基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式，matlab与carsim联防控制
2024-03-15 15:20:15
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pytorch实现基于LSTM的高速公路车辆轨迹预测源码+数据集.zip 第1步：轨迹数据滤波，将原始US101和I-80的原始数据放入下图文件夹，运行代码"trajectory_denoise.py"，结果如下：
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第2步：移除不必要特征以及添加新特征，运行代码"preprocess.py"，结果如下：
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第3步：根据需要添加横、纵向速度和加速度特征，运行代码"add_v_a.py"，结果如下：
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第4步：按照滑动窗口法提取所需8s轨迹序列，运行代码"final_DP.py"，结果如下：
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第5步：最终合并US101和I-80数据集，为保证数据的均衡性以及充分利用数据集，随机采样10组数据集，每组按照6:2:2的比例划分训练集、测试集和验证集；运行代码"merge_data.py".
模型训练及测试
MTF-LSTM模型训练，运行代码"MTF-LSTM.py"
MTF-LSTM-SP模型训练，运行代码"MTF-LSTM-SP.py"
本文训练好的MTF-LSTM和MTF-LSTM-SP模型保存在文件夹/algorithm
2023-05-21 14:04:07
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无人驾驶车辆轨迹跟踪控制综述型参考英文文献！大家可以通过这篇文献对控制领域有一个大体的认知。
更多炸裂内容，详见公粽号 ：杰哥的无人驾驶便利店
2023-02-21 19:41:01
2.82MB
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无人驾驶车辆轨迹跟踪控制综述型参考英文文献！大家可以通过这篇文献对控制领域有一个大体的认知。
更多炸裂内容，详见公粽号 ：杰哥的无人驾驶便利店
2023-02-21 19:38:15
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该数据集包括2017年和2018年期间从科隆周围德国高速公路的无人机视频记录中提取的11万辆车辆的后处理轨迹，包括汽车和卡车（见图5）。 在六个不同地点，记录了60次，平均长度为17分钟（共16.5小时），覆盖了约420米长的路段。
2022-11-08 10:46:54
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基于模型预测控制设计的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题，资料包含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。
车辆在地面运动的动力学过程是非常复杂的，为了尽量描述车辆运动，需要建立复杂的微分方程组，并用多个状态变量来描述其运动。用于模型预测控制的模型只要能够表现出车辆运动学与动力学约束，就可以使模型预测控制器实现预定控制目的。本文通过建立能够尽量准确反映车辆运动特性，并且有利于模型预测控制器设计的简化车辆运动学模型。在此基础上，对建立的模型进行验证。
2022-04-20 18:08:41
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危险品车辆运输管理系统微信小程序源代码，功能包含echats数据分析、datatables报表、百度地图车辆轨迹跟踪、实时车载视频观看，信息管理，人员管理、车辆管理等
2022-04-15 09:43:00
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