论文+程序 基于动态车辆模型的 Baidu Apollo lqr和mpc横向控制算法Analyzed Baidu Apollo

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简介

本仓库包含了对百度Apollo平台上基于动态车辆模型的线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)横向控制算法的深入研究。本研究详细分析了两种算法在处理车辆横向控制问题时的性能差异和适用场景，为自动驾驶车辆的横向控制策略设计提供了有价值的参考。

内容

• 算法原理：对LQR和MPC横向控制算法的原理进行了详细阐述。
• 仿真结果：展示了两种算法在不同情况下的仿真效果。
• 测试数据：提供了在实际车辆上进行的测试数据。

适用人群

• 自动驾驶技术、控制理论、车辆工程等领域的专业人士
• 对智能车辆控制和自动驾驶系统设计感兴趣的学生和研究人员

使用场景

研究成果可以应用于自动驾驶车辆的横向控制策略设计，提高车辆的行驶稳定性和安全性，同时为自动驾驶系统的进一步优化提供理论依据。

目标

本研究的目的是评估和优化自动驾驶车辆的横向控制算法，推动自动驾驶技术的发展，增强智能交通系统的安全性和可靠性。

关键词标签

• 动态车辆模型
• 百度Apollo
• LQR
• MPC横向控制

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