学习无人车辆轨迹跟踪很好的一本书 本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。, 本书可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究参考资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。

最新完整英文电子版IEEE Std 2821-2020 IEEE Guide for Unmanned Aerial Vehicle-Based Patrol Inspection System for Transmission Lines(基于无人驾驶飞行器的输电线路巡逻检查系统的指南）。 传输线上的巡逻检查是一项艰巨的任务，涉及高电气安全风险，恶劣的工作环境和高工作量。 基于无人机的巡逻检查比步行巡逻检查更安全，更容易，以识别传输线和周围环境中的缺陷和风险。 通过优化的系统功能和性能，基于无人机的巡逻检查可以实现较高的检查质量，一致性，效率和覆盖范围。 本指南的目的是提供有关基于无人机的架空输电线路巡逻检查系统的系统组成，应用，功能和性能，测试方法和操作步骤的信息，从而帮助公用事业公司选择和使用正确的检查 特定应用程序的系统。

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首先，本文介绍了智能驾驶领域所用的环境感知传感器；对频发的交通事故进行了深度剖析；对传感器感知盲区进行深入研究；分析了智能汽车行驶过程中产生传感器感知盲区的不可避免性。传感器感知盲区内可能存在的障碍物，由于其不可直接观测性，会导致无人驾驶汽车不能对其进行有效的避撞措施，故需要对传感器感知盲区内可能存在的障碍物进行合理、有效的预测和规避。分析无人驾驶汽车事故频发的原因，建立合理的潜在障碍物运动学预测模型，对本文涉及的传感器感知盲区敏感区域进行数据挖掘，建立基于传感器感知盲区的主动避撞控制算法，以上为主动避撞系统的整体方案架构。 然后，拟将传感器感知范围被遮挡区域边界线作为传感器感知盲区内可能出现障碍物的位置，利用卷积神经网络实时识别传感器感知盲区的类别和位置；分析传感器感知盲区的运动趋势并且根据车辆的标准参数、行车工况等搭建传感器感知盲区潜在障碍物运动学预测模型，该模型可以较好的反应参数变化下车辆的运动状态，同时反馈出传感器感知盲区的运动趋势，为下一步基于传感器感知盲区进行智能驾驶汽车主动避撞奠定了良好的基础。 接着，以自车车速、感知盲区运动状态、车辆与感知盲区的相对距离等参数为基础，以基于前车行驶状态的安全距离模型为脉络，基于感知盲区内可能存在的静态障碍物建立传感器感知盲区安全距离模型，基于可能存在的动态障碍物，研究了基于传感器感知盲区的主动避撞算法并且进行了仿真试验。本文在ＭＡＴＬＡＢ以及ＣＡＲＳＩＭ中，进行不同工况下的仿真，并与未考虑传感器感知盲区的安全距离模型仿真结果进行比较，仿真结果表明：所建传感器感知盲区安全距离模型对现有安全距离模型在传感器感知盲区处做了补充说明，研究的主动避撞控制算法极大程度的提高了汽车的主动安全性能，且尤其适用于存在高大建筑物的弯道、交岔路口等道路环境。

首先分析了行人典型动作特征所表示的行走意图，揭示了行人在不同行走轨 迹下的动态特征转移规律；通过 7 层卷积神经网络模型识别行人在不同运动状态 下的典型动作特征，并基于动作特征的变化情况模拟了 4 种行人行走意图变化过 程，简洁明了的表示出行人实际轨迹变化时间点与行走意图改变时间点的差异。 然后对过街行人运动学特性进行分析，揭示了过街行人运动轨迹的变化对无 人驾驶汽车速度控制策略的影响，并结合行人行走意图的综合考虑，提出了基于动 作特征分析的行人轨迹预测算法，提前预测行人轨迹变化情况。 其次综合考虑行人因素(Pedestrian factor)、距离因素(Distance factor)和车速因 素(Speed factor)对主动避撞控制策略的影响，建立了不同轨迹工况下的 PDS 预估 安全距离模型；在此基础上，设计了行人主动避撞算法，通过轨迹交汇时间比较、 速度误差判断等方式规划制动策略，保障行人安全的同时兼顾制动过程的平缓性。 最后搭建 Carsim/Simulink 联合仿真模型，对比分析了传统安全距离模型与本 文所提 PDS 预估安全距离模型的制动距离和制动减速度值，表明 PDS 预估安全距 离模型在行人主动避撞算法中的优势；同时对 5 种行人轨迹变化工况进行仿真分 析，验证了所设计主动避撞算法的有效性；并结合实车试验进一步证明所设计的行 人主动避撞系统的安全性和可靠性。

无人驾驶模型预测第二章到第六章的代码

本教程利用MATLAB进行图像语义分割，从语义分割概念、模型搭建、图像标记、模型测试完整的展示了MATLAB语义分割的全过程。（本博主提供一对一技术支持服务，有需要的同学可以私信我哦）

精品报告系列2019-无人驾驶：AI+5G系列，通用无人驾驶的理想与现实-20190807-中金公司-35页.pdf

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