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自动驾驶规划控制-nmpc路径规划和mpc路径跟踪 matlab和simulink联合仿真，非线性mpc路径规划，线性mpc路径跟踪

聚合视图对象检测 此存储库包含用于3D对象检测的聚合视图对象检测（AVOD）网络的Python实现的公共版本。 （ ，（ ，，（ ，（ 如果您使用此代码，请引用我们的论文： @article{ku2018joint, title={Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation}, author={Ku, Jason and Mozifian, Melissa and Lee, Jungwook and Harakeh, Ali and Waslander, Steven}

(1) 建立自动驾驶电动汽车纵向动力学仿真模型。以某自动驾驶电动汽车为研究对 象， 分别在Matlab/Simulink 和CarSim 环境下搭建了纵向动力学简化模型和整车动力学 模型， 结合模型分析电动汽车的纵向动力学特性， 通过对比实车试验数据与仿真结果， 验证了模型的正确性。 (2) 设计了车速控制系统的整体框架。为实现不同行驶工况下车速的准确控制， 采 用分层式结构设计控制系统， 从车速控制需求出发， 制定了定速与跟随两种控制模式， 细分行驶工况并合理约束其中的关键参数， 为后续速度控制算法设计打下基础。 (3)采用分层式结构设计车速控制系统。上层控制器根据目标车速决策出期望加速 度， 通过建立控制对象模型、车间运动学模型、安全车间距模型， 综合考虑安全性、 舒适性、经济性、跟随性四个性能指标， 结合MPC 模型预测优化控制算法建立目标函 数， 并将其转化为二次优化问题， 求解出汽车行驶的期望加速度。 (4)基千Matlab/Simulink 与CarSim 联合仿真平台搭建了电动汽车速度控制系统， 针对典型的纵向行驶工况， 对所设计的车速控制策略进行仿真验证。

基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。 基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。

（1）Frenet坐标系下动力学建模 （2）自动驾驶车辆的换道轨迹规划 针对五次多项式换道法仅在初始时刻规划换道轨迹的问题，本文结合行驶环境边 界条件，建立五次多项式换道轨迹模型。将换道轨迹规划解耦成横、纵向轨迹规划。 综合考虑换道性能指标，建立横向轨迹优化模型。 （3）自动驾驶车辆的换道轨迹跟踪控制 针对轨迹跟踪控制算法计算量大，鲁棒性差等问题，本文对横、纵向轨迹跟踪进 行解耦控制，从而降低计算量。采用实验的方法，制作油门/刹车标定表，通过双PID 控制器进行纵向轨迹跟踪控制；采用Ackermann公式设计控制函数，将滑模切换函数 替换为状态向量的第四个状态量，从而证明系统运动点到达滑模面以后，不受外界扰 动影响，具有较好的鲁棒性；通过李雅普诺夫函数证明了系统可以在有限时间内到达滑模面。 （4）高速行驶环境下两种换道场景的仿真验证 通过Matlab/Simulink分别与Prescan、Carsim联合仿真，对自动驾驶车辆的换道 轨迹规划与跟踪控制进行仿真验证。仿真结果表明，加入模型预测控制算法的五次多 项式轨迹规划方法可以有效的动态规划换道轨迹。

基于STM32单片机的疲劳驾驶酒精检测安全驾驶系统（源码+原理图+全套资料）