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RRT-path-panning-algorithm
- 本文以自主驾驶车辆为实际应用背景．提出了一种改进的ＲＲＴ（快速随机搜索树）路径规划算法．该路 径规划算法将非完整性约束条件与双向多步扩展ＲＲＴ搜索算法相结合，在提高搜索效率的同时保证了规划路径的可 行性．同时将路径点作为Ｂ样条基函数的控制点，用三次Ｂ样条函数来拟合控制点生成平滑可跟踪的路径．通过在平 面障碍物环境下实验，验证了该算法的有效性．-ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＡＬＶ（ａｕｔｏｍａｔｉｃｌａｎｄｖｅｈｉｃｌｅ），ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＲＲＴ（Ｒａｐｉｄｌｙ
Wuliu
- 现代物流在我国才刚刚起步，管理信息程度还很低，发展过程有许多问题，例如：货物运输过程中不透明、信息传输滞后、车辆监管不力等。针对我国物流现状，本系统将ArcEngine与物流管理系统相结合，利用GIS技术建立一个可视化、智能化的物流管理系统，为物流企业高效科学的管理提供一个方便快捷的管理工具。 首先利用VB作为ArcEngine的二次开发语言，以此来完成整个系统的界面设计以及基础信息设置，包括基础地理数据底层、最短路径分析等。 其次利用Access建立货物和车辆的信息数据库，包括货物的基
CarSim_Matlab联合仿真20131218得到的成功版test
- 基于carsim与matlab联合仿真的无人车辆路径规划与轨迹重规划(Path planning and trajectory re planning of unmanned vehicle based on CarSim and MATLAB joint simulation)
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
无人驾驶车辆模型预测控制
- 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。
无人驾驶RHCcontrol
- 路径规划和运动控制的同化是自主车辆的关键能力。纯粹追求 控制器是一种流行的前轮转向车路径跟踪算法。然而，他们的表现 相当有限的速度相对较低。在本文中，我们提出了一种模型预测主动偏航控制实现。 适应车辆稳态侧向动力学改善的纯追踪路径跟踪 高速跟踪性能。在所提出的策略之间进行了比较的数值分析。 以及传统的纯追踪控制器方案。在迭代中对三条不同的路径进行了测试。 提高速度从1米/秒至20米/秒。传统的纯追踪控制器无法维持。 车辆速度稳定在5m／s以上。 跟
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
LQR_Pathtracking
- 线性约束下基于LQR方法的车辆路径跟踪，用于无人驾驶。(Vehicle path tracking based on LQR method under linear constraints is used for unmanned driving.)
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)