无人驾驶PID控制算法详细教程

超前滞后补偿器，另外还包含了自动驾驶学习资料的获取： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶学习笔记 5.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 6.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 7.规划控制相关的算法论文介绍 8. 控制理论及应用实践

自动驾驶控制舒适性，另外还包含了自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶学习笔记 5.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 6.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 7.规划控制相关的算法论文介绍

代码介绍了无人驾驶方法的主要控制方法,具体是结合车辆动力学软件CarSim和Matlab联合仿真,分别包括整车模型和魔术轮胎的建立、基于动力学无人驾驶车辆

为了提高无人驾驶车辆的轨迹跟随性精度和实时性，针对无人驾驶车辆规避障碍物的路径规划问题，本文提出了一种基于轨迹重规划的无人车避障模型预测控制算法。利用车载传感器获得障碍物和参考路径信息，通过轨迹重规划控制器规划出规避障碍物的期望路径， 并将重规划的期望路径信息输入到模型预测控制器，控制输出前轮转角，通过方向盘主动转向实现避障的同时，实现对参考路径的跟踪；最后，利用 CarSim 和 Simulink 建立轨迹重规划和轨迹跟踪的闭环控制系统仿真平台，并以双移线工况为例，进行了仿真验证。结果表明该方法能够在不同车速下实现对障碍物可靠规避的同时，实现对参考路径的稳定跟踪。

代码介绍了无人驾驶方法的主要控制方法，具体是结合车辆动力学软件CarSim和Matlab联合仿真，分别包括整车模型和魔术轮胎的建立、基于动力学无人驾驶车辆路径跟踪、基于运动学无人驾驶路径跟踪、基于轨迹重规划的无人驾驶车辆避障控制等！！