内容概要：本文介绍了自主代客泊车（AVP）的理论与实践，由上海交通大学溥渊未来技术学院副教授秦通主讲。课程分为十个章节，涵盖了从自主停车的基础概念到具体技术实现的各个方面。课程首先介绍了自主停车的意义及其应用场景，如减少停车难度、节省时间和优化资源利用。接着详细讲解了坐标变换、运动估计、相机模型、语义分割、停车场地图构建、语义定位、轨迹规划以及车辆控制等关键技术。每个章节都配有相应的作业，帮助学生巩固所学内容。最后，课程还包括一个最终模拟项目和前沿分享，使学生能够全面掌握AVP的技术体系。 适合人群：对自动驾驶和智能交通领域感兴趣的高校学生、研究人员及工程师，尤其是具备一定编程基础和技术背景的学习者。 使用场景及目标：①了解AVP的基本原理和应用场景；②掌握自主停车系统的核心技术，如坐标变换、感知、规划和控制；③通过实际项目操作，提升动手能力和解决实际问题的能力；④为未来从事自动驾驶相关研究或工作打下坚实基础。 其他说明：本课程要求学员具备Linux系统操作、C++编程技能、ROS使用经验以及Python/Pytorch的基础知识。此外，硬件方面需要一台配置有Nvidia GPU的计算机，以支持深度学习相关的实验。课程还提供了丰富的参考资料和学习材料，帮助学生更好地理解和掌握相关知识点。

电动汽车定速巡航控制器 基于整车纵向动力学作为仿真模型 输入为目标车速，输出为驱动力矩、实际车速，包含PID模块 控制精度在0.2之内，定速效果非常好 自主开发，详细讲解，包含 资料内含.slx文件、lunwen介绍 电动汽车定速巡航控制器是一种先进的电子装置，主要用于维持电动汽车以某一设定的速度稳定行驶，这对于提高驾驶的便利性和安全性具有重要意义。这种控制器通常基于整车纵向动力学模型来进行工作，它能够根据驾驶员设定的目标车速，通过精确控制输出的驱动力矩来调节车辆的实际行驶速度。在这个过程中，PID（比例-积分-微分）控制模块发挥着核心作用，通过实时调整驱动力矩来确保车辆速度的稳定，同时控制精度非常高，一般可以控制在0.2%以内，这意味着车辆的速度可以非常精确地维持在设定值附近。 从文件列表中可以看出，相关资料包含了技术分析文档、控制器的工作原理说明、以及一些示例图片和仿真模型文件。这些资料的详尽程度表明开发者在自主开发的过程中进行了深入的研究和细致的实验验证。通过这些文件，我们可以看到定速巡航控制器不仅仅是一个简单的装置，它涉及到复杂的算法设计和动力学分析，这些都是确保其稳定性和精度的关键因素。 此外，文档中提到的“slx”文件和“lunwen介绍”可能分别指代仿真模型的文件格式和论文或研究报告的介绍。这些文件对于理解电动汽车定速巡航控制器的内部工作原理、实现方法和实际应用具有重要的参考价值。尤其对于那些需要进行控制器性能评估、优化或者进一步开发的工程师和技术人员来说，这些资料是宝贵的资源。 电动汽车定速巡航控制器不仅仅是一个简单的设备，它是一个集成了精确控制算法和复杂动力学模型的高科技产品。通过对这类控制器的研发和应用，可以显著提升电动汽车的驾驶体验，降低驾驶者的疲劳度，同时也能为节能减排做出贡献。

智能体协同：无人车、无人机与无人船编队控制的路径跟随与MPC分布式控制技术MPC MATLAB控制仿真及Simulink实现与路径规划。,多智能体协同控制：无人车、无人机、无人船编队路径跟随与MPC控制仿真研究,多智能体协同无人车无人机无人船编队控制路径跟随 基于模型预测控制的无人艇分布式编队协同控制 MPC matlab控制仿真 代码 simulink控制器 路径规划 ,多智能体协同; 无人车无人船编队控制; 路径跟随; MPC控制; MATLAB仿真; 路径规划。,基于MPC的无人车、无人机、无人船协同编队控制与路径规划研究

