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  1. 无人驾驶智能车

  2. 关于boss做车方案,包括各种算法和最后得到的效果
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-01-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:benzlxs11
  1. 基于轨迹重规划的智能车辆避障模型预测控制

  2. 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
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-12-28
    • 文件大小:687104
    • 提供者:lianmajun
  1. 基于单片机的平衡车设计

  2. 轮自平衡车是一种高度不稳定的两轮机器人,就像传统的倒立摆一样,本质不稳定是两轮小车的特性,必须施加有效的控制手段才能使其稳定。本文提出了一种两轮自平衡小车的设计方案,采用重力加速度陀螺仪传感器MPU-6050检测小车姿态,使用互补滤波完成陀螺仪数据与加速度计数据的数据融合。系统选用STC公司的8位单片机STC12C5A60S2为主控制器,根据从传感器中获取的数据,经过PID算法处理后,输出控制信号至电机驱动芯片TB6612FNG,以控制小车的两个电机,来使小车保持平衡状态。 整个系统制作完成后
  3. 所属分类:C

  1. 无人车规划算法;Slam算法

  2. 包含了可运行出实际成果的,典型的路径规划算法,也包含了较简单典型的slam算法,通过Python实现。
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2018-04-10
    • 文件大小:68157440
    • 提供者:dnkl214
  1. 无人车的线控转向系统故障诊断_熊璐

  2. 摘要:针对无人车线控转向系统的安全性及可靠性问题,分析了它的结构组成、工作原理以及故障 类型,并且利用线控转向系统离散动力学模型和车辆二自由度模型,借助横摆角速度、侧向加速度和转 向执行电机电流信号,设计了基于卡尔曼滤波方法的对转向管柱转角传感器进行实时故障诊断的算法, 针对电机的突变故障,通过对电机参数的实时估计来进行故障诊断。实车试验验证表明,所设计的故障 诊断算法能够准确、及时诊断出无人车线控转向系统所出现的故障。
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2018-07-22
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42766897
  1. 自寻迹智能车PID控制研究.pdf

  2. 随着科学技术的发展以及人民生活水平的提高,汽车的智能 化、无人驾驶化成为了汽车行业的发展方向。汽车智能化水平越高, 人们对智能汽车安全性的要求也越来越高。如何研发更安全,更快速, 更稳定的控制算法,是目前智能汽车研发首要解决的问题。 本课题以MC9S12XS128芯片开发的自动寻迹智能车为研究对象, 主要针对增量式PID控制在复杂多变的系统中抗干扰性不强,时变系 统中的响应不够快等问题,进行算法上的改进。主要研究内容: (1)构建了以MC9S12XS128 为核心的寻迹智能车控
  3. 所属分类:嵌入式

    • 发布日期:2020-01-03
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:u013725518
  1. 基于红外反射式传感器的循迹车系统设计.pdf

  2. 基于红外反射式传感器的循迹车系统设计pdf,基于红外反射式传感器的循迹车系统设计APPLICATION NOTES 应用天地 JIN 采用图像二值化方法识别目标物颜色。颜色空间采用 2系统软件设计 RGB颜色空间,一个像素点占用两个字节,R和G分别占 软件部分由主控程序、图像采集模块、温度采集模块、用5个二进制位B占用6个二进制位。分析二值化图像 循黑线控制模块、电机控制模块、无线通信模块等组成。的每个像素点并增加相应三原色计数·最后由计数值大小 图5是系统软件结构图。 决定图形颜色 图像采集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-14
    • 文件大小:505856
    • 提供者:weixin_38744435
  1. 无人车算法综述

  2. 摘要:回顾无人车运动规划问题.无人车的运动受微分约束,且运行环境既包括结构化的道路也包括非结构化的野地.根据具有阿克曼转向性质的车辆模型所具有的微分平坦性质,可以简化无人车的轨迹生成问题.相比直接轨迹生成法,路径-速度分解法更常用.回旋线、样条曲线、多项式螺旋线是使用较多的路径生成曲线.具有重要实用意义的两大类无人车运动规划算法分别是:以快速随机扩展树算法(RRT)为代表的基于采样的规划算法和以A*搜索算法为代表的基于搜索的规划算法. 关键词:无人车 运动规划 基于采样的算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-04-05
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:jdwell
  1. 无人车路径规划算法matlab+python代码.rar

