型预测控制
- 基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题研究(Research on trajectory tracking problem of driverless vehicle based on model predictive control)
智能车
- 电磁式自寻迹导航智能车，附硬件设计电路和C编程代码(Electromagnetic self tracking navigation intelligent vehicle)
c
- 车辆及车道线的检测与跟踪 包含所需动态库(Vehicle and lane detection and tracking include required dynamic libraries.)
基于运动学模型的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题研究
- 无人驾驶车辆模型预测控制仿真程序，通过建立运动学模型，对跟踪控制进行了研究(Simulation control program for unmanned vehicle model predictive control. Through the establishment of a kinematic model, the tracking control was studied.)
模型预测控制
- 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(The trajectory tracking of unmanned vehicles based on model predictive control design is accompanied by MATLAB programming and detailed modeling process. Students studying the steering of th
中科微GPS模块 V3.2
- 本文将选用一块支持 BDS/GPS 双模定位并具有低功耗特 点的芯片 ATGM332D-5N-3X 作为手持定位终端的定位模块。 ATGM332D-5N-3X 支持两种卫星导航系统进行组合定位，包括中国的 BDS （北斗卫星导航系统）， 美国的 GPS 。该模块具有 32 个跟踪通道，两个卫星导航系统的 GNSS 信号可同 时被接收，从而实现联合定位的功能。 ATGM332D-5N-3X 模块具有高灵敏度、 低功耗、低成本等特点，适
卡尔曼+强跟踪+自适应滤波算法应用于汽车
- 电动汽车永磁同步电机的卡尔曼滤波，强跟踪算法(Kalman filter and strong tracking algorithm for permanent magnet synchronous motor of electric vehicle)
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
lqr
- 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》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)
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)