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用autocad绘制的自动泊车三段式行驶路径图，图中显示了泊车车辆起始位置的定位点，以及泊车过程中的实时车辆位置。

基于坐标补偿的自动泊车系统无模型自适应控制

自动泊车 Autoparking模拟一个典型的停车场的情况，其目的是重新定位了一系列manuevers的汽车，而附近的避开障碍物。 多亏了流行的强化学习算法Q-Learning，我证明了汽车能够自行停车，而无需任何外部输入。 一切，包括AI逻辑，都是从头开始用C ++实现的。 唯一的依赖关系是开源图形库（ ）。 想更多地了解它的工作原理？ 观看或阅读简短的。 享受！ Autopark训练模型演示 目录 跑步 关于 文件夹组织 bin- >包含构建后的可执行二进制文件构建- >包含编译过程中生成的.o目标文件缓存->包含Q和R的预训练权重，因此您可以跳过学习阶段conf- >包含配置文件docs- >包含.pdf文件，其中包含有关该项目的有趣信息。 看看吧！ 字体->包含应用程序使用的几种字体img- >包含上面的gif图像Makefile- >只是一个makefile 自述文

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收费公园 PayPark是一个用Python编写的开源自动泊车系统。 设置 Debian打包将是首选的部署方式。 在此之前，可以使用pip和本机Debian python软件包。 依存关系 sudo apt-get install python-pip sudo pip install -r requirements.txt 配置 配置分为三种不同的模式：生产，测试和开发。 编辑paypark/config.py以更改数据库和其他前端/ SMS设置。 @todo：记录配置选项及其作用 跑步 创建并填充演示数据库： python db.py --init --demo 运行Web应用程序： python app.py 登录到位于http://localhost:8085的Web界面： Email: demo@demo.com Password: demo 在另一个终端上，运行Twil

自动泊车代码Matlab ME149：机器人技术的最佳控制最终报告自述文件 肖恩·罗森·利维（Shane Rozen-Levy） 客观的 该项目的目标是为RC汽车产生最佳轨迹。 我们为汽车转弯和平行停车设计了轨迹。 代码 顶级功能 我的代码在主目录中有两个顶级功能。 MAIN_simpleCarParallelPark.m是平行停车的入口点。 Main_simpleCarUTurn.m是汽车掉头的入口点。 通用代码大纲 主要功能设置问题的参数化版本。 这样可以轻松更改道路尺寸等参数，如果时间是决策变量，则可以轻松更改。 然后，他们调用子例程目录中的simpleCarSubProblem.m。 simpleCarSubProblem使用传递给它的参数为dirColBvpTrap.m设置问题结构。 然后，dirColBvpTrap.m隐含梯形搭配，并将探头传递给fmincon进行求解。 依存关系 该项目是用MATLAB 2017a编写的。 主要功能的所有依赖关系都位于CodeLibrary目录或子例程目录中。 假设您不移动目录，这两个主要功能都会自动将目录添加到您的路径中。 没有其他依赖项

自动泊车代码Matlab 此文件夹包含与2016年开发的所有大学生项目相关的所有内容 自主船学位项目 这个专案会从船上的摄影机到android mobile进行即时串流。 Android移动设备创建wifi热点，而船上的Raspberry Pi通过外部wifi模块连接到它 Android Mobile充当tcp服务器，而船充当tcp客户端 Raspberry上的python代码用于控制船的运动，并充当数据通信的tcp客户端 通过USB与Raspberry Pi的其他arduino uno接口。 Arduino具有GPS，电磁罗盘，加速度计和Ph传感器迭代器。 Arduino不断从所有传感器读取数据，并通过串行端口将其输出到Raspberry Pi。 Raspberry pi将数据从arduino发送到android服务器。 此文件夹包含与项目有关的所有内容，但android软件代码除外。 间谍机器人 这个专案会执行从侦察机器人上的摄影机到android mobile的即时串流。 Android移动设备创建wifi热点，并且机器人上的Raspberry Pi通过外部wifi模块连接到它