车辆基础之三轴车转向半径推导

最新推荐文章于 2025-12-03 18:56:16 发布
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#自动驾驶 #matlab #算法

博客围绕自动驾驶与Matlab算法展开，但具体内容缺失。推测可能涉及利用Matlab实现自动驾驶相关算法，如路径规划、目标检测等，以助力自动驾驶技术发展。

  

汽车转向角度和转向半径的关系
Wandering的博客
03-09 7万+
我们都知道汽车方向盘转动汽车就会转弯，可是前轮转的度数和转弯的半径有何关系呢？ 要让汽车顺利转向，每个车轮都必须按不同的圆圈运动。 由于内车轮所经过的圆圈半径较小，因此它的转向角度比外车轮要大。 如果对每个车轮都画一条垂直于它们的直线，那么线的交点便是转向的中心点。 转向拉杆具有独特的几何结构，可使内车轮的转向角度大于外车轮。 所以我们会知道，在只能车前轮的设计中前轮要有少许内切，这样能保...
26、道路车辆稳态转弯动力学分析
dd012的博客
09-01 146
本文详细分析了道路车辆在稳态转弯过程中的动力学特性，包括转弯阻力、翻车极限、侧倾支撑和外倾角补偿等方面。通过建立数学模型和使用 MATLAB 进行数值计算，探讨了驱动力分配、侧偏角与转向角关系以及翻车风险等因素对车辆转弯性能的影响，并提出了优化车辆转弯性能的设计建议，如优化驱动力分配策略、改进转向系统设计和提高抗侧倾能力。研究结果为车辆的设计和优化提供了理论依据，有助于提升车辆的安全性、稳定性和燃油经济性。
1、道路车辆动力学基础与建模
dd012的博客
08-07 44
本文详细介绍了道路车辆动力学的基础知识与建模方法，涵盖了单位与术语、主动安全系统、多体动力学、四分之一车辆模型、道路建模、轮胎建模、传动系统以及悬架系统等内容。通过理论分析和MATLAB仿真示例，深入探讨了车辆在不同工况下的动力学特性，为车辆设计、优化和控制提供了理论支持和技术手段。
车辆 | 平行泊车路径规划可行驶区域公式推导
m0_62976848的博客
01-23 979
注：本文推导参考网上论文并加上了一些自己的理解，侵权删。
车辆运动学方程推导和代码实现
jianmo的博客
01-07 3464
自行车模型（Bicycle Model）是车辆数字化模型中最常见的一种运动学模型。其除了可以反映车辆的一些基础特性外，更重要的是简单易用。通常情况下我们会把车辆模型简化为二自由度的自行车模型。由于低速条件下，我们可以假设车辆不会发生侧向滑动（漂移），此时我们可以将。又由于大部分车辆不具备后轮转向的功能，因此我们可以假设后轮转角。：一个刚体的角速度 = 线速度/线速度到速度瞬心的距离。，因此基于我们假设的前提下的运动学微分方程化简为。由此得到单车模型下的车辆运动学微分模型为。是不变的，因此由式子。
后轴中心为原点的车辆运动学模型
TeenLucifer的博客
06-22 2122
车辆的运动学模型有好几种，以质心为原点、前轴中心为原点、后轴中心为原点。单独把以后轴中心为原点的模型拎出来讲是因为这个模型在做轨迹跟踪时比较好线性化，像其它两种模型里有三角关系的嵌套耦合，线性化的时候实在太麻烦了，不利于控制。而且在好几个地方都看到过这个模型，包括apollo里轨迹拼接时预测未来状态用的也是以后轴中心为原点的模型。
车辆动力学方程推导和代码实现
jianmo的博客
01-23 6127
车辆动力学模型是描述汽车运动规律的微分方程，一般用于分析汽车的平顺性和操纵稳定性。二自由度的车辆动力学模型基于单车模型假设，只考虑轮胎侧偏特性，其应用前提是 忽略轮胎力的纵横向耦合关系。 不考虑载荷的左右转移。 忽略悬架运动、路面坡度和横纵向空气动力学等非线性效应。
27、道路车辆动力学：横向动力学分析
dd012的博客
09-02 54
本文详细探讨了道路车辆的横向动力学特性，涵盖悬架系统的外倾角补偿、侧倾中心和侧倾轴的确定、车轮载荷转移的影响、简单操控模型的建立，以及车辆稳定性和稳态解的分析。通过理论推导与实例说明，揭示了横向动力学在车辆设计与控制中的关键作用，并讨论了其在悬架设计、稳定性控制和转向系统优化中的应用。同时，文章分析了当前模型的局限性，并展望了未来的发展方向。
车辆侧向运动学和动力学
TeenLucifer的博客
05-28 2564
刚刚开始学习做自动驾驶路径规划，前辈推荐我先去了解汽车的结构，最近看到《车辆动力学及其控制》这本书上对车辆的运动学和动力学模型讲解非常到位。打算分享一下其中的内容，并对它省略的一些过程进行补充推导。最近越来越感觉到对初学者来说数学真是一切的基石，虽然现在已经有各种各样的库，不用自己搞清楚具体是怎么算的，但是对于一名算法工程师我觉得还是很有必要去了解底层的数学原理。
51、轴对间基板运动及车身侧倾对车辆横向稳定性影响研究
work3的博客
08-17 30
