标题中的“预瞄跟踪控制算法”是汽车动态控制系统中的一个重要概念，它涉及到车辆在行驶过程中的路径跟踪和稳定性。预瞄跟踪控制（Predictive Path Tracking Control）是一种先进的控制策略，其核心思想是根据车辆当前状态和未来可能的行驶路径，预测未来的车辆行为，并据此调整车辆的驾驶参数，如转向角或油门深度，以实现精确的路径跟踪。 描述中提到的“单点或多点驾驶员模型”是模拟驾驶员行为的不同方法。单点模型通常简化驾驶员为一个点，考虑其对车辆输入的影响，而多点模型则更复杂，可能包括驾驶员的身体各部位的动作以及视线等多方面的因素，以更真实地模拟驾驶行为。这里的“横制”可能指的是车辆横向动态控制，即车辆在侧向的稳定性和操控性。 “纯跟踪算法”是另一种路径跟踪控制策略，其目标是使车辆尽可能接近预定的行驶轨迹，通常通过优化控制器参数来实现最小误差跟踪。这种算法在自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）中有着广泛应用。 “carsim和MATLAB Simulink联合仿真”意味着使用了两种强大的工具进行系统仿真。CarSim是一款专业的车辆动力学仿真软件，常用于车辆动态性能分析；MATLAB Simulink则是一个图形化建模环境，适合构建和仿真复杂的系统模型。将两者结合，可以创建出详尽的车辆控制系统模型，并进行实时仿真，以便测试和优化控制算法。 标签中的“matlab 算法 范文/模板/素材”表明提供的内容可能包含MATLAB编程的示例、算法实现模板或者相关研究素材，可以帮助学习者理解和应用预瞄跟踪控制算法。 压缩包内的文件可能是关于这个控制算法的详细解释、仿真步骤或者代码示例。"工程项目线上支持预瞄跟踪.html"可能是项目介绍或教程文档，"工程项目线上支持预瞄跟踪控制算.txt"可能是算法描述或代码片段，而"sorce"可能是一个源代码文件夹，包含了实际的MATLAB代码。 这个资料包提供了一个全面的学习资源，涵盖了预瞄跟踪控制算法的设计、驾驶员模型的建立、车辆横向控制的仿真，以及如何使用MATLAB和CarSim进行联合仿真。对于研究汽车控制系统的学者、工程师或是学生来说，这是一个非常有价值的学习材料。通过深入学习和实践，可以掌握高级的车辆动态控制技术，并提升在自动驾驶和汽车电子领域的能力。

针对一个扫描周期内单个目标可能产生多个量测的问题, 提出一种基于标签随机有限集的扩展算法. 结合脉冲扩展标签多伯努利(-GLMB) 滤波器和多量测模型, 推导出新的更新方程; 采用假设分解策略对关联过程进行降维, 避免了量测分组过程. 实验分析表明: 所提出算法能对目标数进行无偏估计, 在低探测概率条件下跟踪性能明显优于多量测概率假设密度(MD-PHD) 算法; 计算开销在量测较少时高于MD-PHD, 量测个数增加时增幅低于MD-PHD.

用于跟踪算法的多类研究的参数化模糊自适应K-SVD方法

提出了一种特征权值与尺度自适应的核相关跟踪算法。提取目标搜索区域的方向梯度直方图（HOG）特征和颜色名（CN）特征进行自适应权值融合，通过融合特征的相关滤波响应图的峰值找到目标位置；利用权值较大特征的相关滤波响应图的峰值和峰值旁瓣比的乘积作为尺度评估依据，对目标尺度进行粗略估计和精确估计，从而得到目标的最佳尺度。通过在目标跟踪标准（OTB-2013）数据集上的仿真实验，结果表明相比核相关滤波跟踪算法以及其他5种跟踪算法，所提算法在跟踪精度和成功率方面都有明显提高，跟踪精度为0.799，成功率为0.723，能较好地适应目标尺度的变化。

涵盖opencv自带的"csrt"，"kcf"，"boosting"，"mil"，"tld"，"medianflow"，"mosse"，完整示例

carsim+simulink联合仿真实现变道 包含路径规划算法+mpc轨迹跟踪算法 可选simulink版本和c++版本算法 可以适用于弯道道路，弯道车道保持，弯道变道 carsim内规划轨迹可视化 Carsim2020.0 Matlab2017b

目标跟踪是计算机视觉和图像处理的一个重点课题,在视频监控、机器人视觉导航以及智能交通控制中具 有广泛的应用前景。通过粒子滤波技术,研究了如何整合颜色特征、前景信息和积分图运算等技术实现视频目标跟 踪的粒子滤波算法。在对目标进行分割中采用了混合高斯背景建模方法;同时结合积分直方图的计算方法对颜色特 征进行分段统计及相互遮挡的判断,实现基于粒子滤波的目标跟踪算法的优化,解决跟踪中诸如遮挡、光照变化、背 景干扰、尺寸变化等难以解决的问题。实验结果表明提出的方法达到了预期目标。

JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助 JPDA 雷达目标跟踪算法matlab源程序，能实现两个匀速直线运动目标。 感谢原作者，希望对大家有所帮助

由于实际场景复杂多变，目标在运动过程中往往会出现形变、遮挡等问题，增加了跟踪的难度。为了解决上述问题，提出一种基于特征点匹配的自适应目标跟踪算法。算法初始化时在选定的目标区域内提取特征点，跟踪过程中通过对前后两帧的特征点进行匹配，计算出目标的位置、尺度和旋转变化，进而实现对目标的跟踪。同时通过对特征点的不断更新，可以使算法具有一定的抗遮挡能力。实验表明，该方法在实际应用中效果很好。

背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。