  2. 无人车路径规划算法matlab+python代码.rar
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2020-07-09
    • 文件大小:30720
    • 提供者:qq_45957970
  1. 基于MCS-51单片机的智能机器人迷宫车设计

  2. 导读: 本设计以MCS-51单片机为控制核心的智能小车利用单光束反射取样红外传感器,探测正前方及左右两侧障碍物,利用控制算法寻找行进路线,在无人控制的情况下自主地走出迷宫。设计采用了轮式移动机构,使机器人能直线行走、左右转弯、主要针对路径跟踪算法优化问题,提出一种有效可行的方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-08-26
    • 文件大小:337920
    • 提供者:weixin_38733333
  1. 智能机器人迷宫车控制系统设计方案

  2. 主要针对移动机器人即智能小车的行走系统进行设计,以MCS-51单片机为控制核心的智能小车利用单光束反射取样红外传感器,探测正前方及左右两侧障碍物,利用控制算法寻找行进路线,在无人控制的情况下自主地走出迷宫。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-08-26
    • 文件大小:337920
    • 提供者:weixin_38565818
  1. 基于多层激光雷达的可行驶区域信息提取算法

  2. 为了提取无人驾驶车前方可行驶区域信息,提出了一种基于多层激光雷达可行驶区域信息提取算法。首先,根据雷达返回数据的特征结合数据区间密度分布获得路沿点集,并利用基于加权欧氏距离KNN改进的OPTICS算法对得到的路沿点聚类。然后,使用最小二乘法拟合出两侧路沿。最后,通过改进的OPTICS算法将路面上的障碍物点云进行聚类,并通过计算得到障碍物的位置、距离、尺寸等信息。利用数据区间密度分布法提取路沿点不受障碍物以及路面点的影响,而改进的OPTICS算法则不再受Eps的约束,并且可以准确分辨出噪点,解决了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:636928
    • 提供者:weixin_38691006
  1. 基于改进的CAM偏移算法实现运动车辆跟踪

  2. 与无人车驾驶相关的计算机技术发展火热,其中车辆识别技术在智能交通监控、智能交通信息系统等方面应用越来越广泛。车辆识别包含了运动车辆检测、型别分类、车辆跟踪等内容。对智能车无人驾驶技术中的车辆识别检测等关键技术进行了深入的探究,采用车辆的图像识别结果,选择用平均值求色差值作为识别基础的CAM偏移算法。该算法采用车辆颜色作为特征进行跟踪检测,不会随着车辆的明暗、形状变化被干扰,在车辆识别过程中具有较高的可靠性。对该算法加以改进,实现了对车辆更好的识别。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-15
    • 文件大小:393216
    • 提供者:weixin_38686041
  1. 无人驾驶运动控制—-pure pursuit算法实践和理解

  2. 0.导论 pure pursuit 方法是基于几何追踪的路径追踪方法,基于几何的控制方法较为简单和直接,不用考虑车辆的运动学模型和动力学模型,控制时使用的参数少,能够较好的运用到实践使用中。最常用的两种方法是pure pursuit方法和stanly方法。这里主要介绍pure pursuit 方法 1.算法原理和思想 算法的基本原理,AdamShan已经在他的博客《无人驾驶汽车系统入门(十八)——使用pure pursuit实现无人车轨迹追踪》中讲的很清晰了,这里只是复述一下加深自己的理解。 p
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:353280
    • 提供者:weixin_38689027
  1. 基于Spark与ROS分布式无人驾驶模拟平台

  2. 本文是无人驾驶技术系列的第四篇,着重介绍基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台。无人驾驶的安全性和可靠性是通过海量的功能和性能测试来保证的。无人驾驶系统是一个复杂的系统工程,在它的整个研发流程中,测试工作至关重要同时也繁重复杂。显然将全部测试工作都集中在真车上进行是一种成本异常高昂且安全系数非常低的方案。通过综合考虑测试中各种可能发生的正常或异常状况,软件模拟成为了面向无人驾驶系统的更安全且更经济有效的替代测试手段。无人车驾驶系统由感知、预测、决策、控制等众多功能模块组成,每个模块都各自
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:467968
    • 提供者:weixin_38602563
  1. 无人驾驶算法——使用Stanleymethod实现无人车轨迹追踪

