辅助驾驶功能开发 - 领航辅助系统NAP - 自动变道控制算法

最新推荐文章于 2024-05-26 20:53:10 发布
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文章标签： 控制算法
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自动驾驶技术的发展为汽车行业带来了许多创新和便利。其中，辅助驾驶功能是自动驾驶系统中的一个重要组成部分，可以提供安全、舒适的驾驶体验。在辅助驾驶功能中，自动变道是一个关键的功能，可以帮助驾驶员在高速公路上完成车道变换操作。本文将介绍领航辅助系统NAP中的自动变道控制算法，并提供相应的源代码。

自动变道控制算法需要考虑多种因素，包括车辆状态、周围交通情况以及驾驶员意图等。下面是一个简化的自动变道控制算法示例：

def automatic_lane_change(current_lane, target_lane):
    # 检查是否可以进行自动变道
    if not is_lane_change_allowed(current_lane, target
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导航辅助驾驶NAP-微避障策略控制算法
SbGenius的博客
09-21 966
需要注意的是，上述示例代码仅为演示目的，实际应用中的微避障策略控制算法可能更加复杂，需要考虑更多的实际情况和传感器数据。其中微避障策略控制算法是导航辅助驾驶系统中的关键部分，它能够帮助车辆避免与障碍物发生碰撞，并保持安全的行驶轨迹。请注意，实际应用中的微避障策略控制算法需要根据具体情况进行调整和优化，并且需要在车辆上进行实际测试和验证，以确保安全性和性能。该算法的目标是在车辆行驶过程中，根据实时传感器数据，自动调整车辆的行驶轨迹，避免与前方障碍物碰撞。，并输出了调整后的新车辆位置。
辅助驾驶功能开发-功能规范篇(16)-2-领航辅助系统NAP-自动变道-2
2301_78837294的博客
10-13 399
系统根据前侧后方的雷达、摄像头等传感器，V2X设备等探测需要换道的邻近车道线信息、自车道前方车辆距离、目标车道的前后方车辆距离等，判断变道路径及目标车道区域的碰撞风险，评估是否可执行变道操作，并进行变道。c.此场景的变道请求应通过单独的信号发出，触发变道时不受自动变道中要求的至少点亮3s转向灯后执行变道的限制，探测满足变道条件时立即变道。b.此场景的变道请求应通过单独的信号发出，触发变道时不受自动变道中要求的至少点亮3s转向灯后执行变道的限制，探测满足变道条件时立即变道。
辅助驾驶功能开发：领航辅助系统NAP-HMI人机交互控制算法
SbGenius的博客
09-19 711
通过设计直观的交互界面、提供准确的导航指引、实现车辆的自动控制以及监控驾驶员的状态，NAP-HMI能够提高驾驶的安全性和舒适性。领航辅助系统(Navigation Assistance System, NAP)是一种辅助驾驶功能，旨在提供驾驶员与车辆之间的人机交互，以提高驾驶的安全性和舒适性。请注意，上述示例代码仅用于演示目的，实际的NAP-HMI人机交互控制算法的实现可能涉及更多的功能和复杂的逻辑。1.3 车辆控制：基于驾驶员的指令和环境感知，实现车辆的自动控制，包括加速、减速、转向、变道等。
03自动辅助导航驾驶NOA
weixin_51060040的博客
05-26 1480
车辆想要开启NOA领航辅助驾驶，就必须要先设定好导航路线，然后车辆才会在高精地图以及智能驾驶系统的辅助下，实现自动导航驾驶。然而，需要注意的是，大部分新能源汽车的NOA自动辅助导航驾驶功能仍然有一定的限制。通过上述的这些功能作用，车辆就可以在开启NOA自动辅助导航驾驶后，实现从A点到B点之间的高阶辅助驾驶。：车辆开启NOA后，会根据导航路线、高精地图以及智能辅助驾驶系统，实现自主上下高速公路匝道，无需驾驶员进行干预。：在保持NOA行驶的过程中，车辆会根据实时路况选择最优的车道，并自动开启转向灯完成变道。
辅助驾驶功能开发-功能规范篇(16)-2-领航辅助系统NAP-自动变道-1
2301_78837294的博客
09-30 773
书接上回。
辅助驾驶功能开发 - 领航辅助系统NAP - 功能ODD定义和控制算法
LiJavascript的博客
09-21 1412
随着辅助驾驶技术的不断发展，可以预见NAP和其他类似系统将在未来继续提升驾驶辅助驾驶功能开发 - 领航辅助系统NAP - 功能ODD定义和控制算法。在辅助驾驶技术的快速发展中，领航辅助系统NAP（Navigation Assistance System）是一项重要的功能，它为驾驶员提供了有效的导航和辅助控制支持。在这里，我们定义NAP的ODD为在高速公路上进行驾驶时，车辆的导航、车道保持和自适应巡航控制。在这里，我们定义NAP的ODD为高速公路上的驾驶情况，包括车辆导航、车道保持和自适应巡航控制。
辅助驾驶功能开发 - 领航辅助系统NAP - 匝道跟车基础功能控制算法
SbGenius的博客
09-20 786
总结起来，匝道跟车基础功能控制算法是领航辅助系统NAP中的重要组成部分，它通过调整车辆的加速度和转向角度，使车辆能够自动跟随前车并保持安全的车距。实际的开发中，算法需要根据具体的车辆动力学和环境感知来进行改进和优化，以确保系统的性能和安全性。需要注意的是，上述算法仅为示例，实际的控制算法可能更加复杂，并且通常会考虑更多的因素，如车辆动力学特性、环境感知和其他安全限制。最后，控制算法返回计算得到的加速度和转向角度，这些值将用于控制车辆的加速和转向，使其能够跟随前车并保持安全的车距。
辅助驾驶功能开发-功能规范篇(16)-2-领航辅助系统NAP-HMI人机交互
2301_78837294的博客
10-23 725
书接上回。
285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据（2003-2023年）
11-25
