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。

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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

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