（1）Frenet坐标系下动力学建模 （2）自动驾驶车辆的换道轨迹规划 针对五次多项式换道法仅在初始时刻规划换道轨迹的问题，本文结合行驶环境边 界条件，建立五次多项式换道轨迹模型。将换道轨迹规划解耦成横、纵向轨迹规划。 综合考虑换道性能指标，建立横向轨迹优化模型。 （3）自动驾驶车辆的换道轨迹跟踪控制 针对轨迹跟踪控制算法计算量大，鲁棒性差等问题，本文对横、纵向轨迹跟踪进 行解耦控制，从而降低计算量。采用实验的方法，制作油门/刹车标定表，通过双PID 控制器进行纵向轨迹跟踪控制；采用Ackermann公式设计控制函数，将滑模切换函数 替换为状态向量的第四个状态量，从而证明系统运动点到达滑模面以后，不受外界扰 动影响，具有较好的鲁棒性；通过李雅普诺夫函数证明了系统可以在有限时间内到达滑模面。 （4）高速行驶环境下两种换道场景的仿真验证 通过Matlab/Simulink分别与Prescan、Carsim联合仿真，对自动驾驶车辆的换道 轨迹规划与跟踪控制进行仿真验证。仿真结果表明，加入模型预测控制算法的五次多 项式轨迹规划方法可以有效的动态规划换道轨迹。

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AI换脸是指利用基于深度学习和计算机视觉来替换或合成图像或视频中的人脸。可以将一个人的脸替换为另一个人的脸，或者将一个人的表情合成到另一个人的照片或视频中。算法常常被用在娱乐目上，例如在社交媒体上创建有趣的照片或视频，也有用于电影制作、特效制作、人脸编辑工具和虚拟现实。但也有可能被滥用，用于欺骗、虚假信息传播或隐私侵犯。 随着AI换脸技术的广泛应用，这也引起很多的关注和担忧，因为它可以用于制造虚假的视频内容，可能导致社会和政治问题。AI换脸技术也会引发法律和伦理问题，包括隐私问题和身份验证问题。滥用这些技术可能导致个人的声誉受损，也可能用于欺骗和诈骗。 AI换脸技术不断发展，变得越来越先进的同时，也有研究人员和技术公司努力开发检测和防御AI换脸的方法，以应对滥用和虚假信息传播的问题。 这里结合实现了一些常用的AI换脸技术，从人脸检测到人脸关键点检测，再到AI换脸，然后使用算法进行人脸修复和超分，以便大家更好的了解AI换脸这个智能算法，只能全面的理解才能做到更好的防范。

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主要介绍了利用HTML5+Socket.io实现摇一摇控制PC端歌曲切换，非常具有实用价值，需要的朋友可以参考下。

Qt编写可换肤的中文双拼输入法 1：各Qt版本（Qt4.6-Qt5.4）、各操作系统（windows、linux、嵌入式linux-ARM）全编译运行通过，界面一致。 2：支持小写、大写、中文三种模式输入，自由切换。 3：支持单拼双拼词组输入，网上大部分只支持单个汉字输入。 4：智能分页算法，可任意翻页查看汉字词组。 5：除了支持鼠标单击软键盘输入外，还支持实体键盘同步输入，代码中有映射处理，对应实体键盘的按键会反应到软键盘处理。 6：七套精美皮肤样式选择，鼠标右键任意换肤。 7：代码优化到极致，包括注释和所有完善性代码处理总共不到500行。 8：除了可以单击软键盘和实体键盘上的数字来选择对应的汉字外，还支持鼠标单击汉字显示处来选择汉字。 9：无边框窗体，可拖动移动。 10：sqlite数据库存储汉字字库，可自由添加自定义的词组。 11：参考实体键盘布局，更逼真。 12：界面布局、字库算法、界面切换100%首创处理，与任何网上的Qt输入法处理方式和布局截然不同。、 13：用法简单极致，只需要在项目中添加输入法界面类（共三个文件frminput.h/frminput.cpp/frminput.ui），然后在main函数中引入头文件#include "frminput.h"后调用frmInput::Instance()->hide();即可。整个工程都可以用。

依据车辆编号将US101中的数据进行整合，筛选发生换道行为的车辆及其周围（主要是目标/旁边车道的前后方车辆）信息，每一个车辆整理为一个excel，每一个excel包括多个sheet，每一个sheet都是一个时刻的本车和周围车辆的全部信息，信息全面，价格低廉，适合与做无人驾驶相关的决策规划，轨迹分析预测等同学！

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

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