自动驾驶纵向控制-复现Apollo双pid纵向位置跟踪复现百度apollo纵向控制纵向控制已经制作好油门刹车标定表,无需自己做标定

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自动驾驶纵向控制-复现Apollo双pid纵向位置跟踪 复现百度apollo纵向控制 纵向控制已经制作好油门刹车标定表,无需自己做标定。

<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90239750/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90239750/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">自动驾驶技术作为当前炙手可热的领域<span class="ff2">,</span>备受瞩目<span class="ff3">。</span>其中纵向控制作为自动驾驶系统中至关重要的一</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">环<span class="ff2">,</span>其目的是精确控制车辆的加速度和制动力<span class="ff2">,</span>以实现车辆的准确跟随和安全行驶<span class="ff3">。</span>在这个领域中<span class="ff2">,</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">百度<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Apollo<span class="_ _1"> </span></span>自动驾驶系统是备受关注和广泛应用的代表之一<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">复现<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Apollo<span class="_ _1"> </span></span>双<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PID<span class="_ _1"> </span></span>纵向位置跟踪算法是一个重要的技术挑战<span class="ff2">,</span>它为实现自动驾驶车辆在复杂交通环</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">境中的精确<span class="ff3">、</span>高效纵向控制提供了重要支持<span class="ff3">。</span>该算法综合了两个<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PID<span class="_ _1"> </span></span>控制器<span class="ff2">:</span>一个用于控制油门的</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">PID<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">控制器<span class="ff2">,</span>另一个用于控制刹车的<span class="_ _0"> </span></span>PID<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">控制器<span class="ff3">。</span>通过精确调节这两个控制器的参数<span class="ff2">,</span>可以实现对车</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">辆纵向位置的精确跟踪<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在复现过程中<span class="ff2">,</span>我们不再需要自己进行油门和刹车标定表的制作<span class="ff2">,</span>因为<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Apollo<span class="_ _1"> </span></span>已经为我们提供了预</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">先标定好的表格<span class="ff3">。</span>这大大简化了我们的工作<span class="ff2">,</span>使我们能够更加专注于算法的实现和优化<span class="ff3">。</span>同时<span class="ff2">,</span>这也</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">体现了<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Apollo<span class="_ _1"> </span></span>自动驾驶系统的先进性和便利性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在实际应用中<span class="ff2">,</span>复现<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Apollo<span class="_ _1"> </span></span>双<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PID<span class="_ _1"> </span></span>纵向位置跟踪算法的步骤可以分为以下几个关键环节<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff2">,</span>我们需要对系统进行建模和参数设定<span class="ff3">。</span>这涉及到对车辆的动力学特性进行分析和建模<span class="ff2">,</span>以及对</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">PID<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">控制器的参数进行设定<span class="ff3">。</span>这一步骤非常关键<span class="ff2">,</span>它直接影响到后续算法的性能和稳定性<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff2">,</span>我们需要实现<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PID<span class="_ _1"> </span></span>控制器的算法<span class="ff3">。<span class="ff4">PID<span class="_ _1"> </span></span></span>控制器是一种经典的控制算法<span class="ff2">,</span>它通过调节比例<span class="ff3">、</span>积</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">分和微分三个参数<span class="ff2">,</span>实现对输出的精确控制<span class="ff3">。</span>在这个过程中<span class="ff2">,</span>我们需要考虑到车辆的动力学特性以及</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">环境因素的影响<span class="ff2">,</span>以确保控制器的性能和稳定性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">然后<span class="ff2">,</span>我们需要进行调试和优化<span class="ff3">。</span>在这个阶段<span class="ff2">,</span>我们可以通过实际测试和仿真模拟来验证算法的性能</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和稳定性<span class="ff2">,</span>并进行参数调整和优化<span class="ff3">。</span>这个过程通常是一个迭代的过程<span class="ff2">,</span>需要不断地进行测试<span class="ff3">、</span>分析和</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">改进<span class="ff2">,</span>以达到最佳的控制效果<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最后<span class="ff2">,</span>我们需要进行实际车辆测试<span class="ff3">。</span>在这个阶段<span class="ff2">,</span>我们将算法应用于实际的自动驾驶车辆中<span class="ff2">,</span>并进行</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">实际路况测试<span class="ff3">。</span>通过实际测试<span class="ff2">,</span>我们可以验证算法在复杂交通环境中的实际效果<span class="ff2">,</span>并进一步改进和优</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">化算法<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">总结起来<span class="ff2">,</span>复现<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Apollo<span class="_ _1"> </span></span>双<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PID<span class="_ _1"> </span></span>纵向位置跟踪算法是一项重要的技术挑战<span class="ff2">,</span>它为实现自动驾驶车辆的</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">精确纵向控制提供了重要支持<span class="ff3">。</span>通过建模<span class="ff3">、</span>参数设定<span class="ff3">、</span>算法实现<span class="ff3">、</span>调试优化和实际测试等一系列步骤</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">,<span class="ff1">我们可以逐步完善和优化算法</span>,<span class="ff1">实现对车辆位置的精确跟踪<span class="ff3">。</span>而<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Apollo<span class="_ _1"> </span></span>自动驾驶系统作为领先的</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">自动驾驶技术平台<span class="ff2">,</span>提供了一个便利和先进的环境<span 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