线性跟驰模型的matlab代码

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 阿图尔·阿查里亚（Atul Acharya） 结果 无味卡尔曼滤波器（UKF）是常规扩展卡尔曼滤波器（EKF）的扩展。 UKF允许使用非线性模型（与EKF不同，后者假定为恒定速度模型）。 UKF允许： 恒定转速和速度（CTRV） 恒定转速和加速度（CTRA） 恒定的转向角和速度（CSAV） 恒定曲率和加速度（CCA） 该项目在给定的数据集上假设CTRV运动模型。 为了处理非线性模型，UKF通过无味转换进行工作。 在Predict阶段，它首先生成Sigma点，对其进行扩充，然后预测平均状态向量和过程协方差矩阵。 在更新阶段，将sigma点转换为测量空间，然后基于传感器（雷达/激光雷达）的测量值应用更新，以获取状态向量和过程协方差矩阵的新值。 UKF项目的结果如下所示。 还显示了UKF参数，以及每个数据集的结果RMSE值。 选择UKF参数以在所需范围内优化RMSE。 在数据集1上，[px，py，vx，vy]值的RMSE值在所需的[0.09、0.09、0.65、0.65]范围内 在数据集2上，[px，py，v

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 介绍 无味卡尔曼滤波器是对扩展卡尔曼滤波器进行改进的一种方法。 与EKF不同，UKF不会线性化状态方程。 它依赖于构建通过状态向量模型传播的sigma点。 下面显示的是该项目的两个数据集的结果。 以使标准化归一化平方接近其统计期望值的方式选择噪声参数。 雷达测量空间为三维（rho，phi，rho_dot），并且95％置信区间的卡方值为7.8。 激光雷达的测量空间为二维（x，y），95％置信区间为1的卡方值为6。对这两个值进行平均可以预期所有预测状态中约5％的卡方值为7或7。更高。 对于所选的噪声参数，这大约是正确的。 依存关系 cmake> = v3.5 使> = v4.1 gcc / g ++> = v5.4 基本制作说明 克隆此仓库。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“数据/”中找到一些示例输入。 例

对于路径规划模块，本文首先限定场景为高速公路场景，由于高速公路这类场景 在远途行驶中时间占比较大，以及交通事故发生情况更为惨烈等特点，因此对车辆编 队的相关研究具有现实意义；其次，针对几种常见的路径规划算法无法在有限探测环 境下做出有效的路径规划这一问题，本文将增量式算法应用于车辆编队场景中，并对 此进行了相应的优化和改进。增量式路径规划算法能够有效处理路径中动态增加的障 碍物，并以较小的计算量得到避让路径，基于此，本文对避让路径的相关参数做出改 进，能够调节车辆的避障意愿。因此车辆在相对宽阔的道路环境中，可通过增大避障 意愿来增加与障碍物车辆的距离，提早做出避让动作，使车辆能够更加安全舒适的行 驶。本文对该算法进行了相关的算例验证。 对于车辆跟驰控制模块，针对传统车辆编队跟驰控制模型未考虑领航车辆横向变 换车道的问题，本文将车辆横向与纵向运动相结合作为跟驰控制方法，并增加对车辆 通信延迟的考虑。传统的跟驰控制直接将领航车辆相关运动信息作为跟驰车辆的系统 输入，本文将车辆通信作为车辆间信息交换的方式，因此考虑通信延迟对于车辆编队 跟驰控制的影响，最后通过 Matlab/Simulink 进行了相关的仿真验证。

处理NGSIM出具，通过Python代码实现对同一时间跟驰前车的速度读取与写入，并将两车速度差结果写入表格。

车辆跟驰模型

应用分子动力学研究了车辆跟驰特性,探索了车辆跟驰的需求安全距离及其应用模型构建。通过赋予跟驰模型多个刺激项的反应权重,运用数学演绎方法,推导出驾驶员对各种刺激反应同向性的状态方程。在此基础上提出了描述跟驰变化过程的分子跟驰模型。数据验证和试验对比分析结果表明,分子跟驰模型对跟驰状态的描述更加全面和贴切,弥补了速度跟驰模型的不足,完善了交通流跟驰理论。

用pyhton编写的IDM模型，可以实现交通流仿真，包括跟驰和换道

城市环路车流波传播状态模糊车辆跟驰模型，袁月明，关伟，应用模糊推理建立车流波传播状态车辆跟驰模型，首先对视频采集技术采集的实际环路车流波数据进行统计分析得出车流波传播状态下车

使用Python对NGSIM数据集中车辆跟驰部分的数据进行了筛选和提取，筛选出了连续时间戳下目标车辆对应前车的相关信息并进行整合