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pid控制器代码matlab 自适应巡航控制 概述 使用Faster R-CNN通过KITTI数据集的视频检测高速公路车道，汽车和交通信号灯 使用各种图像处理和相机校准技术来确定检测到的物体在3D空间中相对于本车的位置 包含在MATLAB SIMULINK中基于PID的控制系统的实现，以运行具有车道保持功能的现代巡航控制系统 使用信号时态逻辑规范进行模型检查和鲁棒性测试 跑步 要运行此代码，请打开一个新的Matlab 2020项目并导入项目文件。 要运行的主要文件是MP1_b_source文件夹中的ACCBreach_MP1_b.m。 文件名中带有MP1_a的任何文件都严格用于本车的PID控制器实现。 MP1_b_source文件夹中的所有文件与视觉系统一起使用PID控制系统，该视觉系统是通过更快的R-CNN实现的。 使用用于公路驾驶的KITTI数据集对模型进行了训练和校准。

巡航控制是保证车辆安全行驶的基本功能之一，更是车辆自主行驶的关键技术。针对无人车的巡航控制问题，本文首先回顾和评述了前人的研究工作，然后选择了一款两轮驱动的无人车模型，考虑了安全车辆之间相对距离的限制因素、速度的限制因素、传感器时间滞后因素，设计了简化的巡航控制律，并在MATLAB下完成了仿真验证，仿真结果证明了设计思路的可行性。

为实现智能车辆的自适应巡航功能,基于车速跟踪及PI D控制理论设计了具有上下两层结构的自适应巡航控制系统.下层控制器根据上层控制器计算出的期望车速对节气门开度和制动力矩进行协调控制.在保证控制精度的前提下简化了算法.多种工况下的仿真实验表明控制器的控制效果良好.

adas,弯道巡航控制算法，以及自动驾驶学习资料， 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6.规划控制相关的算法论文介绍 7.等等总共3G多的资料

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matlab建立汽车模型代码激光雷达巡航 激光雷达巡航是我的 2005 Mazda6 的 1 级自主主动巡航控制系统。 通过与我的方向盘巡航控制按钮和激光雷达装置连接，可以改变与前方物体的距离。 请首先阅读此项目网站以了解系统概述。 这将有助于理解此处的文件。 包含在此回购中： 2 Matlab 文件和 jpg 图像： 这些是在项目概念化过程中使用的。 尽管由于各种原因没有在最终硬件上使用，但它们在开始时提供了宝贵的知识。 Scene_creation.m 根据我在卫星图像上手动绘制绿线图来构建环境。 基本上为下一个要与之交互的 matlab 文件创建一个二维模型。 ACC_code_tests.m 通过发射蓝色光束来运行“虚拟激光雷达”，碰撞是红点。 来自scene_creation.m 的对象根据红点的大小、角度和位置进行识别，并用白色标记。 这段代码非常繁重，可能太多了，无法在 Arduino 上运行。 因此，在最终的 arduino 硬件上运行了一个大大简化的代码。 4 个 Arduino Ino 文件： 这些在构成 Lidar Cruise 的 4 个 arduino 上运行

全速自适应巡航控制系统（ACC）性能要求及试验方法征求意见稿

整车体系统建模包括：复杂的车辆模块，发动模块，控制器模块，该模块包括ACC车辆的上层和下层控制器。下层控制器计算出期望加速和减速命令，并且将加速和制动命令传送到上层控制器，并且提供油门／制动命令，该命令控制节汽门与剎车系统，通过剎车系统减慢车速，并且保持与前车的安全车距。该系统的模型器是基于比例积分控制策略(PI)设计的。PI控制策略是上层控制器的最合适的控制策略，因为它在系统的当前状态下在线而不是离线地解决最优控制问题，同时能够考虑操作约束，自行调整与前车的距离。

信号控制交叉口是城市道路交通网络中的基本节点，车辆在通过交叉口时频繁地启停和加减速等严重降低了交叉口的通行效率，并产生了更高的燃料消耗和污染物排放。无人驾驶技术中的车路协同技术和自适应巡航控制 (Adaptive Cruise Control，ACC) 技术为缓解交叉口处的交通拥堵和提高节能减排水平带来了新的契机。ACC 车辆可以通过车载检测设备和传感器技术等实时获取自身与前车的行驶状态