  2. 关于无人车追踪轨迹,目前的主流方法分为两类:基于几何追踪的方法和基于模型预测的方法,其中几何追踪方法主要包含纯跟踪和Stanley两种方法,纯跟踪方法已经广泛应用于移动机器人的路径跟踪中,网上也有很多详细的介绍,本文主要介绍斯坦福大学无人车使用的Stanley方法。Stanley方法是一种基于横向跟踪误差(cross-trackerror:eee为前轴中心到最近路径点(px,py)的距离)的非线性反馈函数,并且能实现横向跟踪误差指数收敛于0。根据车辆位姿与给定路径的相对几何关系可以直观的获得控制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:160768
    • 提供者:weixin_38657984
  1. 基于双目视觉的无人驾驶算法

  2. 基于现实世界是一个三维空间,所以对计算机视觉的研究也应该是在三维空间中进行的。在自动驾驶过程中的首要任务就是道路识别[1],主要是图像特征法和模型匹配法来进行识别。行驶过程中需要进行障碍物检测[2]和路标路牌识别等,此时车辆上的信息采集便可以运用单目视觉或者多目视觉。相比之下,运用多目视觉更具优势,获取的图像信息可构建成三维空间,物体运动以及遮挡等问题对其影响较小。目前有很多智能小车的研究都是基于室内环境的研究,本文基于室外环境,采用双目摄像机模型[3],考虑光照、路面材质等问题,采用分水岭算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:443392
    • 提供者:weixin_38674675
  1. 你听过无人驾驶,但你了解无人驾驶的算法吗?

  2. 算法系统由几部分组成:第一,传感,并从传感器原始数据中提取有意义信息;第二,感知,以定位无人车所在位置及感知现在所处的环境;第三,决策,以便可靠、安全地抵达目的地。通常来说,一辆无人车装备有许多不同类型的主传感器。每一种类型的传感器各自有不同的优劣,因此,来自不同传感器的传感数据应该有效地进行融合。现在无人驾驶中普遍使用的传感器包括以下几种。(1)GPS/IMU:GPS/IMU传感系统通过高达200Hz频率的全球定位和惯性更新数据,以帮助无人车完成自我定位。GPS是一个相对准确的定位用传感器,但
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:239616
    • 提供者:weixin_38522323
  1. 基于Spark与ROS分布式无人驾驶模拟平台

  2. 本文是无人驾驶技术系列的第四篇,着重介绍基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台。无人驾驶的安全性和可靠性是通过海量的功能和性能测试来保证的。无人驾驶系统是一个复杂的系统工程,在它的整个研发流程中,测试工作至关重要同时也繁重复杂。显然将全部测试工作都集中在真车上进行是一种成本异常高昂且安全系数非常低的方案。通过综合考虑测试中各种可能发生的正常或异常状况,软件模拟成为了面向无人驾驶系统的更安全且更经济有效的替代测试手段。无人车驾驶系统由感知、预测、决策、控制等众多功能模块组成,每个模块都各自
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-29
    • 文件大小:467968
    • 提供者:weixin_38732277
  1. 你听过无人驾驶,但你了解无人驾驶的算法吗?

  2. 算法系统由几部分组成:第一,传感,并从传感器原始数据中提取有意义信息;第二,感知,以定位无人车所在位置及感知现在所处的环境;第三,决策,以便可靠、安全地抵达目的地。通常来说,一辆无人车装备有许多不同类型的主传感器。每一种类型的传感器各自有不同的优劣,因此,来自不同传感器的传感数据应该有效地进行融合。现在无人驾驶中普遍使用的传感器包括以下几种。 (1)GPS/IMU:GPS/IMU传感系统通过高达200Hz频率的全球定位和惯性更新数据,以帮助无人车完成自我定位。GPS是一个相对准确的定位用传感器,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:239616
    • 提供者:weixin_38713717
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