01、数据简介 共八个矩阵，各类矩阵通过量化空间关系，为区域政策制定（如交通规划、产业布局）和学术研究（如空间溢出效应、区域收敛）提供关键工具，需根据研究目标灵活选择或组合使用。 数据名称：285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据 数据年份：2003-2023年 参考文献：邵帅,李欣,曹建华,杨莉莉.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究,2016,51(09):73-88. 02、相关数据 地级市人均GDP、空间邻接矩阵、空间经济距离矩阵（GDP）、空间地理距离矩阵（经纬度）、空间地理距离倒数平方矩阵（经纬度）、经济地理权重矩阵（GDP和经纬度）、经济地理嵌套矩阵（GDP和经纬度）、空间经济矩阵（非对称）、空间经济地理矩阵（非对称）、纬度、经度、距离
【影视数据分析】基于C++的多维度可视化系统设计：实现高效实时数据处理与交互式决策支持 项目介绍 基于C++的影视数据可视化系统设计和实现的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
11-25
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的影视数据可视化系统的设计与实现，旨在应对影视行业海量、多源数据带来的分析挑战。系统利用C++的高性能优势，实现了大规模数据的高效处理与实时更新，支持多维度数据分析，涵盖票房、用户评价、社交媒体热度等，并通过柱状图、折线图、热力图、词云等多种可视化方式直观展示数据。项目强调用户友好的界面设计、跨平台兼容性、可扩展性与可定制性，结合创新的交互设计，提升用户体验与决策效率。系统不仅服务于影视创作者和营销团队，也为行业数字化转型和创新发展提供数据驱动的支持。; 适合人群：具备一定C++编程基础，从事数据分析、可视化开发或影视行业技术研究的研发人员、软件工程师及高校学生。; 使用场景及目标：①学习如何利用C++构建高性能数据可视化系统；②掌握多源数据融合、实时处理与图形渲染的技术方案；③为影视项目提供数据支持，优化内容创作与市场策略； 阅读建议：建议结合文中提到的模型设计与示例代码进行实践，重点关注数据处理流程、可视化模块实现及系统架构设计，同时可联系作者获取完整代码与GUI资源以加深理解。
CSS插入图片方法[可运行源码]
11-25
本文详细介绍了在CSS中插入图片的多种方法，包括使用background-image属性和background简写属性。通过设置不同的背景属性值，如background-color、background-position、background-size等，可以灵活控制背景图片的显示效果。文章还提供了具体的HTML示例代码，展示了如何在实际项目中应用这些属性。此外，还解释了背景图像默认位于元素左上角并在水平和垂直方向上重复的特性，以及如何通过background-repeat属性调整平铺方式。
jQuery与HTML设置只读/禁用属性[项目代码]
11-25
本文详细介绍了在jQuery和HTML中如何设置和移除表单元素的只读（readonly）和禁用（disabled）属性。在jQuery部分，通过attr()和removeAttr()方法演示了属性的动态操作，并对比了readonly与disabled的区别：disabled会阻止元素获取焦点且表单提交时排除该字段，而readonly仅限制编辑但仍可聚焦和提交。HTML部分列举了三种实现方式（onfocus=this.blur()、readonly、disabled），并附代码示例说明其视觉效果及交互差异（如灰色显示、Tab键切换等）。最后指出两者可结合使用，并补充了CSS屏蔽输入的技巧。
SQL编码规范指南[项目源码]
11-25
本文详细介绍了SQL编码规范的重要性及其具体实施方法。规范化的SQL代码能显著提升可读性、便于问题定位和团队协作。文章强调了大小写的正确使用、单引号与双引号的应用场景、缩进对齐原则、禁止使用SELECT *操作、注释的添加规范以及子句的排版规则等关键点。此外，还提供了表别名的命名建议、字段逗号放置位置等实用技巧，旨在帮助开发者编写清晰、整齐、结构化的SQL代码，从而提升编程效率和代码质量。
Layui输入事件监听[代码]
11-25
本文详细介绍了Layui框架中各种表单元素的输入事件监听方法，包括单选框、复选框、下拉菜单、输入框内容变动以及提交按钮的监听。通过示例代码展示了如何实时获取用户输入的值、监听表单元素的变化以及处理提交事件。此外，还提供了带注释的代码片段，帮助开发者理解每个事件监听器的具体功能和用法。这些方法可以广泛应用于表单验证、动态数据更新等场景，提升用户交互体验。
UAC-BOF-Bonanza[项目源码]
11-25
UAC-BOF-Bonanza is a GitHub repository that compiles various UAC (User Account Control) bypass techniques, weaponized as Beacon Object Files (BOFs). The project includes a module for the Havoc C2 Framework and extension.json files for Sliver C2, enabling users to leverage these bypass methods in red team operations. Techniques include exploiting elevated COM objects, registry modifications, DLL hijacking, and SSPI token forgery. The repository provides detailed usage instructions, OpSec considerations, and credits to original researchers. All bypasses were tested on Windows 10 and 11, though they may be detected by SOCs and EDR solutions. The project is licensed under GPL-3.0 and includes standalone implementations for each bypass.
