Digital Self-tuning Controllers PDF版。需要的可以下载。

Motion Planning for Self-Driving Cars[多伦多大学]-含视频、课件与字幕.rar

汽车刹车距离matlab代码介绍 带我去自驾车！ 在过去的十年中，由于计算速度，传感器技术和大众关注度的提高，自动驾驶汽车的发展加速了。 本文探讨了如下所示的自动驾驶汽车的软件体系结构。 控制器使用模型预测控制（MPC）算法来预测汽车的未来位置，从而知道汽车的“车辆动力学”方程式和测量到的位置（当前状态）。 该算法适用于任何具有电子控制方向盘，油门和制动踏板的汽车。 您可以读取传感器值（相机，雷达，激光雷达，GPS）并直接从汽车上控制汽车，并与制造商联系以进行确认。 模型预测控制（MPC）算法 这种架构使您可以使用模型预测控制（MPC）控制车辆的加速，制动和转向。 上面显示的软件体系结构已在上图中显示的自动驾驶现代奏鸣曲上进行了测试。 它已在高速公路速度和城市行驶条件下成功进行了测试。 从当前状态开始，在每个采样时间步长上，都会在有限的范围内解决开环最优控制问题。 对于每个连续的时间步长，时间步长会在水平范围内解决基于新测量的新的最优控制问题。 最佳解决方案依赖于关于输入约束，输出约束以及最小化性能指标（成本）的过程动态模型。 该模型的成本方程式是简单的距离公式，它通过使成本误差最小化

We choose to go to the moon in this decade and do the other things, not because they are easy, but because they are hard. -- John F. Kennedy, 1962 欢迎来到Apollo的GitHub页面！ 是一种高性能，灵活的体系结构，可加速自动驾驶汽车的开发，测试和部署。 对于业务和合作伙伴关系，请访问。 目录 介绍 Apollo加载了新的模块和功能，但在进行旋转之前需要进行完美的校准和配置。 请详细检查先决条件和安装步骤，以确保您具备构建和启动Apollo的能力。 您也可以查看Apollo的体系结构概述，以更好地了解Apollo的核心技术和平台。 先决条件 [新2021-01] Apollo平台（稳定版）现在已升级，其中包含软件包和新版本的库相关性，包

活动记录器 添加作者 用于在 Mac OS X 上记录和分析计算机使用情况的脚本集合 activity_logger.pl在后台运行并监控计算机何时处于活动或空闲状态，以及哪个程序在前台。 它将将此数据存储在日志文件中。 提供了几个脚本来帮助分析记录的数据。 此代码在下获得 安装 将activity_logger.pl脚本存储在$PATH任何位置。 编辑它以设置要监视的用户以及应存储日志文件的位置。 通过设置启动代理在后台运行它。 例如，将文件net.michaelgoerz.activity_logger.plist放在~/Library/LaunchAgents ，内容如下（适应您的主目录路径）： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//E

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