作者:李志博32 概述:据了解，每年全世界各地都会发生很多在车内中暑、被熏晕或窒息死亡的案例，2019年7月27日，纽约一位父亲不小心将不到1岁的一对龙凤胎婴儿忘记车内8小时，发现时候，孩子已经死亡，解决车内安全隐患问题刻不容缓！ 本系统实时监测车内二氧化碳浓度，当二氧化碳浓度高于设定阈值，立刻通过4G Cat1模块报警，用户通过微信收到报警信息。 开发环境硬件: 小熊派STM32开发板 扩展板:中移ML302 4G模块，二氧化碳模块，人体红外传感器 RT-Thread版本:RT-Thread Nano 3.1.3 开发工具及版本:MDK 5.27 RT-Thread使用情况概述内核部分:调度器，信号量，消息队列。 调度器:创建多个线程来实现不同的工作。 信号量:用来同步线程。 消息队列:用来实现线程之间传递的数据。 软件包部分: CJson:解析云端下发的Json格式命令 FinSH: 通过串口命令调试系统 硬件框架软件框架说明 演示效果 小程序主页: 小程序控制页面: 本项目主要实现车内二氧化碳检测，并将检测的二氧化碳浓度及时上报给腾讯云平台。首先STM32上电之后完成外设初始化，驱动二氧化碳模块检测实时浓度信息，然后控制ESP8266连接腾讯云，接着实时检测二氧化碳浓度，当数据变化时候，立刻到云平台，可以通过小程序远程查看，当二氧化碳浓度超高时候，可以通过微信公众号提醒用户。 比赛感悟RT-Thread系统是国产的一款优秀的RTOS，奉行小而美的哲学，已经有很多优秀产品在使用，完全不用担心稳定性，此外RT-Thread含有丰富的物联网组件包，在如今这个互联互通的时代，选择RT-Thread这款国产系统进行项目开发，绝对是一个极好的选择。 我之前也用过RT-Thread系统，不过都是基于WIFI模块二次开发，本次是第一次使用RT-Thread开发STM32,项目，RT-Thread丰富的文档视频资料是我学习过程中的极大助力，通过RT-Thread + CubMX极大的提高了开发效率，由衷的感谢开源社区大佬们的贡献。 最后感谢主办方提供了这么好的一个平台，不仅能展示自我，也能学到很多知识，还要感谢论坛上那些解决我问题以及制作软件包的大佬，希望有朝一日我也能给开源社区贡献一份自己力量。