本文研究了轴对间基板运动对皮革加工质量的影响以及车身侧倾对车辆横向稳定性的作用机制。通过分析基板在不同位置的四种运动情况，揭示了其保持恒定速度运动的力学规律；同时，基于GAZelle NEXT厢式车模型，探讨了侧倾角的计算方法及影响因素，指出侧向力、侧倾臂和悬架刚度对稳定性的关键作用。研究表明，控制基板匀速运动可提升加工均匀性，而优化车辆结构参数与驾驶行为有助于增强行驶安全性。未来可结合智能系统实现更精准的动态调控。
Co-MTP：面向自动驾驶的多时间融合协同轨迹预测框架
m0_65010824的博客
12-02 893
本文是对论文《Co-MTP: A Cooperative Trajectory Prediction Framework with Multi-Temporal Fusion for Autonomous Driving》的深度解读。在自动驾驶领域，V2X技术虽能突破单车感知局限，但现有研究难充分利用帧间时间线索支撑轨迹预测。同济大学团队提出Co-MTP框架，创新实现历史与未来双时间域融合，以异构图Transformer处理不完整历史轨迹、扩展至未来域捕捉交互，在V2X-Seq数据集获最优性能。
《自动驾驶与大模型融合新趋势：端到端感知-决策一体化架构分析》
nmdbbzcl的博客
12-01 684
从规则工程到大模型，从模块堆叠到端到端一体化。过去依赖工程师“穷举规则”的时代，已经无法支撑未来复杂城市交通与全球化扩张的需求；而以大模型为核心、端到端感知-决策一体化的架构，则在可扩展性、泛化能力和迭代效率上展现出巨大的潜力。特斯拉 FSD V12/13 用大规模端到端模型在量产车上完成了“从 perception-heavy 到 behavior-heavy”的范式转变；UniAD、DriveGPT4 等研究工作证明了，在学术基准数据集和模拟环境中，端到端一体化可以显著提升整体闭环表现；
目标检测数据集 - 自动驾驶场景驾驶员注意力不集中检测数据集下载
极智视界
12-01 410
目标检测数据集 - 自动驾驶场景驾驶员注意力不集中检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
FSD入华“加速”中国自动驾驶产业的推动与重构
lmj1689120的博客
12-03 425
FSD入华将促进中国自动驾驶产业从"跟跑"到"并跑"甚至"领跑"的转变，为中国智能网联汽车产业的高质量发展注入新的活力
自动驾驶场景驾驶员注意力安全行为睡驾分心驾驶疲劳驾驶检测数据集VOC+YOLO格式5370张6类别
FL1623863129的博客
12-02 194
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["DangerousDriving","Distracted","Drinking","SafeDriving","SleepyDriving","Yawn"]数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)标注数量(xml文件个数)：5370。标注数量(txt文件个数)：5370。
挥手示意车辆先行，自动驾驶为何常 “不知所措”？ Alpamayo-R1给出新解法
finehoo_andy的博客
12-02 711
2025 年 NeurIPS 人工智能大会（加利福尼亚州圣地亚哥举办）上，英伟达发布的，被业内称为 “自动驾驶领域首个视觉语言动作模型”。这款开源工具的核心目标，正是解决自动驾驶长期面临的 “常识判断” 难题 —— 而这一切技术落地，都离不开 GPU 服务器的算力支撑。
Map-World：用“填空”与“路径积分”重构自动驾驶规划范式
数据与算法架构提升之路专栏
11-29 703
摘要：自动驾驶规划模块面临的核心挑战是处理道路交通的不确定性。传统方法依赖预设轨迹锚点或筛选最优路径，存在表达局限和信息浪费问题。Map-World创新性地采用"掩膜动作规划"和"路径积分世界模型"，实现了无锚点多模态轨迹生成和高效信息利用。实验显示，该方法在NAVSIM和nuScenes基准上性能领先，推理延迟仅13.5ms。然而，量产落地仍面临算力限制、安全验证和长尾场景等工程挑战。未来可能走向"生成式+传统约束"的融合范式，在灵活性与安全性间
AI驱动的网联自动驾驶汽车网络安全测试方法
最新发布
NewCarRen的博客
12-03 686
本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA
自动驾驶之眼：动态目标理解的关键突破
alex1013999的博客
12-02 655
自动驾驶系统中的动态目标理解是保障行车安全的核心技术，涉及目标检测识别、跟踪、状态估计和行为预测等多个环节。当前主流方法采用多传感器融合（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）结合深度学习算法，但仍面临长尾场景、复杂交互、遮挡和预测不确定性等挑战。未来发展趋势包括深化多模态融合、发展交互式预测模型、利用高清地图信息以及探索端到端学习等方向。解决这些技术难题将推动自动驾驶在复杂道路环境中的安全应用。
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