本文介绍了智能车辆路径跟踪的关键技术——基于车速的多点预瞄驾驶员模型，通过carsim和simulink联合仿真验证其有效性。模型通过调整预瞄点以适应高速行驶的路况变化，提高路径跟踪准确性。
智能车辆路径跟踪是自动驾驶领域中的一个核心问题，它可以实现车辆在复杂道路环境下准确、安全地跟随预定路径行驶。本文将介绍一种基于车速的多点预瞄驾驶员模型，并通过carsim和simulink联合仿真来验证该模型的有效性。
多点预瞄驾驶员模型是一种常见的路径跟踪方法，它通过提前在车辆当前位置的前方选择多个预瞄点，然后利用这些预瞄点计算车辆的控制指令，实现路径跟踪。与传统的单一预瞄点模型相比，多点预瞄模型能更好地适应车辆在高速行驶时的路况变化。
以下是基于车速的多点预瞄驾驶员模型的源代码：
import numpy as np
def compute_steering_angle(vehicle_speed, lookahead_distance, waypoints):
# 根据车速调整预瞄距离
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