基于动态博弈与人工势场法及MPC耦合的智能车换道决策与规划控制算法,基于动态博弈与人工势场法结合MPC的智能车换道决策与运动规划控制算法,基于动态博弈及人工势场法和MPC的智能车道决策和规划控制算法 基于动态博弈的道决策算法; 设计APF-MPC耦合的运动规划算法; ,基于动态博弈的换道决策算法; 人工势场法; MPC; 智能车换道决策; 规划控制算法; APF-MPC耦合的运动规划算法;,智能车决策规划算法：动态博弈与APF-MPC耦合控制策略 在现代智能交通系统中，智能车的换道决策与规划控制是确保车辆安全、高效行驶的关键技术之一。本研究聚焦于基于动态博弈理论、人工势场法与模型预测控制（MPC）耦合的智能车换道决策与规划控制算法，旨在通过这种跨学科的融合，提出更为精准和高效的换道决策模型。 动态博弈理论在智能车换道场景中主要用于模拟和分析车辆之间或车辆与环境之间的交互行为。在此背景下，智能车被视为一个理性的参与者，通过不断预测其他参与者的行动和策略，进而做出最优的决策。动态博弈模型能够提供一种框架，以预测并响应其他道路用户的潜在移动和意图。 人工势场法（Artificial Potential Field, APF）是一种常用于机器人路径规划的技术，它通过模拟物理中质点在势场中的运动规律，将复杂的避障和路径规划问题转化为势场的计算问题。在智能车换道的应用中，人工势场法可以用来描述车辆与周围障碍物之间的相互作用力，使得车辆在换道过程中能够平滑地避开障碍物，同时满足一些约束条件，如速度限制、安全距离等。 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，尤其适用于具有复杂动态特性和多变量约束的系统。MPC在每一控制步骤中都会基于当前系统的状态和一个预测的未来模型来计算控制输入，确保系统在未来的一段时间内达到期望的行为。在智能车换道控制中，MPC能够考虑到车辆动力学、环境约束和可能的未来事件，从而做出更为精确和安全的换道动作。 本研究将动态博弈理论、人工势场法与MPC相结合，提出了一种新的智能车换道决策与运动规划控制算法。该算法的核心在于APF-MPC耦合的运动规划算法，它能够同时考虑车辆的动态特性和环境障碍物的干扰，实现换道过程中车辆的动态避障和路径优化。 具体来说，动态博弈被用来分析和预测其他道路使用者的行为，为智能车提供了一种策略性的决策依据。人工势场法则负责为智能车创建一个潜在的安全区域，使其能够在换道过程中避免与障碍物发生碰撞。同时，结合MPC算法，智能车不仅能够根据当前状态做出快速反应，还能够预测未来的状态变化，从而进行更为前瞻性的规划。 本研究还详细探讨了智能车在智能交通系统中的角色和影响。随着自动驾驶技术的发展，智能车将成为智能交通系统中的重要组成部分，而智能车换道决策与规划控制技术将成为支撑智能交通系统运行的关键技术之一。这项研究为智能车的换道技术提供了新的理论和实践指导，对提升智能交通系统的整体效能和安全具有重要意义。 在实际应用中，此类技术的开发和集成需要面对诸多挑战，如车辆动态特性的建模、环境感知的准确性、以及控制算法的实时性和鲁棒性等问题。此外，还需要考虑在不同交通场景下的普适性和适应性，以及如何与其他交通参与者（如行人、自行车等）进行交互等问题。因此，未来的研究还需要在算法的优化、实车测试以及与其他交通系统的协同等方面不断深入。 基于动态博弈与人工势场法及MPC耦合的智能车换道决策与规划控制算法，不仅提供了一种新的技术视角，而且为智能交通系统的发展贡献了新的思路和解决方案。通过这种多学科的综合应用，智能车能够在更加复杂多变的交通环境中做出更加安全和高效的换道决策，从而为未来交通的智能化和自动化奠定坚实的基础。

纯电动双电机水源热泵三蒸热管理系统Amesim仿真模型：电机电池冷却与余热回收的集成控制方案,《某双电机水源空气源热泵纯电动车三蒸热管理系统Amesim仿真模型及其Statechart控制逻辑研究》,某纯电动车（双电机、水源空气源间接式热泵）整车三蒸热管理系统Amesim仿真模型，电机电池冷却、电池加热、乘客舱空调，带余热回收和空气源热泵 带statechart状态机控制，提供热管理系统图以及控制逻辑框架，零部件标定完成且包含必须的曲线 ,核心关键词：纯电动车; 双电机; 水源空气源间接式热泵; 三蒸热管理系统; Amesim仿真模型; 电机电池冷却; 电池加热; 乘客舱空调; 余热回收; 空气源热泵; statechart状态机控制; 热管理系统图; 控制逻辑框架; 零部件标定; 曲线。,纯电动双电机热管理Amesim仿真模型：热回收与高效能管理

全国大学智能车竞赛是由中国自动化学会主办的一项科技创新类竞赛活动，旨在推动我国智能车辆技术的发展和人才培养。竞赛分为多个组别，其中“单车越野”是竞赛中的一个重要项目，它要求参赛队伍设计、制造并调试一辆能够自主完成越野赛道的智能车模型。 单车越野项目中，智能车必须具备识别赛道的能力，能够通过摄像头、传感器等设备实时获取环境信息，并通过算法进行分析处理，以便自主导航和避障。这对于参赛者在机械设计、电子电路、软件编程以及系统集成等方面的知识和技能提出了较高要求。 在技术报告中，通常会详细阐述参赛队伍的设计理念、系统架构、关键技术的选择与实现、测试结果及分析等。例如，报告可能会包含对智能车的控制系统设计的介绍，包括主控制单元的选择、电机驱动的实现、传感器的布局和数据融合的策略。此外，智能车的软件部分也至关重要，报告中会介绍算法的设计与优化，如路径规划算法、避障算法和控制算法等。 智能车越野项目还涉及到车辆的动力系统设计，包括电池的选择、电机的匹配以及传动机构的设计。为了在越野赛道上实现更好的性能，参赛者需要对车辆的动力学进行深入分析，以保证车辆的驱动效率和稳定性。 在智能车的调试与测试过程中，同样需要专业的知识和技能。参赛队伍需要对车辆进行多次测试，并根据测试结果调整车辆的参数，如PID控制参数的调整、传感器灵敏度的优化等。这些调试工作对于确保智能车在比赛中的可靠性和性能表现至关重要。 单车越野项目不仅要求参赛者具备扎实的专业知识，还需要他们具有创新思维和团队协作能力。通过这样的竞赛活动，能够有效促进学生理论与实践相结合，提高其综合应用能力和解决实际问题的能力。

