智能车辆路径跟踪控制是自动驾驶和无人驾驶技术中的关键环节，它涉及到车辆如何准确地沿着预设路线行驶。在本主题中，我们将深入探讨两种主要的控制算法：纯跟踪控制与Stanley控制算法，以及可能涉及的其他线性相关算法。这些算法通常在MATLAB环境中进行仿真和开发。 纯跟踪控制是一种基础的车辆路径跟踪方法，它通过比较车辆的实际位置与期望轨迹之间的偏差来调整车辆的转向角。这种控制策略的核心在于设计合适的控制器，如PID控制器，以减小位置误差并确保车辆稳定行驶。在MATLAB中，可以通过建立车辆模型，定义目标路径，然后设置控制器参数来实现这种控制策略的仿真。 Stanley控制算法是一种更先进的路径跟踪方法，由Christopher Thrun、Michael Montemerlo和Dmitry Kononenko于2005年提出。它考虑了车辆的前向传感器（如激光雷达或摄像头）提供的信息，以确定车辆的横向和纵向偏差。Stanley算法将这两个偏差转换为方向盘角度，使车辆能够无滑移地跟踪路径。在MATLAB中，实现Stanley控制通常包括三个步骤：获取传感器数据、计算偏差和转换为方向盘命令。 除了这两种控制算法，还有其他线性相关算法可以用于路径跟踪，如LQR（线性二次调节器）和模型预测控制（MPC）。LQR通过最小化一个性能指标（如误差和控制输入的能量）来设计控制器。MPC则是一种前瞻性的控制策略，它考虑到未来多个时间步的预期行为，以优化控制决策。 在提供的压缩包文件中，"智能车辆路径跟踪.html"可能是对这些概念的详细解释，或者是一个MATLAB仿真演示的说明。而"3.jpg"、"2.jpg"、"1.jpg"可能是相关算法的示意图或仿真结果的截图，可以帮助理解控制算法的工作原理。"智能车辆路径跟踪控制纯.txt"可能是纯跟踪控制算法的MATLAB代码，供学习和参考。 智能车辆路径跟踪控制是自动驾驶技术的重要组成部分，涉及到控制理论、传感器融合和车辆动力学等多个领域。通过MATLAB这样的工具，我们可以对这些复杂的算法进行建模、仿真和优化，为实际应用提供坚实的基础。

利用matlab生成dsp运行代码使用Stanley控制器进行车辆路径跟踪 提交的内容包含一个模型，该模型显示了Stanley控制器在美国高速公路场景中行驶的车辆上的实现方式。 以下步骤描述了工作流程： 生成航点 平滑车辆参考位置和方向 生成速度曲线 实施斯坦利控制器 在2D，Bird's-Eye Scope和3D仿真环境中可视化车辆的最终路径。 用户可以参考此模型来执行给定路点的路径跟踪应用程序。 可以在比较获得的轨迹和参考轨迹的2D图中可视化结果。 模型 stanleyHighway.slx 该模型实现了一个Stanley控制器来驱动车辆通过US Highway场景。 支持的文件和文件夹（在运行模型之前，请确保所有这些文件都在当前文件夹中） 图片 该文件夹包含用于掩盖模型中某些块的图像 setUpModel.m 该文件初始化运行模型所需的参数 USHighway.mat 该文件包含美国高速公路场景的数据 velocityProfile.mlx 实时脚本基于梯形轮廓生成速度轮廓 产品要求 这些模型是在MATLAB R2020b版本中开发的，并使用以下MathWorks产品： 自动驾驶

深度探索C++对象模型 中文版+英文原版合集 PDF格式 高清版 有书签目录 无水印 完整版Inside the C++Object Model by Stanley.B.Lippman 侯捷 译 内容简介 · · · · · · 这本书探索“对象导向程序所支持的C++对象模型”下的程序行为。对于“对象导向性质之基础实现技术”以及“各种性质背后的隐含利益交换”提供一个清楚的认识。检验由程序变形所带来的效率冲击。提供丰富的程序范例、图片，以及对象导向观念和底层对象模型之间的效率测量。 作者简介 · · · · · · Stanley B. Lippman的工作是提供关于C++和面向对象的训练、咨询、设计和指导。Lippman在成为一名独立咨询顾问之前，曾经是迪士尼动化公司的首席软件设计师。他在AT&T Bell实验室的时候，领导了cfront 3.0版本和2.1版本的编译器开发组。他也是Bjarne Stroustrup领导的Bell实验室Foundation项目的成员之一，负责C++程序设计环境中的对象模型部分。Lippman还撰写了许多关于C++的论文。目前Lippman已受雇于微软公司，负责Visual C++项目。 译者侯捷：电脑技术自由作家，对于技术的钻研和发表，有独特的品性与坚持。作品涵盖著、译、评三方面，散见于各种刊特、媒体、网站论坛。

EssentialC++源程序和课后习题答案.rar，Stanley B. Lippman著

《Automatic Steering Methods for Autonomous Automobile Path Tracking》译文

可信任是AI应用落地的关键，在医疗、军事等领域尤为必需。最近，在一场深度学习与医疗应用的研讨会上，UCLA Stanley Osher讲述了可信任深度学习 (Trustworthy deep learning) 的报告，探讨了稳健、准确、高校、隐私的深度学习建模，从理论上如何设计保障，共有44页ppt，值得学习。

卡拉·斯坦利 Stanley控制器在CARLA上的实现此存储库仅包含具有控制律的实际实现的脚本。 与CARLA相关的文件以及所使用的库都需要从外部获取

提交的内容包含一个模型，以显示Stanley控制器在场景中行驶的车辆上的实现。 以下步骤描述了工作流程： -生成航点-平滑车辆参考位置和方向-生成速度曲线-实施斯坦利控制器-在2D，Bird's-Eye Scope和3D模拟环境中可视化车辆的最终路径。

C++ Primer 中文 第3版 PDF 扫描版 一篇一个PDF版 Stanley B. Lippman Josée Lajoie

Stanley Lippman - Inside the C++ Object Model 英文原版 高清扫描