自动泊车系统的控制算法研究.docx

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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。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

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

随着社会的发展和文明的进步，人类对车辆智能化水平、便捷性和安全性的要求越来越高，针对停车场车位少、停车难的问题，在A*算法的基础上，增加了时间因素，将等待时间加入启发函数，综合路径距离和等待时间两个因素进而规划出入库和出库任务的最佳路径，设计了三维A*智能泊车算法，在结构化环境下，根据给定的停车场地图，预留出最优车位，规划出多辆同时工作的自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）最优路径，安排AGV运载车辆到指定车位或完成出库过程，尽量减少客户在停车和取车中的等待时间，并使总成本最小，呈现真正"互联网化"的智能停车体验.

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