车辆跟驰模型

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

线性跟驰模型的matlab代码Tagme机器学习竞赛 内容 该软件包包含以下MATLAB函数： standardizeImage.m：将图像重新缩放为标准尺寸。 computeFeatures.m：计算密集的SIFT关键点和描述符。 QuantizeDescriptors.m：将视觉描述符量化为视觉单词。 computeHistogram.m：计算视觉单词的空间直方图（从要素开始）。 removeSpatialInformation：将空间直方图简化为简单的直方图。 computeHistogramFromImage.m：计算视觉单词的直方图（从图像开始）。 computeHistogramsFromImageList.m：将computeHistogramFromImage应用于图像列表。 trainLinearSVM.m：了解线性支持向量机。 displayRankedImagelist.m：可视化图像的已排序列表的子集。 getImageSet.m：扫描目录以查找图像。 main.m：要运行的主脚本。 这将根据需要调用其他脚本。 createOutput.m：加载测试数据和保存

线性跟驰模型的matlab代码专案 汽车的速度模型预测控制[Matlab / Simulink]： 该项目涉及自动驾驶汽车的速度调节，其思想是相对于道路的不同角度保持速度恒定。 使用的模型如下： 其中v是汽车的速度， θ是道路的角度， F是施加在汽车上的力。 传感器测量角度θ和速度v ，系统输入的是力F。 使用的架构是卡尔曼滤波器，用于将传感器的测量结果与此数学模型集成在一起，从而估算系统状态。 为了控制系统，设计了模型预测控制算法，并采用了增量公式，以实现对高速度参考的完美跟踪。 癫痫发作的预测[Matlab / Simulink]： 这是我的MsC论文项目，我开发了一种新的机器学习和识别算法，能够通过EEG记录提前（至少15分钟）预测癫痫发作。 该算法识别EEG信号的AR模型并训练支持向量机，以便从癫痫发作之外的信号中识别出癫痫发作前的信号。 此外，执行主成分分析以减少大量特征。 罗马的“ Policlinico Gemelli”提供的录音数据库对结果进行了测试，结果确实令人鼓舞。 卡尔曼滤波器[C ++]： 我设计了一个c ++代码，该代码实现了在“速度模型预测控制”项目期间设计

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近年来车联网技术飞速发展，其中 V2V(vehicle-to-vehicle) 车 - 车互联通信技术是一 项非常重要且具有重要推广价值的技术。大量文献研究表明： V2V 技术可以让车 - 车之 间相互 “ 对话 ” 分享车辆位置和运动状态信息，扩展司机 “ 视距 ” 范围， V2V 技术在预防碰 撞事故、提升道路通行效率和降低排放方面具有巨大优势。

线性跟驰模型的matlab代码ADAS_Functions_MATLAB 适用于ADAS功能的Matlab代码 汽车挂车系统的混合A *算法 路径优化不包括在内，并将进一步添加。 和讨论了类似的汽车拖挂车路径规划算法 区别在于，挂接点不仅可以设置在后轴的中点，而且可以设置在车身的后点，这对于拉拖车的汽车来说更为普遍。 垂直停车 平行停车 参考： 汽车拖车系统的路径跟踪 此处，使用精确输入/输出线性化技术的操作方法来计算方向盘角度。 直线路径追踪 圆路径追踪 参考： 逆转通用的一拖系统：渐近曲率稳定和路径跟踪 基于模型预测控制的汽车路径跟踪 将两个不同的状态空间方程式应用于路径跟踪。 与转向角相比，转向角比率作为控制信号可以使系统更加稳定。 可以在下图中找到。 转向角作为控制信号 转向角速度控制信号 参考： 基于非线性模型预测控制的汽车挂车系统路径跟踪 在这里，非线性模型预测控制用于计算方向盘角度。 直线路径追踪 参考： 执照 麻省理工学院 作者

目的： 1、 了解交通流微观跟驰模型的基本原理。 2、 理解掌握线性跟驰模型的建模机理、局部稳定性和渐进稳定性分析及其仿真方法 3、 了解线性跟驰模型的特点、掌握稳态流分析的基本原理。 内容： 1、 讲解交通流微观跟驰模型的表示形式。 2、 安排学生编写线性跟驰模型的仿真软件，并分析其稳定性以及运行特性。

基于OV模型的典型交通流跟驰模型MATLAB程序,可通过调节灵敏度、车头间距等参数改变仿真条件,可为学习最有速度模型的初学者提供一定的帮助

为了克服经典最优速度（OV）模型仅依据车间距单一因素调整跟驰车最优速度的局限性，在考虑前导车与跟驰车最优速度差信息对交通流稳定性影响的基础上，提出了一种改进的最优速度差（OVD）模型，并通过小振幅摄动法对模型进行了稳定性分析，推导了模型的稳定性条件。最后对改进OVD模型进行了数值仿真。通过线性稳定性分析，发现考虑前后车辆最优速度差后，自由流稳定的临界驾驶员反应灵敏度系数明显减小，稳定区域显著增加。仿真结果表明，与OV跟驰模型相比，在相同初始扰动条件下，改进OVD模型能够明显增强交通流的稳定性。