3.4 小角度假设下的车辆动力学模型 通过结合车辆空间状态方程和轮胎模型，可以建立非线性状态空间表达式， 但对于模型预测控制器的设计来说过于复杂，因此需要对其进行简化。由轮胎模 型纵向力-滑移率，侧向力-侧偏角和纵向力组合工况，侧向力组合工况曲线可知， 在侧偏角和纵向滑移率较小的时候，轮胎力可以采用线性函数近似描述。在侧向 加速度小于 0.4g 的情况下对常规轮胎具有较高的拟合精度，在这个范围内，可以 用式 3.1 和式 3.2 表示轮胎纵向力和侧向力。 在之前所建立的非线性模型中，存在较多的三角函数，增大了模型简化的难 度。因此在轮胎力的计算中，在小角度假设条件下，满足近似条件： cos 1,sin , tan       （3.23） 式中 可以表示为前轮转角，前、后轮轮胎侧偏角等。 通过简化，轮胎侧偏角的计算式可以表示为： f f y a x       （3.24） r y b x     （3.25） 根据轮胎侧偏角计算公式和线性轮胎模型，前、后轮侧向力计算公式为： ( ) cf cf f cr cr y a F C x b y F C x         （3.26） 前、后轮胎纵向力表达式为： , lf lf f lr lr r F C s F C S  （3.27） 将以上化简结果代入状态空间方程后，得到基于前轮小偏角和线性轮胎模型 假设的车辆动力学非线性模型： cr r cr 2[C ( ) C ] 2[C C ( ) C s ] 2[ ( ) C ] sin cos cos sin cf f lf f cf f lr z cf f y a b y my mx x x y a mx my s x y a b y I aC b x x Y x y X x y                                      （3.28） 在本文控制系统的预测模型中，状态量为  , , , , , T = y x Y X   ，控制量为 f   。 本论文以已有研究成果为基础，将 MPC（Model Predictive Control）算法应用 万方数据

MATLAB 疲劳驾驶检测。输入视频，分帧，人脸定位，人眼睛定位，睁眼闭眼识别，计算闭眼率，根据算法进行判别。如果你是新手学习，请多点耐心。

MATLAB疲劳驾驶分析。通过眼部的检测来判别，可以扩展为眼睛，嘴巴的综合检测。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

MATLAB疲劳驾驶检测（GUI，技术文稿），带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

整个智慧公路结构由感知层、网络通信层、决策处理层以及服务提供四个层次构成。智能公路将通过 边缘计算设备（汽车终端、路侧设备等）实时感知和收集车辆的行驶状态和道路状况，然后通过泛在 网络（主要为5G、RFID、DSRC等）实现智能公路各实体之间的互联互通，接着运用大数据和云平台 技术（数据库、大数据分析平台等）对数据进行动态交互，信息挖掘和智能决策等一系列处理，从而 为车辆，驾驶员，管理者等参与者提供全面高效的信息服务。V2X网络通信技术：实现高度智能的车-路通信与协作的基 础，在异构网络融合和频谱资源共享基础上实现无所不在 的网络覆盖（例如5G、DSRC、RSRC、WIFI等）。高精度地图技术

mooc大学中，无人驾驶车辆课程第7章作业题（给定材料中包含的MATLAB代码，可以生成50*50的地图，x表示障碍物，起点和终点均已给定，用A*算法实现路径规划）。 包括了实现所需所有的函数代码。

整理的自动驾驶资料包，报告各大公司自动驾驶报告等，适合自动驾驶和汽车前沿技术的学习

随着人工智能（Artificial Intelligence AI 高速 发展与应用，计算机技术已 经进入以人工智能为代表的新信息技术时代 ——智能技术时代 。 近两年来 人 工智能在中国已经被提升到了国家发展战略的高度。本文探讨了人工智能的起 源与发展，分析了中国 人工 智能 的发展历程 。 用数据说话，从专家、论文和专利 三方面分析了中国人工智能的科研现状，列举了中国 AI在语音识别、人脸识别、 自动驾驶和无人机等方面的实践应用 。 AI和汽车研究领域的交叉发展给我们的交通带来了革命性的变化。了解和 掌握汽车领域人工智能的研究和进展，发现未来的研究趋势，了解全球顶尖的 研究学者和机构，洞察先机，掌握未来。

本文的多传感器融合是建立在读懂《Quaternionkinematicsfortheerror-stateKalman?lter》基础上的，是一种相机和IMU融合的理论，里面讲解了IMU的误差状态运动方程构建。误差状态四元数，是有开源的程序的，但是它是集成在rtslam里面的，不方便提取出来使用。但还有另外一个开源的程序，ETH的MSF，可以比较方便地用在自己的工程里面，并且它的理论与误差状态四元数很接近，稍微有点不同，所以MSF开源程序就成了一个不错的选择。所以本人研究了ETH的两篇文章：《VisionBasedNavigationforMicroHelicopters》和《ARobusta

驾驶员行为分析的SCI论文 国际高水平期刊文章 做车联网的可以研究下