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
11-25
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现），属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法，通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力，适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码，还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析，体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外，文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景，展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群：具备一定编程基础和优化理论知识，从事科研工作的研究生、博士生及高校教师，尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员；熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的连续空间优化问题，如函数优化、参数辨识、工程设计等；②作为新型元启发式算法的学习与教学案例；③支持高水平论文复现与算法改进创新，推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用； 其他说明：资源包含完整Matlab代码和复现指导，建议结合具体应用场景进行调试与拓展，鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
微信小程序二维码生成[源码]
11-25
本文介绍了在微信小程序中使用weapp-qrcode.js生成二维码的方法。首先需要在页面中引入weapp-qrcode.js文件，然后在wxml中添加canvas元素用于绘制二维码。通过创建QRCode实例并传入canvas的id、文本内容、宽度、高度、颜色等参数，即可生成二维码。其中，text参数为需要转换为二维码的字符串，width和height设置二维码的尺寸，colorDark和colorLight分别设置二维码的两种交替颜色，correctLevel参数用于设置二维码的准确度。如需重新生成二维码，可调用makeCode方法并传入新的文本内容。
禁用鸿蒙3.0纯净模式[代码]
11-25
本文介绍了如何通过adb命令强制禁用鸿蒙3.0及以上版本的纯净模式。由于鸿蒙3.0后纯净模式被强制开启，用户无法直接关闭，只能通过adb工具连接设备并执行特定命令来实现。具体步骤包括列出系统应用名单、禁用相关应用以关闭纯净模式，以及恢复原状的操作命令。该方法适用于需要绕过纯净模式限制的高级用户，但需谨慎操作以避免系统不稳定。
辅助驾驶算法有哪些
03-29
### 辅助驾驶算法概述 辅助驾驶算法是实现自动驾驶功能的核心技术之一，其主要目标是对车辆的行为进行精确控制并提升驾驶的安全性和舒适度。以下是常见的辅助驾驶相关算法及其分类： #### 1. 控制算法 控制算法在L2级辅助驾驶方案中扮演着至关重要的角色。这类算法通过对环境感知数据和车辆状态信息的处理，完成对车辆行为的自动控制[^1]。具体来说，这些算法能够帮助车辆执行诸如车道保持、自适应巡航等功能。 #### 2. 自动变道控制算法 作为领航辅助系统(NAP)的一部分，自动变道控制算法旨在使车辆能够在合适的时机自主完成变道操作。这种算法通常依赖于复杂的路径规划技术和实时决策机制来确保安全高效的变道过程[^2]。 #### 3. 危险预警算法 危险预警算法主要用于监测周围交通状况，并及时向驾驶员发出警报以防止潜在事故的发生。例如，基于前车距离的速度调整逻辑(LW)，该类算法会综合考虑当前行驶速度及前后车间的距离等因素，在检测到可能存在的风险时给予提示[^4]。 #### 4. 路径规划与导航算法 为了支持更高级别的自动驾驶(如高度自动化或完全自动化),路径规划成为不可或缺的一环。此类算法负责计算最优行车路线,同时还要考虑到动态障碍物避让等问题。它们往往结合高精地图数据以及其他传感器输入共同工作[^3]。 #### 5. 环境感知融合算法 环境感知融合算法用于整合来自不同来源的信息(比如摄像头图像、雷达信号等)，从而构建出关于周边世界的全面理解模型。这对于做出准确可靠的驾驶决策至关重要。 --- ### 示例代码片段展示一种简单的PID控制器应用于速度调节场景下: ```python class PIDController: def __init__(self, kp=0.5, ki=0.1, kd=0.01): self.kp = kp self.ki = ki self.kd = kd self.previous_error = 0 self.integral = 0 def update(self, setpoint, actual_value, dt): error = setpoint - actual_value # 计算积分项 self.integral += error * dt # 计算微分项 derivative = (error - self.previous_error) / dt output = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative self.previous_error = error return output ``` 此段代码展示了如何利用比例-积分-微分(PID)控制方法来进行基本的速度跟踪任务。这只是一个基础例子，在实际应用当中还需要针对特定需求做更多定制化改进。 ---
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