使用方法参考博文：https://blog.csdn.net/m0_46427461/article/details/131281691，基于Solid Works建立的机械臂三维模型，可通过在SolidWorks中设定轴的相对基准坐标关系导出至STL格式，在Matlab中建立三维机械臂模型。

MOBIL换道模型的核心思想是，车辆换道后能够取得更大的加速度（换道动机）并且能够安全完成换道（换道条件），本资源中，应用IDM跟驰模型结合MOBIL换道模型，设计计算机数值仿真实验。模拟一条带有汇入匝道的单向双车道高速公路，路段长度为10km，汇入匝道位于7.5km处，匝道加速段长度300m。在仿真过程中，主线上游驶入流率恒定为1000veh\h\lane，匝道汇入流率恒定为500veh\h\lane，匝道强制换道采用一辆虚拟车停在匝道加速段尽头的方式来触发。最终三条车道的车辆位置信息分别用text1.xlsx、text2.xlsx、text3.xlsx存储，text4.xlsx用于记录换道位置。提取方式是百度网盘分享地址

IBIS模型创建步骤，详细描述了数据的提取，数据的写入和最终模型的验证

考虑侧倾的4WIS车辆三自由度simulink模型

车辆二自由度（三种方式），三自由度，四自由度车辆模型，参数齐全，可完美运行，绝不忽悠！(Vehicle two degrees of freedom (three ways), three degrees of freedom, four degrees of freedom vehicle model, complete parameters, perfect operation, never fooling!)

YOLOV8 安全帽佩戴检测（含训练好的模型和训练集）

基于win10系统，实用anaconda配置python环境，在anaconda里面下载vscode对项目进行编辑。基于pytorch深度学习框架，实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测 使用说明 1、运行detect.py：实现对 /inference/images 路径下的图片和视频进行目标检测，卡车计数，和车牌检测与识别 2、在/inference/output 路径下可看到输出情况

基于MATLAB&simulink的汽车等速百公里燃料消耗仿真模型源文件

[ML] Pytorch自学实战项目其4：基于学习（RNN）算法的车辆状态估计：训练模型，推理代码，数据源

使用simulink进行三电平整流器功率控制