carsim与simulimk联合仿真大合集 横向控制，轨迹跟随，车道保持 基于pid的轨迹跟随联合仿真模型

2023-11-09 19:59
文章标签 联合 模型 仿真 轨迹 控制 合集 保持 pid 跟随 横向 carsim 车道 simulimk

本文主要是介绍carsim与simulimk联合仿真大合集 横向控制，轨迹跟随，车道保持 基于pid的轨迹跟随联合仿真模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

carsim与simulimk联合仿真大合集！！

LKA,车道保持

横向控制，轨迹跟随，车道保持：

基于pid的轨迹跟随联合仿真模型

基于单点预瞄的轨迹跟随联合仿真模型

基于多点预瞄的轨迹跟随联合仿真模型

基于模糊PID的轨迹跟随联合仿真模型

基于预瞄跟随+滑模变结构控制的轨迹跟随联合仿真模型

基于预瞄+滑模变结构+模糊控制+预瞄距离自适应的轨迹跟随联合仿真模型

基于MPC的极限工况与非极限工况下的联合仿真模型

ACC联合仿真模型（含超详细报告）

差动驱动联合仿真模型

AEB 联合仿真模型（含报告）

所有模型均提供模型说明文档，参考论文
ID:69280666974835571

这篇关于carsim与simulimk联合仿真大合集 横向控制，轨迹跟随，车道保持 基于pid的轨迹跟随联合仿真模型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/378225。

相关文章

Spring Security 基于表达式的权限控制

Spring Security 基于表达式的权限控制

前言 spring security 3.0已经可以使用spring el表达式来控制授权，允许在表达式中使用复杂的布尔逻辑来控制访问的权限。 常见的表达式 Spring Security可用表达式对象的基类是SecurityExpressionRoot。 表达式描述hasRole([role])用户拥有制定的角色时返回true （Spring security默认会带有ROLE_前缀）,去
阅读更多...
大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能（AI）领域，数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者，掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中，工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注，不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平，还能优化客户服务流程，提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行
阅读更多...
Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人，AI大神Andrej Karpathy，曾是OpenAI联合创始人之一，特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ，宣布将长期致力于AI原生教育。 近日，Andrej Karpathy接受了No Priors（投资博客）的采访，与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G
阅读更多...
【专题】2024飞行汽车技术全景报告合集PDF分享（附原数据表）

【专题】2024飞行汽车技术全景报告合集PDF分享（附原数据表）

原文链接： https://tecdat.cn/?p=37628 6月16日，小鹏汇天旅航者X2在北京大兴国际机场临空经济区完成首飞，这也是小鹏汇天的产品在京津冀地区进行的首次飞行。小鹏汇天方面还表示，公司准备量产，并计划今年四季度开启预售小鹏汇天分体式飞行汽车，探索分体式飞行汽车城际通勤。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末271份飞行汽车相关行业研究报告。 据悉，业内人士对飞行汽车行业
阅读更多...
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI（简称 RVC）模型是一个基于 VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用：RVC 模型通过简单易用的网页界面，使得用户无需深入了
阅读更多...
透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展，大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用，随着人们期望的不断增加，目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里，人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶，转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构（例如Transformer）对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到，它包含了大量的先验
阅读更多...
图神经网络模型介绍（1）

图神经网络模型介绍（1）

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型，并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络：谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 （1）谱图卷积网络 卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积，即F{f*g}
阅读更多...
秋招最新大模型算法面试，熬夜都要肝完它

秋招最新大模型算法面试，熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候，不知道面试完会不会复盘、总结，做笔记的习惯，这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助，都附有完整答案，熬夜也要看完，祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN，还有完整版的大模型 AI 学习资料，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费
阅读更多...
【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节：嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”，它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式，即向量。 正如翻译机将一种语言
阅读更多...
高并发环境中保持幂等性

高并发环境中保持幂等性

在高并发环境中保持幂等性是一项重要的挑战。幂等性指的是无论操作执行多少次，其效果都是相同的。确保操作的幂等性可以避免重复执行带来的副作用。以下是一些保持幂等性的常用方法： 唯一标识符： 请求唯一标识：在每次请求中引入唯一标识符（如 UUID 或者生成的唯一 ID），在处理请求时，系统可以检查这个标识符是否已经处理过，如果是，则忽略重复请求。幂等键（Idempotency Key）：客户端在每次
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2