根据给定的信息，我们可以从多个维度来探讨与“吉利车规TR模板20240407”相关的IT知识和技术细节。以下是对文件中提到的关键知识点的详细解析： ### 1. 公司背景与概况 #### 1.1 公司成立时间及性质 - **公司历史与性质**：深圳市威勤电子技术有限公司成立于2013年，是一家有限责任公司。作为高新技术企业，威勤电子在智能传感器和物联网技术领域有着深厚的基础。 - **主营业务**：威勤电子专注于产品的研发、生产和销售，特别强调技术创新对于提升产品和服务质量的重要性。 - **企业资质**：该公司被认定为国家高新技术企业，并且是深圳市双软企业和中国电源学会的会员单位。 #### 1.2 固定资产与销售额 - **财务状况**：截至上一财年末，公司的固定资产总额为人民币200万元，年度总销售额达到了人民币5000万元，显示出良好的经营状况和发展潜力。 #### 1.3 员工总数与技术人员占比 - **人力资源**：威勤电子目前拥有67名员工，其中技术人员占总人数的26%。这表明公司高度重视技术研发，拥有一支具备专业技能的研发团队。 - **团队构成**：团队中包括软件工程师、硬件设计师、测试工程师和产品经理等，这些成员在智能传感器和物联网领域具有丰富的经验和技术能力。 ### 2. 项目开发计划 项目开发计划通常涉及产品设计、开发流程、时间安排等方面。威勤电子在这一环节中需要明确项目的具体目标、关键里程碑以及资源分配等。 ### 3. 方案设计 #### 设计理念 - **设计理念**：在方案设计阶段，威勤电子将基于客户需求和技术可行性进行综合考量，确保设计方案既能满足性能要求又能保证成本效益。 - **技术选型**：选择合适的传感器技术和其他关键部件，如微控制器、无线通信模块等，以确保产品的稳定性和可靠性。 #### 设计流程 - **需求分析**：深入了解客户的具体需求，包括应用场景、功能要求等。 - **初步设计**：根据需求分析的结果，制定初步的设计方案。 - **详细设计**：完成电路板设计、软件架构规划等。 - **原型制作与测试**：制作产品原型并进行各项功能和性能测试。 ### 4. 生产制造 #### 制造流程 - **原材料采购**：选择合格的供应商提供高质量的原材料。 - **生产调度**：合理安排生产线，确保生产效率和产品质量。 - **质量控制**：实施严格的品质管理措施，包括来料检验、过程控制和成品测试等。 ### 5. 试验验证 #### 验证方法 - **功能性测试**：验证产品是否能够按照设计要求正常工作。 - **环境适应性测试**：模拟各种极端环境条件，测试产品的稳定性和耐用性。 - **安全性测试**：确保产品在各种情况下都能安全运行，避免潜在的安全隐患。 ### 6. 质量控制 #### 控制措施 - **质量管理体系**：建立和完善质量管理体系，确保产品质量的一致性和稳定性。 - **生产过程监控**：实时监控生产过程中的关键参数，及时发现并解决问题。 - **售后服务**：提供优质的售后服务和技术支持，解决客户使用过程中遇到的问题。 ### 7. 与吉利合作的其他项目 #### 合作经验 - **项目概述**：简述与吉利汽车的合作项目，包括项目的目标、规模和成果等。 - **合作模式**：介绍双方合作的具体模式，如技术共享、资源共享等。 - **成功案例**：分享成功的合作案例，展示合作带来的价值和成就。 ### 8. 物流包装方案确认表 #### 物流管理 - **包装标准**：制定详细的包装标准，确保产品在运输过程中的安全。 - **物流跟踪**：利用先进的物流管理系统，实现货物全程追踪。 - **配送服务**：提供高效的配送服务，确保产品能够准时送达客户手中。 深圳市威勤电子技术有限公司通过其在智能传感器和物联网领域的专业技术能力和经验积累，在与吉利汽车的合作中展现了强大的竞争力。从项目开发到生产制造再到质量控制等多个环节，都体现了公司对于技术创新和客户满意度的高度关注。

基于C代码控制策略的Cruise纯电动车仿真模型：电制动优先能量回收策略实现,基于C代码控制的Cruise纯电动仿真模型：实现电制动优先能量回收策略,cruise纯电动车仿真模型，实现电制动优先的能量回收策略。 关于模型：模型是base模型，控制策略是使用c-code编写的，非联合仿真，在没有联合仿真需求时可以使用此模型。 相关仿真任务已经建立完成，可根据需求变更模块参数后直接使用。 提供模型及策略说明文档。 ,cruise纯电动车仿真模型; 电制动优先的能量回收策略; base模型; c-code控制策略; 模块参数可变; 模型及策略说明文档,基于C-Code实现的Cruise纯电动车仿真模型：电制动优先能量回收策略研究

在现代汽车工业中，电动汽车因其环保和高效的特点正逐渐成为研究和发展的热点。电动汽车的整车控制仿真技术是电动汽车研究领域的重要组成部分，其主要目的是通过计算机模拟来预测和优化整车的性能。MATLAB Simulink作为一种强大的多域仿真和模型设计工具，特别适用于复杂的动态系统，如电动汽车的建模和仿真。 电动汽车整车控制仿真模型通常包含了多个关键模块，首先是电池模块，它是电动汽车的动力源，涉及到电池的充放电特性、热管理以及寿命预测等关键因素。电机模块涉及到电机的类型选择、效率分析和控制策略等方面，电机作为电动汽车的动力输出单元，对整车的动力性能和经济性能有着直接的影响。整车纵向动力学模块则是考虑车辆在道路上的运动状态，包括加速度、速度、转向响应等参数，这一模块是评估车辆性能的重要依据。 此外，控制策略模块在电动汽车整车控制仿真中占据核心地位，它涉及到车辆的驱动控制、能量管理、制动回收等多个方面。设计高效的控制策略可以显著提升电动汽车的能量利用效率，降低能耗，提高动力性能。驾驶员模块则是模拟实际驾驶过程中的操作行为，如加速、制动、转向等操作，对于整车仿真具有重要的实际意义。 Simulink作为一个集成在MATLAB环境中的可视化仿真工具，提供了丰富的模块库和仿真环境，可以方便地搭建电动汽车的各个模块并进行交互仿真。研究人员可以利用Simulink构建出整车的仿真模型，通过设置不同的仿真参数和条件，模拟电动汽车在不同工况下的运行状态，从而对整车的性能进行分析和优化。 EV_v0.1是本次研究中使用的仿真模型的版本标识，虽然只有一个文件名称，但它可能包含了电动汽车整车控制仿真模型的多个子模块和参数配置文件。这个模型的版本号表明了其可能是一个早期版本或基础版本，意味着后续可能会有进一步的更新和改进，以更加精确地模拟和优化电动汽车的运行性能。 由于电动汽车的复杂性和多变性，整车控制仿真技术仍然面临许多挑战，例如如何更准确地模拟电池老化效应、如何提高仿真计算效率、如何更好地结合实际道路条件等。这些问题的解决将推动电动汽车仿真技术的进步，进而促进电动汽车的设计和应用。 基于MATLAB Simulink的电动汽车整车控制仿真为研究人员提供了一个强大的工具来模拟和优化电动汽车的各项性能指标。随着技术的不断进步和仿真模型的持续完善，电动汽车的整车控制仿真将更加接近实际情况，为电动汽车的设计、测试和优化提供有力支持。